利用多层感知机和I-V特性的光伏组件建模方法

余辉， 陈志聪， 郑巧， 吴丽君， 程树英， 林培杰

(福州大学物理与信息工程学院， 微纳器件与太阳能电池研究所， 福建 福州 350108)

0 引言

近几十年来， 太阳能在全球经历了指数级的增长， 其中光伏发电是利用太阳能最普遍的方式[1]. 可靠、 准确的直流侧光伏组件建模对于优化整个光伏系统的设计和评估非常重要[2]. 作为光伏发电系统的核心， 光伏面板通常工作在复杂、 严峻的室外环境中， 在长期运行的情况下， 必然会导致光伏组件的性能下降. 常规的基于标称数据的光伏建模方法， 难以对实际工况下的光伏组件进行精确可靠的建模. 所以， 研究基于实际工作条件下光伏组件电流-电压(I-V)特性的建模方法具有重要的实际意义. 基于I-V特性的光伏建模方法通常包括基于等效电路的数学建模方法和基于机器学习的回归建模方法[3]两种.

光伏建模的数学方法需要搭建光伏组件的等效电路， 然后识别电路参数以及这些参数与环境条件(例如辐照度、 温度等)之间的关系. 光伏阵列基本上由串联/并联的太阳能电池组成， 并且太阳能电池实际上是将光转换为电流的光电二极管[4]. 因此， 基于等效电路的模型至少包含一个二极管和一个电流源. 根据二极管和寄生参数数量， 通常有单二极管五参数模型， 双二极管七参数模型和三二极管九参数模型[1, 5-6]. 这些方法识别出的参数对测量噪声非常敏感， 高度依赖现场测量的I-V曲线的质量， 并且这些参数识别……