1.本发明涉及光伏发电技术领域，尤其是涉及一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法。
背景技术：2.光伏组件是光伏发电的能量源。利用光伏组件实现发电已被广泛应用于各个场合，如海上浮动式光伏电站、光伏电站、卫星供电、光伏电车及船舶等。然而，光伏组件的发电效率受到外界环境的影响，如海上浮动式光伏电站由于水流流向和风向的影响，电池板姿态的变化会使其接收的光照辐射面积随之变化，因此输出的电压电流也会时刻改变。因此，需要构建光伏组件动态模型，以获取运动状态下光伏组件的输出特性，达到最大化发电的目的。
3.然而，当前国内外对光伏组件的输出特性的研究大多是针对静止状态下的光伏组件建模方法，并未考虑外界环境对光伏组件输出特性的影响，使得现有的光伏组件建模方法难以应用于运动状态光伏组件动态特性的获取。对于运动状态下的光伏组件，更缺乏有效精确的建模方法将光伏组件的运动机械参数与输出电参数相统一。
技术实现要素：4.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，包括以下步骤：
7.1)实时采集运动载体的加速度和角速度数据；
8.2)通过互补滤波器融合加速度和角速度数据获取载体坐标系下的运动姿态角模型；
9.3)将载体坐标系下的运动姿态角转换到地理坐标系下；
10.4)根据运动姿态角数据获取光伏组件接收到的光照强度，并根据光伏组件本构模型建立光伏组件动态模型；
11.5)根据光伏组件动态模型获取输出最大功率，采用袋装随机森林权重算法建立光伏组件运动参数与输出最大功率之间的耦合关系；
12.6)采用多变量曲线拟合方法建立光伏组件输出特性动态模型获取运动状态下光伏组件的输出特性。
13.所述的光伏组件上安装有惯性测量单元，具体包括用以实时采集在载体坐标系下三轴加速度和三轴角速度数据的加速度计和陀螺仪。
14.所述的步骤2)中，互补滤波器包括低通滤波器和高通滤波器，在加速度计的测量信号通过低通滤波器消除高频抖动，陀螺仪的测量信号通过高通滤波器消除低频误差后进行叠加，获得任意时刻的运动姿态角模型x(t)，则有：
[0015][0016]
其中，δt为采样周期，θ(t)、ψ(t)分别为t时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，θ(t-1)、ψ(t-1)分别为t-1时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，ω
x
(t-1)、ωy(t-1)、ωz(t-1)分别为t-1时刻陀螺仪所测运动载体分别在xb、yb、zb轴的角速度值，θg、ψg分别为加速度计俯仰角、横滚角、航向角解算估计值，h1(s)为加速度计测量信号y1的传递函数，h2(s)为陀螺仪测量信号y2的传递函数，为角度估计值解算公式。
[0017]
所述的角度估计值解算公式的表达式为：
[0018][0019]
其中，g
x
(t)、gy(t)、gz(t)为t时刻加速度计所测运动载体分别在xb、yb、zb轴的重力加速度值。
[0020]
所述的步骤3)中，根据坐标旋转矩阵采用欧拉角法对载体坐标系下的运动姿态角进行变换，获取地理坐标系下的运动姿态角数据，则有：
[0021][0022]
其中，为t时刻光伏组件与地理坐标系的三个轴夹角，c1，c2， c3分别为欧拉角表示的坐标旋转矩阵，下标b表示载体坐标系，下标t表示地理坐标系。
[0023]
所述的步骤4)具体包括以下步骤：
[0024]
41)根据光线与地理坐标系的三个轴夹角向量以及光伏组件与地理坐标系的三个轴夹角向量获取光线与光伏组件之间的三个轴夹角向量γ(t)，则有：
[0025][0026]
42)根据光伏组件与光线位置关系，获取光伏组件表面接收到的光照强度g(t)，则有：
[0027]
g(t)＝|g0(t)γ(t)|
[0028]
其中，g0(t)为当前时刻的光线光照强度；
[0029]
43)根据光伏组件表面接收到的光照强度g(t)，通过光伏组件本构模型的参数与光照强度和温度之间的耦合关系，建立光伏组件动态模型，则有：
[0030][0031]
其中，i
pv
(t)为t时刻光伏组件的输出电流，i
phr
