CN115292965A - 一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法 - Google Patents

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CN115292965A CN202211186695.8A CN202211186695A CN115292965A CN 115292965 A CN115292965 A CN 115292965A CN 202211186695 A CN202211186695 A CN 202211186695A CN 115292965 A CN115292965 A CN 115292965A
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Abstract

本发明提供了一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，参数识别过程基于时域仿真技术，它利用了光伏源I‑V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应，并使用实验数据的最小二乘回归（LSR）技术来提取模型的动态部分的参数。这种方法能够有效地隔离电感和电容的相互影响，使用一个负载电阻，使电路的两极不相互影响。只需要对负载电阻进行一次测量，即可辨识出动态参数。本发明通过基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，可以适应于灵活可变的光伏发电***，且只用一次测量即可实现参数辨识，大大提高了辨识效率。

Description

一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法
技术领域
本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法。
背景技术
当今社会面临的两大生存危机是环境污染和能源匮乏，光伏发电技术作为一种无污染、可再生的绿色发电技术而广受关注。光伏阵列是光电***的核心部分，光伏电源的输出与温度和光强是非线性关系。因此，探究和描绘光伏输出曲线，可以大大提高光伏发电的能量转化率。
随着可再生能源接入配电网规模和比例日益剧增，负荷侧的新能源，主要是光伏发电对电网的影响越来越明显。光伏发电***的模型参数是针对其进行稳态、准稳态和暂态计算，以及建模分析的基础。模型参数的精确程度对于电力分析规划研究具有及其重要的影响。因此，不断提高模型参数的精确度对电力***实际应用意义重大。
对光伏资源的研究，包括与发电量最大化有关的问题和预测光伏阵列在各种环境条件下的行为的问题正越来越受关注。精确的光伏源数值模型对以下方面很有帮助：分析光伏电站的功率转换器，研究最大功率点跟踪（MPPT）算法，等等。在技术文献中，有几个静态光伏模型可供选择。在这些模型中，实际电力应用领域习惯使用三个参数的动态模型来再现静态I-V和P-V特性的模型。这三个动态参数（电容、电感和电导）在制造商的数据表中没有给出。因此，需要一个简单、快速而又准确的参数辨识过程。然而，通过单一的测量来进行参数识别的方法在技术文献中还没被提出。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提供一种通过单一的测量来进行参数识别的方法，能够简单、快速而又准确的实现光伏模型的参数辨识过程。
为了实现上述技术效果，本发明提供以下技术方案：
本发明提供了一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，包括如下步骤：
给光伏电源连接一个可变的负荷电阻，得到一个动态光伏模型，动态光伏模型利用光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应进行参数辨识；
根据最大功率追踪-开路电压弧线的中点，选择一个可变的负荷电阻的值；
对动态光伏模型进行参考测试，获取负荷电流的曲线；
变换负荷电阻的值直到出现交互式极点后，绘制此时负荷电流的真实曲线并选取误差值和时间间隔；
基于选择的负荷电阻的值，在负荷曲线最小值的左侧进行最小二乘回归计算；
调整时间间隔并计算实际误差直到小于选取的误差值时，得到参数辨识结果。
进一步的，动态光伏模型是由光伏组件的完整等效电路简化得到的，利用电压发生器代替光伏组件的完整等效电路中的电流发生器和二极管，得到线性电压区域的光伏组件的等效电路，即动态光伏模型。
进一步的，动态光伏模型具体包括：静态模型和动态模型；
静态模型包括四个静态参数，具体为光伏单元串联电阻、寄生电容的串联电阻、开路电压和负荷电阻；
动态模型包括两个动态参数，具体为电感和电容。
进一步的，基于选择的负荷电阻的值，在负荷曲线最小值的左侧进行最小二乘回归计算，具体包括：
基于动态光伏模型建立动态模型中电感时间常数和电容时间常数以及电感系数和电容系数的计算模型，计算模型基于静态参数和动态参数对四个参数进行计算；
从四个参数中两两进行组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，进行最小二乘回归的拟合计算。
进一步的，基于动态光伏模型建立的计算模型具体如下：
电容系数
