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光伏发电技术 储能系统 ★ 5.0

基于积分形式与混合目标函数的光伏单二极管模型参数估计

Parameter estimation of photovoltaic single-diode model using an integral form and hybrid objective function

作者 Jie Xua · Jinfeng Liua · Chen Zhua · Qingyun Chenb · Yi Zhang
期刊 Solar Energy
出版日期 2025年1月
卷/期 第 300 卷
技术分类 光伏发电技术
技术标签 储能系统
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 Propose a non-iterative method for PV single-diode model parameter estimation.
语言:

中文摘要

摘要 基于光伏(PV)单二极管模型I–V关系的积分形式,本文提出了一种非迭代线性方法,用于从光伏组件/电池的单条实验I–V曲线中进行参数估计。在附加使用确定性优化算法进行参数精修过程后,在四个常用案例研究中均达到了最佳精度。同时,与其它最先进的方法相比,目标函数评估的计算成本降低了约一个数量级。在部分案例研究中,获得了负的参数估计值及较大的不确定性,这归因于存在缺陷或低质量的输入数据。所采用的不确定性分析框架对应于数理统计中的区间估计,并通过文献中80种方法所报告的参数值的统计评估进一步验证了其有效性。此外,设计了一种混合目标函数,同时考虑电流误差和功率误差,与传统的仅基于电流误差的目标函数相比,显著提升了最大功率点的预测精度。为促进本研究成果的应用,已开发了一个MATLAB应用程序,并免费提供给学术界使用。

English Abstract

Abstract Based on an integral form of the I–V relation of photovoltaic (PV) single-diode model, a non-iterative linear method is proposed for parameter estimation from a single experimental I–V curve of PV modules/cells. After appending a parameter refinement process using deterministic optimization algorithms, best accuracy has been achieved in four commonly-used case studies. Meanwhile, the computational cost in objective function evaluation is reduced by an order of magnitude compared to other state-of-the-art methods. In some case studies, negative parameter estimates are obtained along with large uncertainties, which are attributed to defective or low-quality input data. The framework of uncertainty analysis corresponds to interval estimation in mathematical statistics, and is further validated through a statistical assessment of parameter values reported by 80 methods in literature. Moreover, a hybrid objective function is conceived to account for both current and power errors, resulting in improved prediction of the maximum-power point compared to the conventional current-error-based function. To facilitate the application of this work, a MATLAB app has been developed and is freely provided to the research community.
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SunView 深度解读

该光伏单二极管模型参数估计方法对阳光电源SG系列逆变器的MPPT优化具有重要应用价值。通过积分形式的非迭代线性算法,可将参数估计计算成本降低一个数量级,适合嵌入逆变器实时控制系统。混合目标函数能更精确预测最大功率点,可提升MPPT跟踪精度和发电效率。该方法的不确定性分析框架可用于iSolarCloud平台的组件性能诊断,识别低质量或缺陷组件,实现预测性维护。技术可扩展应用至PowerTitan储能系统的电池建模和ST系列PCS的能量管理优化。