太阳能电池性能参数测量模型研究

【摘要】：太阳能是一种可永续利用的清洁能源。在能源日趋匮乏的今天，光伏发电系统，作为太阳能开发和利用的主要形式之一，因其具有安全可靠、无污染、不受地域限制等诸多优点，而倍受各国学术界、工商界以及政府的重视，光伏产业正在高速崛起。 太阳能电池是光伏发电系统收集阳光，实现光能电能转换的基本单位。在太阳能电池的研究、生产和应用中，需要对太阳能电池性能、可靠性进行大量的光学、电学等测试工作。 太阳能电池五参数模型是太阳能电池I-V特性的宏观表现，包含着丰富的与太阳能电池性能相关的信息，已成为太阳能电池性能测试与分析的重要工具，被广泛应用于太阳能电池材料、结构、制造工艺以及应用系统的设计与分析中。 太阳能电池五参数模型是一个典型的非线性超越函数。五个模型参数目前尚缺乏有效的直接测量方法，往往采用在某一固定光照、温度条件下太阳能电池的I-V特性曲线的测量数据，通过拟合I-V特性曲线来提取五个模型参数，大量的太阳能电池模型参数提取方法已被研究者所提出，如数值解析分析方法，伪蒙特卡罗法、自适应伪蒙特卡罗法等。由于太阳能电池的I-V特性随辐照度、温度等环境参数的变化，呈现出高度的非线性，这些方法存在算法复杂、精度低、对噪声敏感、鲁棒性差等缺陷。本文基于太阳能电池五参数模型，就太阳能电池测试、分选系统中快速提取电池性能参数问题，对太阳能电池I-V特性曲线的数值分析方法、太阳能电池性能参数测量模型展开了研究。主要研究内容概括： ⑴太阳能电池I-V特性曲线数值分析基于数值分析的太阳能电池模型参数提取方法，是将I-V特性曲线的测试数据代入到模型方程，构建非线性方程组，通过迭代方法求解非线性方程组，获得模型参数的近似解。本文提出了一种基于修正Gauss-Newton法的太阳能电池模型参数提取算法。该算法引入了Lambert W函数将太阳能电池模型转化为电流和电压的显式表达式，利用Lambert W函数的计算性能，降低了模型参数求解的难度和计算的复杂性。 ⑵基于混合遗传算法提取太阳能电池模型参数针对太阳能电池模型参数提取的数值分析方法依赖于梯度信息，存在易陷于局部最优解，对参数初值、计算步长的选取要求较高，对测试数据的微小变化敏感等问题，设计了一种基于双种群的混合遗传算法：在最优解搜索过程中，生成两个种群，其一为利用注重于全局搜索的改进自适应遗传算法形成的种群，基于种群多样性评价函数自适应调整的交叉和变异概率，最大限度地保证种群的多样性；另一个为利用注重于局部搜索的修正Gauss-Newton算法形成的种群；每个种群具有不同的控制参数和初始值，依据种群的适应度函数的评价生成下一代种群。选取典型测试函数对混合遗传算法进行了测试与验证实验，结果表明混合遗传算法有效利用了数值分析类算法擅长局部搜索和遗传算法擅长于全局搜索的特点，提高了遗传算法的计算性能。 所提出的基于混合遗传算法的太阳能电池模型参数提取算法，利用太阳能电池I-V特性曲线的局部形态特征，以及太阳能电池参数的经验数据，确定太阳能电池模型参数的搜索范围，并采用混合遗传算法提取太阳能电池模型参数。以已发表文献中单体太阳能电池、模组的I-V特性曲线的测量数据，以及相应的模型参数提取算法，进行了对比分析实验。实验结果表明：基于基于混合遗传算法提取太阳能电池模型参数，各项I-V特性曲线拟合的统计分析指标优于已发表的模型参数提取算法。 ⑶太阳能电池I-V特性测试数据修正与建模太阳能电池在测试过程中，受I-V特性测试设备的测量误差，辐照度、温度等环境条件参数的控制精度和时间稳定性等不确定因素的限制，测量数据的微小变化是难以避免的。为了减小这些不确定性因素对太阳能电池模型参数提取精度的影响，在讨论分析太阳能电池模型参数与辐照度、温度变化关系的基础上，应用基于混合遗传算法提取太阳能电池模型参数算法，提取了标准测试条件(STC, Standard Testing Condition)下的太阳能电池模型参数。基于太阳能电池I-V特性曲线的形态特征，引入了一组半经验公式，提出了一组I-V特性测试数据的修正模型。利用该修正模型，可依据太阳能电池I-V特性测试系统的测试条件监测数据，将I-V特性曲线的测试数据修正为在STC下的I-V特性曲线数据。以一系列太阳能电池I-V特性曲线的测试数据和相应的测试条件监测数据为建模的样本数据，采用混合遗传算法，实现了修正模型参数的辨识。