为标准状况下光伏组件短路电流，ki为短路电流温度系数，t(t)为t时刻电池温度，tr为标准状况下温度值，gr为标准状况下光照强度值，i
or
为标准状况下的二极管反向饱和电流，q为电子电荷，eg为标准状况下光伏组件材料能带宽度，a为二极管理想因数，k为玻尔兹曼常数，u
pv
(t)为光伏组件输出电压，b为常数，r
sr
为等效串联电阻，r
shr
为等效并联电阻。
[0032]
所述的步骤5)具体包括以下步骤：
[0033]
51)根据光伏组件动态模型获取最大功率点功率pm，并与运动参数m组合构成输出特性参数t＝[p
m m]＝[p
m ω
x ω
y ω
z g
x g
y gz]
t
，并利用归一化和反归一化统一量纲后还原真实数据；
[0034]
52)归一化输出特性参数获取统一量纲下的数据集，通过袋装随机森林权重算法获得最大功率点功率与运动参数之间的权重值rj。
[0035]
所述的步骤6)具体包括以下步骤：
[0036]
61)通过绘制最大功率点功率pm关于各运动状态参数散点图，采用最小二乘法线性拟合得到每个运动状态参数与最大功率点功率pm的函数表达式；
[0037]
62)基于多元线性回归理论，建立光伏组件输出特性动态模型，则有：
[0038][0039]
所述的步骤61)中，每个运动状态参数与最大功率点功率pm的函数表达式分别为：
[0040][0041][0042]
p
m3
＝a8·gz0.03
[0043][0044]
p
m5
＝a
13
·
ωy+a
14
[0045][0046]
其中，a1～a
17
分别为拟合参数。
[0047]
所述的步骤62)中，光伏组件输出特性动态模型具体为：
[0048][0049]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0050]
一、本发明将光伏组件的运动状态参数与光伏组件本构模型参数进行多源异构信息采样及融合，利用坐标变换及向量运算获取光照强度动态变化量，并基于光伏组件本构模型构建光伏组件动态模型，为实现光伏组件运动状态参数与电参数统一提供条件。
[0051]
二、本发明通过所得的光伏组件动态模型获取运动状态下光伏组件的输出电参数，并基于袋装随机森林权重算法建立光伏组件运动状态参数与输出最大功率点功率耦合关系，并且采用多变量曲线拟合方法构建光伏组件输出特性动态模型，以获取运动状态下光伏组件输出特性，能够为光伏组件最大功率点动态追踪控制方法提供依据。
附图说明
[0052]
图1为本发明的方法流程原理图。
[0053]
图2为互补滤波器结构图。
[0054]
图3为光伏组件与光照强度位置关系图。
[0055]
图4为袋装随机森林权重算法原理图。
[0056]
图5为各运动状态参数权重图。
[0057]
图6为pm关于加速度参数散点图，其中，图(6a)为p
m1
关于加速度参数散点图，图(6b)为p
m2
关于加速度参数散点图，图(6c)为p
m3
关于加速度参数散点图。
[0058]
图7为pm关于角速度参数散点图，其中，图(7a)为p
m4
为关于角速度参数散点图，图(7b)为p
m5
为关于角速度参数散点图，图(7c)为p
m6
为关于角速度参数散点图。
[0059]
图8为运动状态参数与姿态融合关系曲线图。
[0060]
图9为仿真模型理论计算值与测量值对比图。
具体实施方式
[0061]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
[0062]
实施例
[0063]
本发明提出一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，通过构建多源异构信息融合光伏组件输出特性动态模型，实现光伏组件运动机械参数与输出电参数的统一，获得光伏组件最大输出功率与载体运动状态参数间的耦合关系。
[0064]
如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0065]
步骤1：实时采集运动载体的加速度和角速度数据；
[0066]
步骤2：用互补滤波融合算法融合加速度和角速度数据得载体坐标系下的运动姿态角；
[0067]
步骤3：进行姿态角从载体坐标系到地理坐标系的转换；
[0068]
步骤4：由姿态角数据获取光伏组件接收到的光照强度，并由光伏组件本构模型建立光伏组件动态模型；
