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光伏发电技术 ★ 5.0

光伏单二极管模型的参数转换

Parameter Translation for Photovoltaic Single-Diode Models

作者 Lelia Deville · Clifford W. Hansen · Kevin S. Anderson · Terrence L. Chambers · Marios Theristis
期刊 IEEE Journal of Photovoltaics
出版日期 2025年2月
技术分类 光伏发电技术
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 PVsyst模型 CEC单二极管模型 参数翻译 光伏性能建模 年发电量
语言:

中文摘要

在本文中,我们介绍了在PVsyst单二极管模型和加利福尼亚能源委员会(CEC)单二极管模型之间进行参数转换的方法。这种转换通过使PVsyst模型能够使用CEC数据库,以及CEC模型能够使用PVsyst的“Panneau Solaire”文件,为光伏性能建模增添了灵活性。我们比较了三种转换方法,并使用21种不同的单晶硅和多晶硅技术组件以及六个气候数据集评估了模型之间的一致性。推荐的方法在所有组件技术中产生的归一化均方根误差最低,且从未超过额定功率的0.58%。使用优化方法时,所有组件的年发电量一致性在1.09%以内。我们将提议把推荐的方法纳入“pvlib - python”中。

English Abstract

In this article, we recommend methods to translate parameters between the PVsyst and California Energy Commission (CEC) single-diode models. Translation adds flexibility to photovoltaic performance modeling by enabling the use of the CEC database with the PVsyst model and PVsyst Panneau Solaire files in the CEC model. We compare three approaches for translation and evaluate agreement between models using 21 unique modules of monocrystalline and polycrystalline silicon technologies and six climate datasets. The recommended approach yields the lowest normalized root-mean-square error for all module technologies, never exceeding 0.58% of rated power. Annual energy yields agree within 1.09% for all modules when using the optimization method. The recommended method will be proposed for inclusion in pvlib-python.
S

SunView 深度解读

该光伏单二极管模型参数转换技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在逆变器MPPT算法优化中,统一的模型参数可提升不同环境条件下的最大功率点追踪精度,特别是在1500V高压系统中降低建模误差。对于iSolarCloud智能运维平台,该方法可实现跨平台仿真数据的标准化整合,增强发电量预测准确性和智能诊断能力。在ST储能系统的光储协同控制中,精准的光伏输出建模有助于优化充放电策略。建议将该参数转换算法集成到逆变器DSP控制器和云平台仿真引擎中,建立阳光电源自有的标准化光伏建模工具链,提升全产品线的系统级仿真能力。