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公开(公告)号：CN115048863A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210646202.8
申请日：2022-06-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列在线建模方法，包括以下步骤：获取光伏组件实际运行的实测数据，实测数据包括电流电压数据以及辐照度和温度数据；对实测数据进行预处理，剔除异常数据以及低辐照度下的数据；利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识，得到光伏阵列模型参数；根据每个模型参数的分布情况，选择不同函数进行拟合，建立模型参数与辐照度和温度之间的解析方程；通过实测的辐照度和温度对相应的模型参数进行求解，建立实时仿真模型。本发明提供的一种光伏阵列在线建模方法，能够利用灰狼优化算法局部与全局最优解之间的平衡能力改进粒子群算法的全局搜索能力，避免了陷入局部最优解；同时具备实时性，能够对故障下的I‑V曲线进行模型参数辨识。
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公开(公告)号：CN115048863B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210646202.8
申请日：2022-06-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列在线建模方法，包括以下步骤：获取光伏组件实际运行的实测数据，实测数据包括电流电压数据以及辐照度和温度数据；对实测数据进行预处理，剔除异常数据以及低辐照度下的数据；利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识，得到光伏阵列模型参数；根据每个模型参数的分布情况，选择不同函数进行拟合，建立模型参数与辐照度和温度之间的解析方程；通过实测的辐照度和温度对相应的模型参数进行求解，建立实时仿真模型。本发明提供的一种光伏阵列在线建模方法，能够利用灰狼优化算法局部与全局最优解之间的平衡能力改进粒子群算法的全局搜索能力，避免了陷入局部最优解；同时具备实时性，能够对故障下的I‑V曲线进行模型参数辨识。
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公开(公告)号：CN115310653A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210607917.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，包括以下步骤：将光伏阵列失效对应的性能退化率输入到预先构建的退化轨迹模型或者性能退化模型中进行计算，得到预测的光伏阵列失效时间；将光伏阵列失效时间减去光伏阵列当前运行时间，计算得出光伏阵列剩余使用寿命；预先构建退化轨迹模型或者性能退化模型包括：获取不同时刻光伏阵列实际运行的实测数据，对实测数据进行预处理，去除预处理后的功率数据中的随机信号，提取趋势项信号并计算不同时刻的标准性能比，并将标准性能比转换成性能退化指标，建立退化轨迹模型或者性能退化模型。本发明提供的一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，能够准确有效地对光伏阵列剩余寿命进行预测。
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