太阳能电池性能参数测量模型的研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文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二矿特性的宏观表现，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

2、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二y特性曲线的测量数据，通过拟合厶y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。由于太阳能电池的厶y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

3、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^矿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：(1)太阳能电池／-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，是将厶y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LambertW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LambertW函数的计算性能，降低了模型参

4、数求解的难度和计算的复杂性。(2)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

5、适应度函数的评价生成下～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杭州电子科技大学硕士学位论文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／-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、模组的二矿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

6、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，各项二矿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。(3)太阳能电池厶矿特性测试数据修正与建模太阳能电池在测试过程中，受二矿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，StandardTestingC

7、ondition)下的太阳能电池模型参数。基于太阳能电池二矿特性曲线的形态特征，引入了一组半经验公式，提出了一组二y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■y特性测试系统的测试条件监测数据，将^y特性曲线的测试数据修正为在STC下的厶矿特性曲线数据。以一系列太阳能电池二矿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厶y特性曲线数据修正至STC下，具有较高的修正精度。(4

8、)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二y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厶y特性曲线数据修正到STC下，应用