Figure 181881DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 223655DEST_PATH_IMAGE002
电感系数
Figure 941076DEST_PATH_IMAGE003
：
Figure 523236DEST_PATH_IMAGE004
电容时间常数
Figure 275291DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 222387DEST_PATH_IMAGE006
电感时间常数
Figure 676371DEST_PATH_IMAGE007
：
Figure 999905DEST_PATH_IMAGE008
上述各式中，
Figure 606467DEST_PATH_IMAGE009
为所述开路电压，
Figure 724465DEST_PATH_IMAGE010
为所述负荷电阻，
Figure 784519DEST_PATH_IMAGE011
为所述寄生电容的串联电阻，
Figure 646165DEST_PATH_IMAGE012
为所述动态模型中的电感，
Figure 107233DEST_PATH_IMAGE013
为所述动态模型中的电容，
Figure 724028DEST_PATH_IMAGE014
为负荷电流，
Figure 90287DEST_PATH_IMAGE015
，其中，
Figure 490045DEST_PATH_IMAGE016
为所述光伏单元串联电阻。
进一步的，从四个参数中两两进行组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，进行最小二乘回归的拟合计算，具体包括：
将所有光伏运行数据实测值分维度进行绘制；
按照下述公式，计算图中所有数据点的横纵坐标平均值；
Figure 258149DEST_PATH_IMAGE017
Figure 717950DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure 571505DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 588002DEST_PATH_IMAGE020
分别为横坐标和纵坐标的平均值，
Figure 278790DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 988120DEST_PATH_IMAGE022
分别为第
Figure 125709DEST_PATH_IMAGE023
个数据的横坐标和纵坐标，
Figure 945898DEST_PATH_IMAGE024
为数据总数；
计算参数辨识系数
Figure 423015DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 552514DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 928132DEST_PATH_IMAGE027
Figure 535700DEST_PATH_IMAGE028
利用所述参数辨识系数，绘制
Figure 945952DEST_PATH_IMAGE029
的拟合直线。
进一步的，在动态光伏模型中，待辨识的参数具体为动态模型的电感和电容以及寄生电容的串联电阻，其余参数由静态模型得到。
进一步的，在动态光伏模型的线性电压区域内，光伏单元串联电阻小于负荷电阻。
进一步的，参考测试是在恒定的太阳辐照度和负载电阻的情况下进行的。
进一步的，动态光伏模型是针对单个光伏电池建立的，当扩展到电池内部串联/并联的情况时，获得一个模块的等效电路模型。
综上，本发明提供了一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，参数识别过程基于时域仿真技术，它利用了光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应，并使用实验数据的最小二乘回归（LSR）技术来提取模型的动态部分的参数。这种方法能够有效地隔离电感和电容的相互影响，使用一个负载电阻，使电路的两极不相互影响。只需要对负载电阻进行一次测量，即可辨识出动态参数。本发明通过基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，可以适应于灵活可变的光伏发电***，且只用一次测量即可实现参数辨识，大大提高了辨识效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的光伏组件的完整等效电路图；
图3为本发明实施例提供的线性电压区域的光伏组件的等效电路图。
具体实施方式
为使得本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
随着可再生能源接入配电网规模和比例日益剧增，负荷侧的新能源，主要是光伏发电对电网的影响越来越明显。光伏发电***的模型参数是针对其进行稳态、准稳态和暂态计算，以及建模分析的基础。模型参数的精确程度对于电力分析规划研究具有及其重要的影响。因此，不断提高模型参数的精确度对电力***实际应用意义重大。
