【摘 要】
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基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51567019);江西省教育厅项目(GJJ-150757);江西省科技支撑计划项目(20142BAB213018)
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基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确,一般的智能优化算法精度都优于数学解析法,但现有的粒子群参数辨识方法存在着易陷入早熟和迭代次数过多等问题。对此,提出了一种改进量子粒子群算法,对光伏组件内部5参数进行准确辨识,并对其外部输出特性进行预测。通过MATLAB仿真算例和实际测试数据对该方法进行验证,证明其准确性和适用性。
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