一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法、存储介质及电子装置与流程

本发明涉及光伏，特别是一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法、存储介质及电子装置。

背景技术：

1、建立光伏器件等效电路可以更好的解析相关数据，使辐照度与环境温度等对光伏器件的输出特性得到更完善的分析。当光强恒定时，光伏器件中的光生电流jph不随工作状态改变而改变，能够当作一个恒流源。建立光伏器件等效电路图如图所示，其中jsc为电流密度，也是光生电流密度jph，而rsh是分流电阻，是漏电电流产生的电阻，vsh为分流电压，jsh为分流电流密度，rs为串联电阻，是电子r为负载电阻，v为输出电压。jdark是暗电流密度，是无光条件下所出现的与光生电流方向相反的直流电流。此模型为标准的光伏器件五参数模型，单二极管模型对于单晶光伏器件有较好的精确度，被广泛应用于建模之中。

2、如现有技术，中国专利申请号：cn202310033204（公开号cn116415710a）公开了一种光伏预测模型训练方法、光伏预测方法及装置，其中训练方法包括：基于待测户用光伏发电系统的规模和结构，构建初始预测神经网络；采用历史数据对初始预测神经网络进行训练，得到第一光伏预测模型；根据第一光伏预测模型预测得到第一预测光伏出力值，确定户用光伏发电系统在预测时段运行时的第一实际光伏出力值；在第一预测光伏出力值与第一实际光伏出力值的差值超出预设阈值范围时，对第一光伏预测模型进行增量更新，得到第二光伏预测模型。本发明基于实际光伏出力值，对第一光伏预测模型进行增量更新，得到第二光伏预测模型，适配最近环境与光伏板的变化并能够避免模型出现过拟合问题，从而能够有效提高模型对光伏预测的准确性。申请号cn202310408222（公开号cn116435998a）提供一种光伏发电功率的预测方法。

3、然而，上述两篇技术均只针对历史时段学习神经网络预测未来数据，历史极端天气样本少所以利用网络学习的效果差，无法预测未来可能出现的极端天气，无法考虑到多种条件改变下的未来数据。

4、此外，现有技术：cn111679713a，公开一种直接计算的光伏最大功率点跟踪方法，该方法利用伏安特性方程、二分法以及遗传算法等实现，、所述直接计算的光伏最大功率点跟踪系统包括：光伏阵列、采样模块、mppt计算模块、pwm驱动模块、boost升压模块以及负载/逆变器模块；所述采样模块的输入端与所述光伏阵列输出端连接，所述采样模块的输出端与所述mppt计算模块输入端连接，所述mppt计算模块输出端与所述pwm驱动模块输入端连接，所述pwm驱动模块输出端与所述boost升压模块输入端连接，所述boost升压模块输出端与所述负载/逆变器模块输入端连接。虽然该现有技术涉及伏安曲线，并建立了最大功率点电压值的计算方程，但是该现有技术并没有公开如何获取包括功率在内的各项电池参数。cn113708726a，公开一种基于光伏组件电压实时计算比较的光伏阵列故障判别方法，根据光伏逆变器的mppt算法得太阳能电池的输出功率为最大值，即pmpp＝vmppimpp，vmpp和impp分别为光伏电池在输出功率最大时所对应的电压和电流；在标准测试条件下，即辐照度为gstc＝1000w/m2，温度为tc，stc＝25℃，在am1.5的光谱条件下光伏电池的最大输出功率表达式为pmpp，stc＝vmpp，stcimpp，stc，式中vmpp，stc和impp，stc分别为标准测试条件下最大功率点所对应的输出电压和输出电流；建立光伏电池在最大功率点的电流impp与太阳辐照度的关系式。然而，该现有技术并没有考虑玻尔兹曼常数、标况下的太阳辐照度及环境温度，电子电荷、标准状况下开路电压与短路电流等参数获取伏安曲线，也没有公开功率-电压曲线中额极大值如何获得。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法、存储介质及电子装置，在进行光伏功率预测时，基于历史时段内的光伏发电数据和辐照度数据，对预先训练的光伏预测模型进行重训练，更新模型参数，得到更新后的光伏预测模型，实现光伏预测模型的实时更新，并以更新后的光伏预测模型进行光伏预测，避免了光伏使用状况和天气突变等因素的影响，实现光伏发电功率的实时准确预测。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，包括以下步骤：

