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龍圖騰網獲悉三峽大學申請的專利一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119675590B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411739832.5，技術領域涉及：H02S50/10；該發明授權一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統是由江文瑾設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統在說明書摘要公布了：本發明涉及光伏電池技術領域，尤其涉及一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統，預先獲取的光伏電池的輸出伏安特性和光伏電池的環境參數推導出光伏電池對應的電弧故障特征的目標函數，所述目標函數包括需要辨識的光伏電池對應的電弧故障特征參數，通過微粒群優化算法對其進行優化，以辨識到所述光伏電池對應的電弧故障特征參數的參數值。選擇了光伏電池的伏安特性參數C1和C2，光伏電池溫度的變化量△T，光伏電池太陽輻照度變化量△S,這四個參數既能體現發生電弧故障后光伏的狀況,又能區分環境變化造成的輸出波動，從而保證光伏電池在運行情況下判斷是否出現連接觸點松動，或者直流線路破損等情況時最佳依據，從而有利于提高光伏電池安全性能。

本發明授權一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統在權利要求書中公布了：1.一種基于環境參數優化的光伏電池參數辨識系統，其特征在于，包括： 光伏電池數學模型構建模塊，預先獲取的光伏電池的輸出伏安特性和光伏電池的環境參數推導出光伏電池對應的電弧故障特征的目標函數，所述目標函數包括需要辨識的光伏電池對應的電弧故障特征參數； 搭建數據優化模塊，基于所述光伏電池對應的電弧故障特征的目標函數，通過微粒群優化算法對所述目標函數進行優化，以辨識到所述光伏電池對應的電弧故障特征參數的參數值； 所述光伏電池數學模型構建模塊包括如下步驟： S1：搭建光伏電池數學模型； S11：基于預先獲取的感光電流源以及并聯二極管，根據基爾霍夫電流定律,得到光伏電池的輸出伏安特性的電流表達式為, 電流表達式為： 電壓表達式為： 其中，I為電流，U為電壓，ISC為感光電流源以及并聯二極管短路電流，IVD為感光電流源以及并聯二極管通過pn結的總擴散電流,IDO為光伏電池在無光照時的飽和電流，q為電子電荷,其值為1.6×10-19C，K為玻爾茲曼常量,其值為1.38×10-23JK，A為常數因子，T是指光伏電池的溫度； S12：并獲取光伏電池出廠標準工況下的最大功率點電壓Um、最大功率點電流Im、開路電壓UOC，并基于上述電流表達式和電壓表達式進行轉換得到光伏電池輸出特性的模型： 其中，C1和C2為光伏電池的伏安特性參數，并通過對光伏電池輸出特性的模型進行轉換得到C1和C2的表達公式： S13：光伏電池的環境參數為獲取的光伏電池實時測得的太陽輻照度S和電池溫度T，還包括獲取的光伏電池出廠標準工況下的環境參數Sref和Tref,獲得光伏電池溫度的變化量和太陽輻照度變化量，并基于光伏電池輸出特性的模型得到任意工況時的最大功率點電壓Um1、最大功率點電流Im1、開路電壓UOC1和短路電流ISC1，具體計算公式為： ΔT＝T-Tref UOC1＝UOC1-γΔTln1+βΔS Um1＝Um1+γΔTln1+βΔS 其中ΔT為光伏電池溫度的變化量，ΔS為太陽輻照度變化量，Sref為標準工況下輻照度，輻照度為1000WM2，Tref為標準工況下電池溫度，為25℃，α、β、γ為系數； S2：基于上述光伏電池輸出特性的模型確定目標函數，所述目標函數中包括需要辨識的光伏電池對應的電弧故障特征參數，目標函數公式為： 其中，RMSE為均方根誤差，N為所獲取的光伏電池任意工況時的最大功率點電壓Um1、最大功率點電流Im1、開路電壓UOC1和短路電流ISC1的組數，為第Q組的最大功率點電壓Um1、最大功率點電流Im1、開路電壓UOC1和短路電流ISC1，Z為所述光伏電池輸出特性的模型中需要辨識的光伏電池對應的電弧故障特征參數，為誤差函數； 所述需要辨識的光伏電池對應的電弧故障特征參數包括：光伏電池的伏安特性參數C1和C2，還包括光伏電池溫度的變化量ΔT，光伏電池太陽輻照度變化量ΔS。

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