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龙图腾网恭喜河海大学常州校区申请的专利一种光伏阵列在线建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115048863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210646202.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种光伏阵列在线建模方法是由丁坤;刘永杰;杨航;张经炜;杨泽楠设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏阵列在线建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏阵列在线建模方法，包括以下步骤：获取光伏组件实际运行的实测数据，实测数据包括电流电压数据以及辐照度和温度数据；对实测数据进行预处理，剔除异常数据以及低辐照度下的数据；利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识，得到光伏阵列模型参数；根据每个模型参数的分布情况，选择不同函数进行拟合，建立模型参数与辐照度和温度之间的解析方程；通过实测的辐照度和温度对相应的模型参数进行求解，建立实时仿真模型。本发明提供的一种光伏阵列在线建模方法，能够利用灰狼优化算法局部与全局最优解之间的平衡能力改进粒子群算法的全局搜索能力，避免了陷入局部最优解；同时具备实时性，能够对故障下的I‑V曲线进行模型参数辨识。

本发明授权一种光伏阵列在线建模方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏阵列在线建模方法，其特征在于：包括以下步骤：获取光伏组件实际运行的实测数据，实测数据包括电流电压数据以及辐照度和温度数据；对实测数据进行预处理，剔除光伏阵列在失配条件下的异常数据以及低辐照度下的数据；基于预处理后的实测数据中电流电压数据，利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识，得到光伏阵列模型参数，光伏阵列模型的五个参数为A，Iph，Rs，Rsh和I0，其中A代表二极管理想因子，Iph代表雪崩击穿电流，Rs和Rsh分别代表光伏阵列等效串并联电阻，I0代表二极管饱和电流，在模型参数辨识前对二极管理想因子A进行固定，取值为1；利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识具体包括以下步骤：S01，对优化算法参数以及灰狼种群进行初始化；S02，初始化后根据适应度函数与相应的误差函数计算灰狼个体的适应度值，确定三个领头狼以及其它个体灰狼的位置信息，均方根误差被使用作为混合优化算法的适应度函数，首先计算每一头灰狼的适应度值fXi，i＝1,2,...,pop，具体如式2-4：fXi＝RMSEi2 其中，均方根误差RMSEi表示Xi对应的仿真数据与实测数据之间的偏离程度，M表示实测I-V曲线的点数，X表示需要被辨识的未知光伏阵列模型参数，即A，Iph，Rs，Rsh和I0，Vm和Im分别表示实测的电压、电流；A表示二极管理想因子、K为玻尔兹曼常数，具体为1.38×10-23JK、T为光电池片温度、m为雪崩击穿指数、q为电子电荷常数，具体为1.602×10-19C、Vbd为P-N结击穿电压、a为与雪崩击穿电流相关的系数；将灰狼的适应度值进行排序，将种群中适应度值最优的α狼的位置信息保存为Xa，将种群中适应度值次优的β狼的位置信息保存为Xβ，将种群中适应度第三优的δ狼的位置信息保存为Xδ，剩下的灰狼作为种群中地位最低的个体灰狼ω；S03，利用粒子群优化算法粒子位置更新公式替换灰狼优化算法位置公式，对位置信息进行进行迭代计算得到个体灰狼朝向三个领头狼之间的前进速度与位置，并定位个体灰狼的最终位置；S04，判断是否达到最大迭代次数，否则跳转至S02，继续执行，是则输出相应的全局最优结果，即模型参数Iph、Rs、Rsh和I0；根据每个模型参数的分布情况，选择不同函数通过最小二乘法进行拟合，建立模型参数与辐照度和温度之间的解析方程；利用已建立的解析方程，通过实测的辐照度和温度对相应的模型参数进行求解，建立实时仿真模型。

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