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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统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：CN119675590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411739832.5，技术领域涉及：H02S50/10；该发明授权一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统是由江文瑾设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏电池技术领域，尤其涉及一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统，预先获取的光伏电池的输出伏安特性和光伏电池的环境参数推导出光伏电池对应的电弧故障特征的目标函数，所述目标函数包括需要辨识的光伏电池对应的电弧故障特征参数，通过微粒群优化算法对其进行优化，以辨识到所述光伏电池对应的电弧故障特征参数的参数值。选择了光伏电池的伏安特性参数C1和C2，光伏电池温度的变化量△T，光伏电池太阳辐照度变化量△S,这四个参数既能体现发生电弧故障后光伏的状况,又能区分环境变化造成的输出波动，从而保证光伏电池在运行情况下判断是否出现连接触点松动，或者直流线路破损等情况时最佳依据，从而有利于提高光伏电池安全性能。

本发明授权一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统在权利要求书中公布了：1.一种基于环境参数优化的光伏电池参数辨识系统，其特征在于，包括： 光伏电池数学模型构建模块，预先获取的光伏电池的输出伏安特性和光伏电池的环境参数推导出光伏电池对应的电弧故障特征的目标函数，所述目标函数包括需要辨识的光伏电池对应的电弧故障特征参数； 搭建数据优化模块，基于所述光伏电池对应的电弧故障特征的目标函数，通过微粒群优化算法对所述目标函数进行优化，以辨识到所述光伏电池对应的电弧故障特征参数的参数值； 所述光伏电池数学模型构建模块包括如下步骤： S1：搭建光伏电池数学模型； S11：基于预先获取的感光电流源以及并联二极管，根据基尔霍夫电流定律,得到光伏电池的输出伏安特性的电流表达式为, 电流表达式为： 电压表达式为： 其中，I为电流，U为电压，ISC为感光电流源以及并联二极管短路电流，IVD为感光电流源以及并联二极管通过pn结的总扩散电流,IDO为光伏电池在无光照时的饱和电流，q为电子电荷,其值为1.6×10-19C，K为玻尔兹曼常量,其值为1.38×10-23JK，A为常数因子，T是指光伏电池的温度； S12：并获取光伏电池出厂标准工况下的最大功率点电压Um、最大功率点电流Im、开路电压UOC，并基于上述电流表达式和电压表达式进行转换得到光伏电池输出特性的模型： 其中，C1和C2为光伏电池的伏安特性参数，并通过对光伏电池输出特性的模型进行转换得到C1和C2的表达公式： S13：光伏电池的环境参数为获取的光伏电池实时测得的太阳辐照度S和电池温度T，还包括获取的光伏电池出厂标准工况下的环境参数Sref和Tref,获得光伏电池温度的变化量和太阳辐照度变化量，并基于光伏电池输出特性的模型得到任意工况时的最大功率点电压Um1、最大功率点电流Im1、开路电压UOC1和短路电流ISC1，具体计算公式为： ΔT＝T-Tref UOC1＝UOC1-γΔTln1+βΔS Um1＝Um1+γΔTln1+βΔS 其中ΔT为光伏电池温度的变化量，ΔS为太阳辐照度变化量，Sref为标准工况下辐照度，辐照度为1000WM2，Tref为标准工况下电池温度，为25℃，α、β、γ为系数； S2：基于上述光伏电池输出特性的模型确定目标函数，所述目标函数中包括需要辨识的光伏电池对应的电弧故障特征参数，目标函数公式为： 其中，RMSE为均方根误差，N为所获取的光伏电池任意工况时的最大功率点电压Um1、最大功率点电流Im1、开路电压UOC1和短路电流ISC1的组数，为第Q组的最大功率点电压Um1、最大功率点电流Im1、开路电压UOC1和短路电流ISC1，Z为所述光伏电池输出特性的模型中需要辨识的光伏电池对应的电弧故障特征参数，为误差函数； 所述需要辨识的光伏电池对应的电弧故障特征参数包括：光伏电池的伏安特性参数C1和C2，还包括光伏电池温度的变化量ΔT，光伏电池太阳辐照度变化量ΔS。

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