基于灰狼算法的光伏组件参数辨识研究.doc

摘  要：化石能源的应用使人类物质文明飞速发展，然而随着生态问题的日益突出，过度使用煤炭、石油等不可再生能源对环境造成不可逆的影响。因此，利用清洁可再生能源替代传统不可再生能源的重要性逐步凸显。光伏发电作为新兴发展的可再生能源，其发电原理简单，应用广泛，已成为当前电网系统的重要组成部分。光伏组件内部参数变化会影响其输出特性，影响其最大输出功率，进而影响光伏发电系统整体的发电质量和效率。

在实际应用中，光伏组件的输出特性曲线随外界因素变化而变化。本文首先从光伏电池的单二极管模型推导出光伏组件的V-I输出特性；然后，根据光伏组件的V-I输出特性以及测试输出特性，在Matlab软件上基于灰狼优化算法实现了光伏组件的五参数辨识。运用Simulink平台进行模型仿真，结果表明，得到的辨识参数输出特性曲线能最好地拟合测试数据。

关键词：光伏组件，输出特性，灰狼优化算法，参数辨识

目录

摘要

Abstract

1 绪论-4

1.1 课题背景及意义-4

1.2 国内外研究现状-5

2 光伏组件概述-6

2.1发电原理-7

2.2理论模型-7

2.3目标函数-8

3 智能算法-8

3.1 粒子群算法-8

3.2灰狼算法-9

4 光伏组件参数辨识-15

4.1 数据采集-15

4.2 参数辨识-15

4.3 建模仿真-17

5 结论-19

参考文献-20

致谢-21

附录-22