[0069]
步骤5：由光伏组件动态模型得输出最大功率，用袋装随机森林权重算法建立光伏组件运动参数与输出最大功率的耦合关系；
[0070]
步骤6：用多变量曲线拟合方法建立光伏组件输出特性动态模型得运动状态下光伏组件的输出特性。
[0071]
各步骤的详细介绍如下：
[0072]
步骤1、采集数据：由安装在运动状态下光伏组件上的惯性测量单元实时采集其在载体坐标系下的三轴加速度和三轴角速度数据，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，通过加速度计、陀螺仪分别实时采集运动载体的三轴加速度和三轴角速度数据。
[0073]
步骤2、信息融合：用互补滤波融合算法将两传感器采集的信号进行融合，得到载体坐标系下载体运动姿态角。
[0074]
互补滤波器的结构如图2所示，包含低通滤波器和高通滤波器，设加速度计和陀螺仪的测量信号分别为y1、y2，对应的传递函数分别为h1(s)、h2(s)，则有：
[0075]
y1＝x+u
[0076]
y2＝x+v
[0077][0078][0079]
其中，u为低频噪声信号；v为高频噪声信号；e(s)为滤波器增益。
[0080]
相加得到融合后精确的估计值为：
[0081][0082]
任意时刻姿态角模型x(t)和角度估计值解算公式分别为：
[0083][0084]
其中，δt为采样周期，s；，θ(t)、ψ(t)分别为t时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，θ(t-1)、ψ(t-1)分别为t-1时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，ω
x
(t-1)、ωy(t-1)、ωz(t-1)分别为t-1时刻陀螺仪所测运动载体分别在xb、yb、zb轴的角速度值，θg、ψg分别为加速度计俯仰角、横滚角、航向角解算估计值，h1(s)为加速度计测量信号y1的传递函数，h2(s)为陀螺仪测量信号y2的传递函数，为角度估计值解算公式，则有：
[0085][0086]
其中，g
x
(t)、gy(t)、gz(t)为t时刻加速度计所测运动载体分别在xb、yb、zb轴的重力加速度值。
[0087]
步骤3、坐标转换：用欧拉角法获取坐标旋转矩阵c1，c2，c3：
[0088]
利用坐标转换法将载体坐标系下的载体运动姿态角变换为地理坐标系下的运动姿态角，则有：
[0089][0090]
其中，为t时刻光伏组件与地理坐标系三轴夹角，下标b表示载体坐标系，下标t表示地理坐标系。
[0091]
步骤4、光伏组件动态建模，具体包括以下步骤：
[0092]
(1)如图3，利用向量运算关系，获取光照强度与光伏组件之间三个轴夹角向量γ(t)，则有：
[0093][0094]
其中，为光照强度与地理坐标系的三个轴夹角向量，为光伏组件与地理坐标系三个轴夹角向量。
[0095]
(2)如图3，获取光伏组件表面接收的光照强度g(t)，则有：
[0096][0097]
(3)通过光伏组件本构模型的参数与光照强度和温度之间的耦合关系，建立光伏组件动态模型。
[0098]
光伏组件本构模型为：
[0099][0100]
则可得光伏组件动态模型为：
[0101][0102]
其中，i
pv
为光伏组件输出电流，a；i
ph
为光伏组件光生电流，a；io为二极管反向饱和电流，a；u
pv
为光伏组件输出电压，v；rs为等效串联电阻，ω；r
sh
为等效并联电阻，ω；q为电子电荷，1.6
×
10-19
c；k为玻尔兹曼常数，1.38
×
10-23
j/k； a为二极管理想因数；t为绝对温度，k；i
phr
为标准状况下光伏组件短路电流，a； ki为短路电流温度系数；t
(t)
为t时刻电池温度，℃；tr为标准状况下温度值，25℃； g
(t)
为t时刻光照强度，w/m2；gr为标准状况下光照强度值，1000w/m2；i
or
为标准状况下的二极管反向饱和电流，a；eg为标准状况下光伏组件材料能带宽度，1.12 ev；b约等于0.218。
[0103]
步骤5、权重计算，具体包括以下步骤：
[0104]
(1)由光伏组件动态模型获取最大功率点功率，并和运动参数组后构成输出特性参数t＝[p
m m]＝[p
m ω
x ω