对光伏资源的研究，包括与发电量最大化有关的问题和预测光伏阵列在各种环境条件下的行为的问题正越来越受关注。精确的光伏源数值模型对以下方面很有帮助：分析光伏电站的功率转换器，研究最大功率点跟踪（MPPT）算法，等等。在技术文献中，有几个静态光伏模型可供选择。在这些模型中，实际电力应用领域习惯使用三个参数的动态模型来再现静态I-V和P-V特性的模型。这三个动态参数（电容、电感和电导）在制造商的数据表中没有给出。因此，需要一个简单、快速而又准确的参数辨识过程序。然而，通过单一的测量来进行参数识别的方法在技术文献中还没被提出。
现有技术中提出一种参数辨识方法，包括：步骤一、根据光伏电池单二极管等效原理图，建立光伏组件五参数模型，五参数分别为光生电流Iph、二极管反向饱和电流I0、等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rsh和二极管理想因子n；步骤二、推导光伏组件五参数模型中五个参数之间的关系，确定需辨识的未知参数，即二极管理想因子n；步骤三、采用改进的粒子群算法对二极管理想因子n进行辨识。利用数据手册提供的信息，推导光伏组件模型中五参数之间的关系，进而确定待辨识的未知参数，采用改进的粒子群算法进行参数辨识，算法参数设置简单，易于实现。
但是上述方法精确度不够高，计算效率较低，计算时间较长、误差大。
基于此，本发明提供了一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法。
以下对本发明的一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法的实施例进行详细的介绍。
请参阅图1，本实施例提供了一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，包括如下步骤：
S100：给光伏电源连接一个可变的负荷电阻，得到一个动态光伏模型，动态光伏模型利用光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应进行参数辨识。
为了得到合适的工作状态以便于确定动态模型参数，需要进行一个参考测试。在测试过程中，在应用纯电阻的阶梯式变化时，获取负载电流波形，给光伏电源连接一个负荷电阻RL以便绘制合适的运行曲线。
在一个可选的实施例中，基于最小二乘回归的参数辨识方法允许对光伏源及其连接的电缆进行适当的动态建模，得到若干静态参数和动态参数的光伏模型，利用该光伏模型进行参数辨识具有更好的精度和准确性。这个模型是针对单个光伏电池开发的，可以扩展到电池内部串联/并联的情况，获得一个模块的等效电路模型。
具体的，如图2所示，图2为光伏组件的完整等效电路图。其中，Iph为光生电流，D为二极管，Imod为滤波后的电流，Rs为光伏单元串联电阻，Rc为寄生电容的串联电阻，Vmod为滤波后的电压，Voc为开路电压，Iload为负荷电流，L为动态模型电感，RL为负荷电阻，Vload为负荷电压，C为动态模型的电容。动态模型的电容、电导以及电感效应在图2中被勾勒出来，需要确定的参数是动态模型的电容C、寄生电容的串联电阻RC以及动态模型的电感L。该二阶模型在I-V曲线中位于开路电压Voc和最大功率点MPP之间的部分也是有效的，即为光伏发电过程中的通常区域。
在同一区域，图2中的电路具有的线性行为，可以用电压发生器取代电流发生器和二极管，得到图3中的电路，这相当于上述线性区域中的真实光伏组件。值得注意的是，任何静态光伏模型在该区域都等同于图3所示的电路。
在图3所示的线性电压区域的光伏组件的等效电路中，等效电路由一个四参数静态模型(包括图3中光伏单元串联电阻Rs、寄生电容的串联电阻Rc、开路电压Voc和负荷电阻RL)和一个动态部分(包括图3中动态模型电感L和动态模型电容C)组成，其中包括一个具有串联电阻和电感的电容器。其中，静态模型的四个参数表现出对太阳辐射度G和组件温度T的依赖性，并且可以使用现有提出的任何方法来确定。
S200：根据最大功率追踪-开路电压弧线的中点，选择一个可变的负荷电阻的值。
在参考测试过程中，获取负载电流波形，同时应用一个纯电阻性负载的阶跃变化，使负载从无穷大到有限值的阶跃变化，最后的电阻值应对应于一个属于最大功率追踪-开路电压弧线（即MPP-Voc）区域内的工作点。
S300：对动态光伏模型进行参考测试，获取负荷电流的曲线。
在一般情况下，通过对具有不同负载电阻值RL的真实光伏组件进行一系列测试，可以获得对应于一对复数共轭极点或两个实极点的响应。以便进行进一步的参数获取研究，分析对应两个位于实极点的响应。即为了确定动态模型参数，需要进行一个参考测试。在此过程中，应用纯电阻性负载的阶跃变化时负载从无穷大到有限值的阶跃变化，可以获得负载电流波形。最终的电阻值应对应于一个属于最大功率-开路电压区域的工作点。
参考测试是在恒定的太阳辐照度G和负载电阻的情况下进行的，该负载电阻对应于位于最大功率-开路电压区域的工作点。对于该区域来说，两极之间没有相互作用。我们认为太阳辐照度G的测量值的静态模型是已知的，那么，光伏模块的串联电阻Rs也是一个已知量。
为了评估通过最小二程回归得到的参数幅值的不确定性的影响如何影响到动态模型电容C的值，可以进行敏感性分析。除了动态模型电感L、动态模型电容C和寄生电容的串联电阻Rc，所有其他的量参数都是从静态模型中知道的。这些值可以视为是常量。在所提模型的有效区域内，恒有光伏组件中的串联电阻Rs远远小于负荷电阻RL。
