[发明专利]基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于带遗忘因子的递推最小二乘光伏电池参数辨识方法，所述方法用于辨识光伏并网发电系统中m串n并的光伏阵列中的光伏电池参数；其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：建立光伏电池的递推最小二乘模型，确定待辨识参数θ：

所述光伏电池的递推最小二乘模型为：

且

ΔI＝I_sc-I_L(2)

式中，θ^T＝(a₁，a₂，a₃)为待辨识的参数，I_L、U_L分别为光伏电池的实时输出电压和实时输出电流，I_sc为光生电流；

步骤2：初始化：由以下具体分步骤组成：

步骤2-1：定义输入观测量的长度n和遗忘因子λ，0<λ≤1；

步骤2-2：设置待辨识的参数估值的初始时刻取值设置协方差矩阵P(t)初始时刻的取值P(0)＝aI_n，a实数，I_n为n×n的单位矩阵；

步骤3：获取光伏电池的实时输出电压U_L和实时输出电流I_L：

U_L＝U_{L_array}/m(3)

I_L＝I_{L_array}/n(4)

式中，U_{L_array}和I_{L_array}分别为所述光伏阵列的实时输出电压和实时输出电流；

步骤4：产生观测矩阵及其转置矩阵

其中，y(t)是光伏电池输出电压当前时刻的观测值，y(t-1)为光伏电池输出电压前一时刻的观测值，y(t-n)为光伏电池输出电压前n时刻的观测值；

步骤5：计算当前时刻观测矩阵的协方差矩阵P(t)：

步骤6：计算上一时刻的增益矩阵F(t-1)，

步骤7：更新光伏电池的参数估值

步骤8：计算当前时刻的预测残差：

并计算当前时刻的目标函数：

步骤9：判断当前时刻的目标函数J_t(θ)是否小于预设阈值，如果否，转向步骤3，如果是，转向步骤10；

步骤10：输出参数估值将其作为光伏电池参数θ的辨识结果。