[发明专利]基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法

权利要求书

1.一种基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法，其特征在于：所述判定方法的建立包括如下步骤：

步骤10：通过改进人工鱼群算法IAFSA辨识出光伏组件的内部等效参数，并获取各参数随外界工况变化的修正公式；

步骤20：采用经验模态分解EMD方法对光照强度进行分解，挖掘其数据趋势项，为灰色模型GM预测提供应用基础；

步骤30：根据改进人工鱼群算法优化灰色模型IAFSA-GM和滚动式数据更新模式对光伏组件的输出功率进行预测，从而判断出各种阴影故障类型。

2.根据权利要求1所述的基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法，其特征在于，所述步骤10中光伏组件各参数随外界工况变化的修正公式获取过程如下：

通过IAFSA对100组实验室环境下TSM-250PC05A型光伏组件实测数据进行参数辨识，并利用最小二乘拟合法对组件各参数变换公式进行拟合修正；

等效串联电阻R_s影响光伏组件MPP附近的I-V输出特性曲线形状，并对曲线中开路点附近的斜率有影响；通过最小二乘法对其进行拟合，得到R_s的近似拟合表达式为：

R_s＝R_s,ref (1)

式中，R_s,ref为标准测试环境STC下光伏组件等效串联电阻值；

等效并联电阻R_sh则对光伏组件I-V输出特性曲线中短路点附近的斜率有影响，R_sh数值越大，则曲线在短路点附近越平行于横轴；通过最小二乘法对其进行拟合，得到R_sh的近似拟合表达式为：

Rsh=Rsh,ref(1-0.0138(S1000)2+3.01exp(-5.559(S1000)))---(2)]]>

式中，R_sh,ref为STC下光伏组件等效并联电阻值，S为实际光照强度值；

光生电流I_ph近似地随光照强度呈现线性变化，它对光伏组件I-V输出特性曲线有着最为显著和直接的影响；通过最小二乘法对其进行拟合，得到I_ph的近似拟合表达式为：

Iph=Iph,refS1000(1+0.0005(T-25))---(3)]]>

式中，I_ph,ref为STC下光伏组件光生电流值，T为实际环境温度值；

二极管反向饱和电流I_SD随温度变化明显，它影响光伏组件的输出电压；通过最小二乘法对其进行拟合，得到I_SD的近似拟合表达式为：

ISD=ISD,ref(T+273298)7.1921exp(28.1604(1-298T+273))---(4)]]>

式中，I_SD,ref为STC下光伏组件二极管反向饱和电流值；

二极管理想因子n对光伏组件的输出电压有较大影响；n随温度会发生变化，通过最小二乘法对其进行拟合，得到n的近似拟合表达式为：

n＝n_ref(1-0.0003(T-25)) (5)

式中，n_ref为STC下二极管理想因子值；

因此，在确定光伏组件的实际工况后，结合式(1)～式(5)可得当前工况下光伏组件的内部等效参数值，从而进行光伏组件建模与分析。