S400：变换负荷电阻的值直到出现交互式极点后，绘制此时负荷电流的真实曲线并选取误差值
Figure 246353DEST_PATH_IMAGE030
和时间间隔
Figure 296217DEST_PATH_IMAGE031
。
需要说明的是，如果没有非交互式极点，就增加负荷电阻RL的值并返回上一步。识别的参数要保证在实际负载的情况下也有效。参数识别的过程是利用具有交互式极点的电路响应。故没有交互式极点的话，参数识别的过程无法完成。
S500：基于选择的负荷电阻的值，在负荷曲线最小值的左侧进行最小二乘回归计算。
在确定了合适的负荷电阻RL的值的情况下，应用最小二乘回归法的步骤，确定所有待识别参数的值。
在一个可选的实施例中，应用最小二乘回归法进行参数辨识包括：
S501：基于动态光伏模型建立动态模型中电感时间常数和电容时间常数以及电感系数和电容系数的计算模型，计算模型基于静态参数和动态参数对四个参数进行计算。
由图3可知，
Figure 458208DEST_PATH_IMAGE032
（1）
其中，Iload是负荷电流，
Figure 706656DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 928690DEST_PATH_IMAGE001
分别是电感和电容系数，
Figure 545745DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 511427DEST_PATH_IMAGE005
分别是电感和电容时间常数，t是时间，e为自然常数。
Figure 879960DEST_PATH_IMAGE033
（2）
其中，
Figure 7316DEST_PATH_IMAGE009
为开路电压，
Figure 94090DEST_PATH_IMAGE010
为负荷电阻，
Figure 597884DEST_PATH_IMAGE016
为光伏单元串联电阻。
由于换路瞬间电感电流不能瞬间变化，可以得到：
Figure 86503DEST_PATH_IMAGE034
（3）
通过对所考虑电路的理论分析，我们可以发现（1）中的未知量，也就是是电感和电容的时间常数
Figure 571711DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 896513DEST_PATH_IMAGE005
，以及电感和电容系数
Figure 453265DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 281544DEST_PATH_IMAGE001
的计算如下：
电容系数
Figure 265549DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 999019DEST_PATH_IMAGE002
（4）
电感系数
Figure 110194DEST_PATH_IMAGE003
：
Figure 313686DEST_PATH_IMAGE004
（5）
电容时间常数
Figure 219325DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 502407DEST_PATH_IMAGE006
（6）
电感时间常数
Figure 151695DEST_PATH_IMAGE007
：
Figure 203833DEST_PATH_IMAGE008
（7）
上述各式中，
Figure 280373DEST_PATH_IMAGE011
为所述寄生电容的串联电阻，
Figure 50752DEST_PATH_IMAGE012
为所述动态模型中的电感，
Figure 238151DEST_PATH_IMAGE013
为所述动态模型中的电容，
Figure 410375DEST_PATH_IMAGE014
为负荷电流。
参数识别过程基于时域仿真技术。它利用了光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应。并使用实验数据的最小二乘回归（LSR）技术来提取模型的动态部分的参数。这种方法能够有效地隔离电感和电容的相互影响，使用一个负载电阻，使电路的两极不相互影响。时域仿真中需要得到与表征时域过程的四个参数，也就是是电感和电容的时间常数
Figure 657817DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 915492DEST_PATH_IMAGE005
，以及电感和电容系数
Figure 155849DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 301354DEST_PATH_IMAGE001
。
S502：从四个参数中两两进行组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，进行最小二乘回归的拟合计算。
将这四个参数两两组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，然后再将最小二乘回归的拟合结果代入公式（4）-（7）中，即可得到待识别的参数辨识值。具体包括如下步骤：
第一步：先把所有光伏运行数据实测值分维度绘制，如数据的形状近似为直线的包络线，可以运用直线回归法，也叫最小二乘回归法。