3、步骤1、确定太阳能光伏电池伏安曲线，所述伏安曲线通过下面公式获得：

4、其中：指电流密度，指电压；指标准状况下的短路电流密度，是经过温度和辐照度修正后的短路电流密度；为反向饱和电流密度，是在反向电压下未到达击穿电压时的电流密度，是根据肖克莱方程计算的暗电流密度；是寄生电阻（包括串联电阻和分流电阻）对电流密度的影响；，，，，分别为标准状况下的太阳辐照度及温度，电子电荷，电池温度和实际辐照度；，，，，为光伏器件面积，串联电阻，分流电阻，电流温度系数，二极管理想因子；

5、步骤2：绘制功率-电压曲线；

6、步骤3：获取包括功率在内的电池参数。

7、优选的，所述反向饱和电流密度受开路电压和短路电流密度的影响，计算公式如下：

8、

9、其中，为玻尔兹曼常数；为电压温度系数；指标准状况下的开路电压；

10、电池温度由从历史数据拟合的经验公式计算得到，具体公式如下：

11、

12、其中，为环境温度，为风速；

13、电流。

14、优选的，在所述步骤2具体如下：在步骤1得到电流后结合公式p=uj计算出功率p，再获得功率-电压曲线图。

15、优选的，所述步骤3具体如下：在步骤2的功率-电压曲线中的极大值即为输出最大功率；在伏安曲线中的横截距获得开路电压，纵截距获得短路电流。

16、一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

17、一种采用实际辐照下光伏组件模型计算功率的电子装置，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

18、本发明提供一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法、存储介质及电子装置，具有以下有益效果：

19、1、通过光伏组件物理过程出发，基于光伏器件的物理模型结合组件结构建立光伏组件端物理模型，并且将根据实际情况即在光伏器件温度、地面温度、太阳辐照度以及风速环境变量同时改变的情况下纳入模型之中并实现快速超短期光伏功率快速预测；

20、2、本模型依据最基础的物理模型，采用实际数据探测的方式验证试验，相较于仅用物理模型拟合的模型比可以适用于某些极端天气条件下的i，v计算。

技术特征：

1.一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，其特征在于，所述反向饱和电流密度受开路电压和短路电流密度的影响，计算公式如下：

3.根据全能力要求2所述一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，其特征在于，在所述步骤2具体如下：在步骤1得到电流后结合公式p=uj计算出功率p，再获得功率-电压曲线图。

4.根据权利要求3所述一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：在步骤2的功率-电压曲线中的极大值即为输出最大功率；在伏安曲线中的横截距获得开路电压，纵截距获得短路电流。

5.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

6.一种采用实际辐照下光伏组件模型计算功率的电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

技术总结
一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法，包括以下步骤：步骤1、确定太阳能光伏电池伏安曲线，所述伏安曲线通过下面公式获得：。本发明所要解决的技术问题是提供一种利用实际辐照下光伏组件模型计算功率的方法、存储介质及电子装置，在进行光伏功率预测时，基于历史时段内的光伏发电数据和辐照度数据，对预先训练的光伏预测模型进行重训练，更新模型参数，得到更新后的光伏预测模型，实现光伏预测模型的实时更新，并以更新后的光伏预测模型进行光伏预测，避免了光伏使用状况和天气突变等因素的影响，实现光伏发电功率的实时准确预测。

技术研发人员：苏营,李美成,孙勇,冯钰贻,王乾,李英峰,李伟,杨子龙,王罗,李健宇,吴海飞,曾弋凡,胡景朋,冉佳佳
受保护的技术使用者：中国长江三峡集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31