修正模型的校验实验结果表明：对同种材料，同种工艺的太阳能电池，修正模型将不同测试工况下测量的I-V特性曲线数据修正至STC下，具有较高的修正精度。 ⑷太阳能电池性能参数检测算法与和验证实验基于太阳能电池I-V特性测试数据修正模型，提出了一种适于太阳能电池测试分选系统的太阳能电池性能参数检测算法：采用数据修正模型将测量的I-V特性曲线数据修正到STC下，应用太阳能电池模型参数解析算法直接计算电池的模型参数。太阳能电池模型参数解析算法是采用太阳能电池模型的显式表达式，利用I-V特性曲线上的特殊点（最大功率点、开路电压点、短路电流点）的数学性质，构成五个联立方程。以及通过联立方程的求解，直接计算太阳能电池模型参数。本文中利用厂商提供的测试数据对太阳能电池模型参数解析算法进行了测试和验证。 利用太阳能电池测试分选的实验系统，获取太阳能电池的I-V特性曲线的测量数据和测试条件的监控数据，对太阳能电池性能参数检测算法进行了测试和验证。 【关键词】：太阳能电池模型 Gauss-Newton算法 遗传算法 测量数据修正
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM914.4
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 引言12-13
• 1.2 太阳能电池模型概述13-15
• 1.3 太阳能电池测试15-17
• 1.3.1 太阳能电池 I-V 特性测试15-16
• 1.3.2 太阳能电池模型参数提取16-17
• 1.4 论文主要工作和内容安排17-19
• 第二章 太阳能电池模型参数提取数值分析算法19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 太阳能电池模型显式化处理19-21
• 2.2.1 Lambert W 函数19-20
• 2.2.2 太阳能电池数学模型显式方程20-21
• 2.3 模型参数提取的数值分析算法21-24
• 2.3.1 算法原理21-22
• 2.3.2 修正 Gauss-Newton 法22-24
• 2.4 模型参数提取步骤和算法流程24-26
• 2.5 仿真实验和结果分析26-29
• 2.6 小结29-30
• 第三章 基于混合遗传算法求解太阳能电池模型参数30-46
• 3.1 引言30
• 3.2 遗传算法概述30-32
• 3.3 一种基于双种群的混和遗传算法32-36
• 3.3.1 改进自适应遗传算法设计32-34
• 3.3.2 混合遗传算法的设计34-35
• 3.3.3 算法流程35-36
• 3.4 仿真实验与结果分析36-45
• 3.4.1 测试函数验证算法有效性36-40
• 3.4.2 混合遗传算法提取太阳能电池模型参数应用实验40-45
• 3.5 小结45-46
• 第四章 太阳能电池 I-V 特性测试数据修正与建模46-59
• 4.1 引言46
• 4.2 数据修正模型结构46-47
• 4.3 数据修正模型参数辨识47-52
• 4.3.1 STC 下电池五参数的提取47-51
• 4.3.2 修正模型参数的辨识51-52
• 4.4 仿真实验与结果分析52-58
• 4.4.1 STC 下电池模型五参数提取52-54
• 4.4.2 修正模型参数的辨识54-55
• 4.4.3 修正模型校验55-58
• 4.5 小结58-59
• 第五章 太阳能电池性能参数检测算法和验证试验59-73
• 5.1 太阳能电池 I、V 测试系统简介59-61
• 5.2 模型参数在线提取61-66
• 5.2.1 分段拟合求取特征值61-62
• 5.2.2 模型参数解析算法62-66
• 5.3 太阳能电池性能参数检测算法流程66-67
• 5.4 实验结果与分析67-72
• 5.4.1 厂商数据验证实验67
• 5.4.2 算法验证实验67-72
• 5.5 小结72-73
• 第六章 总结与展望73-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-79
• 附录一79

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