第二步：利用如下的公式，计算图中所有数据点横坐标与纵坐标的平均值。
Figure 719697DEST_PATH_IMAGE017
（8）
Figure 199089DEST_PATH_IMAGE018
（9）
式中，
Figure 993870DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 875107DEST_PATH_IMAGE020
分别为横坐标和纵坐标的平均值，
Figure 464351DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 696618DEST_PATH_IMAGE022
分别为第
Figure 29511DEST_PATH_IMAGE023
个数据的横坐标和纵坐标，
Figure 702938DEST_PATH_IMAGE024
为数据总数；
第三步：计算参数辨识系数
Figure 977930DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 182646DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 568497DEST_PATH_IMAGE027
（10）
Figure 909480DEST_PATH_IMAGE028
（11）
利用所述参数辨识系数，绘制
Figure 361233DEST_PATH_IMAGE029
的拟合直线，以便求取误差，如误差过大就换一些数据来进行拟合，直到误差达到预期。
S600：调整时间间隔并计算实际误差直到小于选取的误差值时，得到参数辨识结果。
在利用最小二乘回归得到参数辨识的结果后，如果实际误差过大，就跳回第五步，减小时间间隔
Figure 53245DEST_PATH_IMAGE031
以减小误差。
本实施例提供一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法。参数识别过程是基于一个合适的时域阶跃响应和最小二乘回归的数据处理算法，所考虑的等效电路是在负载终端看过去的光伏源模型。参数识别过程基于时域仿真技术。它利用了光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应。并使用实验数据的最小二乘回归（LSR）技术来提取模型的动态部分的参数。这种方法能够有效地隔离电感和电容的相互影响，使用一个负载电阻，使电路的两极不相互影响。
相较于现有技术，本实施例提供的参数辨识方法具有如下优点：
1、本实施例通过提出了如图3的线性电压区域的光伏组件的等效电路图，用于动态光伏模型的参数辨识，可以将5个需要辨识的参数减少为3个参数，大大提高了计算效率；
2、基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法可以使辨识结果更加准确；
3、本实施例中提出的用于辨识动态参数的具体参数辨识的流程和公式，所提参数辨识的计算流程可以用来辨识动态参数，并且由于光伏发电***是灵活可变的，本实施例用动态参数加以辨识具有更好地准确性，只用一次测量也大大提高了效率。
以下提供一个光伏发电***参数识别的例子进行说明。
本算例是对一个光伏发电机进行的分析，参考值如下：光伏电源提供功率为20个标幺值，短路电流为1.34A,开路电压为21V,最大功率点的电流和电压分别为1.18A和16.8V. 这些 模块固定倾斜在50度，方位角可调，它们可以在空载配置下运行，也可以连接到其他地方。可以在空载状态下运行，也可以连接到一个可编程的电阻性负载上。可编程的电阻性负载，在不同的工作点进行参考测试。安装了一个与模块相同倾斜度的测温仪。与模块相同的倾斜度，给出了一个太阳辐照度值为655瓦特每平方米。通过应用本实施例的参数辨识方法进行计算，可以得到：
Figure 977208DEST_PATH_IMAGE035
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：
给光伏电源连接一个可变的负荷电阻，得到一个动态光伏模型，所述动态光伏模型利用光伏源I-V特性的线性区域中对负载变化的阶跃响应进行参数辨识；
根据最大功率追踪-开路电压弧线的中点，选择一个所述可变的负荷电阻的值；
对所述动态光伏模型进行参考测试，获取负荷电流的曲线；
变换所述负荷电阻的值直到出现交互式极点后，绘制此时负荷电流的真实曲线并选取误差值和时间间隔；
基于选择的所述负荷电阻的值，在负荷曲线最小值的左侧进行最小二乘回归计算；
调整所述时间间隔并计算实际误差直到小于选取的所述误差值时，得到参数辨识结果。
2.根据权利要求1所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，所述动态光伏模型是由光伏组件的完整等效电路简化得到的，利用电压发生器代替所述光伏组件的完整等效电路中的电流发生器和二极管，得到线性电压区域的光伏组件的等效电路，即所述动态光伏模型。
3.根据权利要求2所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，所述动态光伏模型具体包括：静态模型和动态模型；
所述静态模型包括四个静态参数，具体为光伏单元串联电阻、寄生电容的串联电阻、开路电压和所述负荷电阻；
