[发明专利]一种基于群体优化算法的光伏阵列建模方法

权利要求书

1.一种基于群体优化算法的光伏阵列建模方法，其特征在于：包括步骤：

(1)获取光伏组件实际运行的电流电压数据并筛选参考数据；

(2)根据光伏组件电气模型建立等效电路方程；

(3)结合了实际的分享经验，得到改进的教与学算法；对光伏组件等效电路方程的未知参数优化，得到最佳参数；

(4)建立光伏组件等效模型；

(5)建立光伏阵列等效模型。

2.一种基于群体优化算法的光伏阵列建模方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：

(3.1)配置群体优化算法参数；

(3.2)随机生成一个群体，初始化每个粒子的经验，粒子的经验表示一组光伏组件等效模型的未知参数；计算粒子的价值并进行排序，价值最高的粒子作为最优粒子，按一定比例划分先进粒子与普通粒子；

(3.3)分享阶段，最优粒子分享经验；

(3.4)学习阶段，先进粒子之间相互交流，普通粒子吸收分享经验；

(3.5)如果达到终止条件，则输出当前最优粒子的经验，并将其作为最优参数，否则重复步骤(3.2)-(3.4)。

3.根据权利要求2所述的基于群体优化算法的光伏阵列建模方法，其特征在于，步骤(3.1)中，所述参数包括：群体规模pop、最大迭代次数It_max、先进粒子占比A；其中，所述群体规模即粒子个数，表示待优化的未知参数矩阵的个数；所述最大迭代次数表示算法的终止条件。

4.根据权利要求2所述的基于群体优化算法的光伏阵列建模方法，其特征在于，步骤(3.2)包括：

(3.2.1)随机生成一个群体，在搜索空间中初始化每个粒子i＝1,2,...,pop,按如下公式进行初始化：

i＝1,2,...,pop，j＝1,2,...,d(1)

其中，和分别表示每一维经验的上界和下界，表示第j个粒子的第i维经验的值，pop表示粒子的个数，d表示经验的维数,rand表示[0,1]的随机数；

(3.2.2)计算每一个粒子的价值f(X_i),i＝1,2,...,pop,并进行排序；将价值最高的粒子作为最优粒子X_best，将价值前A％的粒子作为是经验较优的先进粒子X_better，剩下的粒子作为是经验一般的普通粒子X_normal。粒子价值f(X_i)如式(2)-(3)：

f(X_i)＝1-RMSE_i(2)

其中，RMSE_i表示X_i对应的电流均方根误差，N表示实测的电压点数，I_j,meal表示第j个电压对应的实测电流值，I_j,cal表示根据第j个电压求解得到的电流值；RMSE越小，粒子价值越高，说明光伏组件建模精度越高。

5.根据权利要求2所述的基于群体优化算法的光伏阵列建模方法，其特征在于，步骤(3.3)包括：

(3.3.1)最优粒子X_best根据粒子平均掌握的经验水平对每个粒子X_i进行分享，分享过程如式(5)-(7)：

T_F＝1+rand(7)

其中，和分别表示粒子X_i的新经验和当前经验，X_mean表示所有粒子经验的平均值，T_F表示分享因子，决定了所有粒子平均经验的改变程度，rand为[0,1]的随机数；

(3.3.2)分享过后，计算每一个粒子的新价值i＝1,2,...,pop，如果价值优于则更新为否则不更新，重复步骤(3.2.2)。