y ω
z g
x g
y gz]
t
，并利用归一化和反归一化统一量纲再还原真实数据；其中归一化和反归一化公式如下：
[0105][0106]
ti＝t'i(t
max-t
min
)+t
min
[0107]
其中，t
max
、t
min
为任意列数据中的最大值与最小值；ti为原始输入值；t'i为ti归一化后的值；ti为t'i反归一化后的值。
[0108]
(2)归一化输出特性参数得到统一量纲下的数据集，由最大功率点功率与各运动参数之间的权重值表达式r＝[r
1 r
2 ... rn]
t
，如图4所示，通过袋装随机森林权重算法获得各权重数值。袋装随机森林权重算法计算公式、最大功率点功率与各运动参数的权重数值分别如下：
[0109][0110]
[0111]
其中，n
oob(k)
为第k个袋外数据集的样本数量；p
m,t(k)
、和为第k 个袋外数据集中的第t个样本的真实值、扰动前预测值和扰动后预测值，本例中，权重值具体为：
[0112]
r＝[12.8 3.8 73.6 5.3 0.7 3.8]
t
[0113]
步骤6、曲线拟合，具体包括以下步骤：
[0114]
(1)如表1所示，通过绘制pm关于各运动状态参数散点图，利用最小二乘法线性拟合得到单个运动状态参数与pm的函数表达式。
[0115]
表1 pm关于各运动状态参数的拟合函数表
[0116][0117]
求得，各单个运动状态参数与pm的具体函数表达式分别为：
[0118][0119][0120]
p
m3
＝62.843g
z0.03
[0121][0122]
p
m5
＝-0.0048ωy+59.486
[0123][0124]
(2)基于多元线性回归理论，建立光伏组件输出特性动态模型
[0125]
最终求得光伏组件输出特性动态模型为：
[0126][0127]
本发明针对在载体运动状态下的光伏组件进行实验仿真，如在给定列车运行速度和轨道振动参数下通过该建模方法获取光伏组件的动态输出特性，其实验结果如图5-9所示。
[0128]
最后有必要在此指出的是：以上仅为本发明专利较佳实例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)实时采集运动载体的加速度和角速度数据；2)通过互补滤波器融合加速度和角速度数据获取载体坐标系下的运动姿态角模型；3)将载体坐标系下的运动姿态角转换到地理坐标系下；4)根据运动姿态角数据获取光伏组件接收到的光照强度，并根据光伏组件本构模型建立光伏组件动态模型；5)根据光伏组件动态模型获取输出最大功率，采用袋装随机森林权重算法建立光伏组件运动参数与输出最大功率之间的耦合关系；6)采用多变量曲线拟合方法建立光伏组件输出特性动态模型获取运动状态下光伏组件的输出特性。2.根据权利要求1所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的光伏组件上安装有惯性测量单元，具体包括用以实时采集在载体坐标系下三轴加速度和三轴角速度数据的加速度计和陀螺仪。3.根据权利要求1所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤2)中，互补滤波器包括低通滤波器和高通滤波器，在加速度计的测量信号通过低通滤波器消除高频抖动，陀螺仪的测量信号通过高通滤波器消除低频误差后进行叠加，获得任意时刻的运动姿态角模型x(t)，则有：其中，δt为采样周期，θ(t)、ψ(t)分别为t时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，θ(t-1)、ψ(t-1)分别为t-1时刻载体运动的俯仰角、横滚角、航向角，ω
x
(t-1)、ω
y
(t-1)、ω
z
(t-1)分别为t-1时刻陀螺仪所测运动载体分别在x
b
、y
b
、z
b
轴的角速度值，θ
g
、ψ
g
分别为加速度计俯仰角、横滚角、航向角解算估计值，h1(s)为加速度计测量信号y1的传递函数，h2(s)为陀螺仪测量信号y2的传递函数，为角度估计值解算公式。4.根据权利要求3所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的角度估计值解算公式的表达式为：其中，g
x
(t)、g
y
(t)、g
z
