光伏电池参数灵敏度分析与关键参数提取

"光伏电池模型的参数灵敏度分析和参数提取方法" 光伏电池模型的参数灵敏度分析和参数提取是光伏系统研究中的关键技术。光伏电池的电气特性受到光照强度、温度以及模型中多个参数的影响。在对光伏电池的短路和开路情况进行分析时，通过计算参数梯度，可以理解特定参数如何影响光伏组件的性能。在这个过程中，符号运算软件如MAPLE被用于定量评估光照、温度以及模型参数对光伏组件电气特性的影响。 光伏电池的直流模型通常采用非线性方程来描述，例如著名的 Shockley 简化二极管模型。这个模型包括光生电流(Iph)、饱和电流(Ios)、串联电阻(Rs)、并联电阻(Rsh)等多个参数。由于模型复杂且参数众多，参数提取成为一大挑战。传统的参数提取方法可能遇到初始值选择困难、优化过程复杂、计算效率低以及关键参数提取不准确等问题。 为了解决这些问题，文章提出了基于参数灵敏度分析的提取方法。首先，通过对模型参数进行灵敏度分析，可以识别出对光伏电池电气特性影响最大的关键参数。那些影响较小的参数可以设定为标准值，减少优化过程中的计算负担。这种方法提高了参数提取的速度和关键参数的准确性。 文章中，研究者对五种不同类型和品牌的单晶硅、多晶硅和CIGS光伏电池进行了参数提取。通过实验验证，证实了所提出的灵敏度分析和参数提取方法的有效性和可靠性。提取的关键参数可用于建立光伏电池模型，并复现其在不同环境条件下的伏安特性。 光伏电池的正向直流模型基于半导体二极管的基本物理原理，如式(1)至(3)所示。Iph表示光生电流，与光照强度和温度有关；Ios是二极管的反向饱和电流，与温度和能带隙能量Ego有关；Rs和Rsh分别代表串联和并联电阻，影响电池的电压-电流特性。通过调整这些参数，可以模拟出光伏电池在不同环境条件下的实际行为。 这篇论文提供了一种优化的光伏电池模型参数提取策略，有助于提升光伏系统的设计和分析效率，对于光伏电池的性能预测和优化具有重要的实践价值。