所述动态模型包括两个动态参数，具体为电感和电容。
4.根据权利要求3所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，基于选择的所述负荷电阻的值，在负荷曲线最小值的左侧进行最小二乘回归计算，具体包括：
基于所述动态光伏模型建立所述动态模型中电感时间常数和电容时间常数以及电感系数和电容系数的计算模型，所述计算模型基于所述静态参数和动态参数对四个参数进行计算；
从所述四个参数中两两进行组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，进行最小二乘回归的拟合计算。
5.根据权利要求4所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，基于所述动态光伏模型建立的所述计算模型具体如下：
电容系数
Figure 35322DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 776751DEST_PATH_IMAGE002
电感系数
Figure 877431DEST_PATH_IMAGE003
：
Figure 355817DEST_PATH_IMAGE004
电容时间常数
Figure 310872DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 583722DEST_PATH_IMAGE006
电感时间常数
Figure 499594DEST_PATH_IMAGE007
：
Figure 516092DEST_PATH_IMAGE008
上述各式中，
Figure 138703DEST_PATH_IMAGE009
为所述开路电压，
Figure 837581DEST_PATH_IMAGE010
为所述负荷电阻，
Figure 991481DEST_PATH_IMAGE011
为所述寄生电容的串联电阻，
Figure 60937DEST_PATH_IMAGE012
为所述动态模型中的电感，
Figure 351104DEST_PATH_IMAGE013
为所述动态模型中的电容，
Figure 480603DEST_PATH_IMAGE014
为负荷电流，
Figure 856221DEST_PATH_IMAGE015
，其中，
Figure 463789DEST_PATH_IMAGE016
为所述光伏单元串联电阻。
6.根据权利要求4所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，从所述四个参数中两两进行组合，分别作为最小二乘法的横纵坐标，进行最小二乘回归的拟合计算，具体包括：
将所有光伏运行数据实测值分维度进行绘制；
按照下述公式，计算图中所有数据点的横纵坐标平均值；
Figure 874041DEST_PATH_IMAGE017
Figure 908862DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure 771776DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 183035DEST_PATH_IMAGE020
分别为横坐标和纵坐标的平均值，
Figure 634745DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 919096DEST_PATH_IMAGE022
分别为第
Figure 456256DEST_PATH_IMAGE023
个数据的横坐标和纵坐标，
Figure 156359DEST_PATH_IMAGE024
为数据总数；
计算参数辨识系数
Figure 519033DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 911968DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 998742DEST_PATH_IMAGE027
Figure 502535DEST_PATH_IMAGE028
利用所述参数辨识系数，绘制
Figure 725575DEST_PATH_IMAGE029
的拟合直线。
7.根据权利要求3所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，在所述动态光伏模型中，待辨识的参数具体为所述动态模型的电感和电容以及所述寄生电容的串联电阻，其余参数由所述静态模型得到。
8.根据权利要求3所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，在所述动态光伏模型的线性电压区域内，所述光伏单元串联电阻小于所述负荷电阻。
9.根据权利要求1所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，参考测试是在恒定的太阳辐照度和负载电阻的情况下进行的。
10.根据权利要求1所述的基于最小二乘回归的动态光伏模型参数辨识方法，其特征在于，所述动态光伏模型是针对单个光伏电池建立的，当扩展到电池内部串联/并联的情况时，获得一个模块的等效电路模型。
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