发明公开
CN106100582A 基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池参数辨识方法
失效 - 权利终止
- 专利标题: 基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池参数辨识方法
- 专利标题(英): Photovoltaic cell parameter recognition method based on FFRLS (forgetting factor recursion least square)
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申请号: CN201610531729.0申请日: 2016-07-07
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公开(公告)号: CN106100582A公开(公告)日: 2016-11-09
- 发明人: 杨军 , 徐岩 , 靳伟佳
- 申请人: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
- 申请人地址: 青海省西宁市城西区胜利路89号
- 专利权人: 国网青海省电力公司,国网青海省电力公司电力科学研究院,华北电力大学(保定)
- 当前专利权人: 国网青海省电力公司,国网青海省电力公司电力科学研究院,华北电力大学(保定)
- 当前专利权人地址: 青海省西宁市城西区胜利路89号
- 代理机构: 北京科亿知识产权代理事务所
- 代理商 汤东凤
- 主分类号: H02S50/10
- IPC分类号: H02S50/10
摘要:
本发明公开了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池模型参数辨识方法,包括以下步骤:建立光伏电池的递推最小二乘模型形式,确定待辨识参数;初始化参数估值、遗忘因子及协方差矩阵;获取光伏电池的实时输出电压电流,更新参数估值和目标函数值;目标函数满足预设阈值时输出此时的参数估值,即为光伏电池参数最优取值。本发明将光伏电池的四参数模型转化为递推最小二乘模型形式,屏蔽了光伏电池内部结构及系统误差对模型的影响,通过迭代得到最优参数取值。它实现简单,能减少计算量,减少数据在计算机中占用的内存,提高了辨识速度。遗忘因子能够强调新数据的作用,逐渐遗忘旧数据的作用,使模型具有较高的精度,数值稳定性好。
公开/授权文献
- CN106100582B 基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池参数辨识方法 公开/授权日:2017-12-08