(t)为t时刻加速度计所测运动载体分别在x
b
、y
b
、z
b
轴的重力加速度值。5.根据权利要求1所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤3)中，根据坐标旋转矩阵采用欧拉角法对载体坐标系下的运动姿态
角进行变换，获取地理坐标系下的运动姿态角数据，则有：其中，为t时刻光伏组件与地理坐标系的三个轴夹角，c1，c2，c3分别为欧拉角表示的坐标旋转矩阵，下标b表示载体坐标系，下标t表示地理坐标系。6.根据权利要求1所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤4)具体包括以下步骤：41)根据光线与地理坐标系的三个轴夹角向量以及光伏组件与地理坐标系的三个轴夹角向量获取光线与光伏组件之间的三个轴夹角向量γ(t)，则有：42)根据光伏组件与光线位置关系，获取光伏组件表面接收到的光照强度g(t)，则有：g(t)＝|g0(t)γ(t)|其中，g0(t)为当前时刻的光线光照强度；43)根据光伏组件表面接收到的光照强度g(t)，通过光伏组件本构模型的参数与光照强度和温度之间的耦合关系，建立光伏组件动态模型，则有：则有：则有：其中，i
pv
(t)为t时刻光伏组件的输出电流，i
phr
为标准状况下光伏组件短路电流，k
i
为短路电流温度系数，t(t)为t时刻电池温度，t
r
为标准状况下温度值，g
r
为标准状况下光照强度值，i
or
为标准状况下的二极管反向饱和电流，q为电子电荷，e
g
为标准状况下光伏组件材料能带宽度，a为二极管理想因数，k为玻尔兹曼常数，u
pv
(t)为光伏组件输出电压，b为常数，r
sr
为等效串联电阻，r
shr
为等效并联电阻。7.根据权利要求6所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤5)具体包括以下步骤：51)根据光伏组件动态模型获取最大功率点功率p
m
，并与运动参数m组合构成输出特性参数t＝[p
m m]＝[p
m ω
x ω
y ω
z g
x g
y g
z
]
t
，并利用归一化和反归一化统一量纲后还原真实数据；
52)归一化输出特性参数获取统一量纲下的数据集，通过袋装随机森林权重算法获得最大功率点功率与运动参数之间的权重值r
j
。8.根据权利要求7所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤6)具体包括以下步骤：61)通过绘制最大功率点功率p
m
关于各运动状态参数散点图，采用最小二乘法线性拟合得到每个运动状态参数与最大功率点功率p
m
的函数表达式；62)基于多元线性回归理论，建立光伏组件输出特性动态模型，则有：9.根据权利要求8所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤61)中，每个运动状态参数与最大功率点功率p
m
的函数表达式分别为：为：p
m3
＝a8·
g
z0.03
p
m5
＝a
13
·
ω
y
+a
14
其中，a1～a
17
分别为拟合参数。10.根据权利要求8所述的一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，其特征在于，所述的步骤62)中，光伏组件输出特性动态模型具体为：
技术总结本发明涉及一种在载体运动状态下光伏组件输出特性动态获取方法，包括以下步骤：1)实时采集运动载体的加速度和角速度数据；2)通过互补滤波器融合加速度和角速度数据获取载体坐标系下的运动姿态角模型；3)将载体坐标系下的运动姿态角转换到地理坐标系下；4)根据运动姿态角数据获取光伏组件接收到的光照强度，并根据光伏组件本构模型建立光伏组件动态模型；5)根据光伏组件动态模型获取输出最大功率，采用袋装随机森林权重算法建立光伏组件运动参数与输出最大功率之间的耦合关系；6)采用多变量曲线拟合方法建立光伏组件输出特性动态模型获取运动状态下光伏组件的输出特性。与现有技术相比，本发明具有精度高、实时性强等优点。实时性强等优点。实时性强等优点。
技术研发人员：彭乐乐 郑树彬 钟倩文 刘波 李立明 张亚飞
受保护的技术使用者：上海工程技术大学
技术研发日：2022.06.16
技术公布日：2022/11/1
