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基于Levenberg-Marquardt算法的光伏组件增强型动态建模

DOI：10.1016/j.renene.2018.12.054 期刊：Renewable Energy 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 本文提出了一种基于自动参数提取的光伏电池/组件改进动态建模方法。为清晰起见，本研究对比了三种模型：单二极管模型(SDM)、双二极管模型(DDM)以及桑迪亚国家实验室开发的经验模型(SANDIA)。在SDM和DDM中直接采用标称参数或制造商提供的二极管饱和电流I0与光生电流Iph参数值，可能因工况条件和使用寿命差异导致显著误差。因此这些参数可作为模型可调参数，通过自动参数提取算法进行优化。此外，基于静态提取法（固定辐照度和温度）获得的Rs、Rsh和n等参数，在变辐照度与温度条件下表现欠佳，需采用动态调整方法优化。研究首先采用遗传算法(GA)对SDM和DDM进行静态参数提取作为第一阶段；随后运用Levenberg-Marquardt算法(LMA)进行动态参数提取，以调整文献/制造商提供的标称参数及静态法获取的参数。该方法将光伏组件与MPPT视为具有动态输入（辐照度与温度）和输出（Impp、Vmpp、Pmpp）的统一系统，通过最小化实测与模拟输出的误差实现优化。通过不同气象条件及户外实测数据对比验证，改进模型在动态LMA模型、标称参数模型及静态GA参数模型中展现出更优的实际数据吻合度。
作者： Sid-ali Blaifi，Samir Moulahoum，Bilal Taghezouit，Abdelhakim Saim
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于自动参数提取的光伏电池/组件改进动态建模方法，通过比较三种模型（单二极管模型SDM、双二极管模型DDM、SANDIA模型），并采用遗传算法GA和Levenberg-Marquardt算法LMA调整参数，以最小化变天气条件下实测输出与模拟输出之间的误差。

研究成果

采用LMA算法提取动态参数的方法显著提升了光伏组件模型在变工况条件下的精度，与使用标称参数或静态提取参数的模型相比，其与实际数据的吻合度更优。

研究不足

该研究聚焦于辐射的均匀分布，可能未考虑非均匀条件。动态参数提取需要大量计算资源。

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