[发明专利]一种光伏发电系统模型辨识系统和方法

权利要求书

1.一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：建立光伏发电系统的可变参数仿真模型，并确定待优化参数、迭代次数、粒子最大速度、位置信息、输入采样数据；

步骤二：设置改进粒子群优化算法的各控制参数值，然后初始化粒子群优化算法的参数群体，在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度，对粒子群优化算法的速度项引入惯性权重，并依据迭代进程及粒子飞行情况对惯性权重进行动态调整，以平衡搜索的全局性和收敛速度；

步骤三：将每个个体编码转换成光伏发电系统参数代入模型，给模型输入采样信号x，得到仿真输出ym，计算个体适应度、粒子位置和速度；

步骤四：若模型误差值满足预设条件，则输出结果，辨识结束，若模型误差值未满足预设条件，则更换参数群体、更换速度和位置，产生新一代群体再次回到步骤三重新进行计算，直至模型误差值满足预设条件。

2.如权利要求1所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，光伏发电系统采用光伏电池模型和光伏阵列集成模型，建立系统输出功率数学模型，任意时刻的光伏发电系统输出功率计算公式表示为：

P_t^pv＝η^pvA_sR_s(t)

其中，P_t^pv是光伏发电系统t时刻的输出功率，A_S是光伏电源接收太阳辐射的照射面积,η^pv是光伏发电系统的能量转化率，R_S是太阳辐射强度。

3.如权利要求1所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，步骤一中，参数模型通过计算模型仿真数据与试验数据之间的偏差，考核模型的准确程度。

4.如权利要求3所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，监测实测数据里存在的异常数据，并予以剔除，剔除后对缺失值作出相应处理，得到最终实测数据值。

5.如权利要求3所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，仿真与试验偏差计算的电气量包括：电压Us，电流I，无功电流IQ，有功功率P，无功功率Q，数据区段划分后，应分别计算每个时段暂态和稳态区间的偏差，各时段暂态区间仅计算平均偏差，稳态区间分别计算平均偏差和最大偏差，计算模型仿真与试验数据的加权平均总偏差。所述的技术指标目标函数：

J＝F₁+F₂+F₃+F_G

所述的误差包括稳态区间平均允许偏差F₁；暂态区间平均允许偏差F₂；稳态区间最大允许偏差F₃；所有区间加权平均总偏差F_G；以目标函数J最小为目标。

6.如权利要求4所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，剔除异常值的方法包括3σ准则，若数据服从正态分布，则异常值被定义为一组结果值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值，即在正态分布的假设下，距离平均值三倍σ为标准差之外的值出现的概率很小，如下式，因此可认为是异常值：

P(|x-μ|＞3σ)≤0.003

若数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述，先对数据进行滑动计算标准差，然后对数据进行滑动计算均值，找到均值大于3倍滑动标准差的数值，并予以剔除。

7.如权利要求4所述的一种光伏发电系统模型辨识方法，其特征在于，缺失值的处理方法包括：

1)删除特征变量：若某一特征变量中存在大量缺失值，缺失值占总样本量30％以上，则有理由认定该特征提供的信息有限，可选择删除这一特征；

2)删除样本：若整个数据集缺失值较少或者所占总数据量极少，可以直接删除含有缺失值的样本记录；

3)数据插补：对缺失数据进行统计学补充，包括统计量填充、插值法填充。