通过对单体光伏电池的物理模型的研究,给出了易于求解、便于仿真的光伏阵列的数学模型,该模型可以计算在任一环境温度、太阳辐射强度下光伏电池的I-V特性;以该模型为基础,在工程误差允许的范围内,给出了可行的最大功率点的计算公式。Matlab仿真结果表明,光伏阵列的输出特性随温度和光强的变化而变化,并且光伏阵列I-V和P-V特性呈非线性;在不同光强和温度下,光伏阵列最大功率点不同,它能较好地反应光伏阵列的实际特性。

基于光伏组件的物理模型快速准确地识别其内部参数对于预测光伏阵列的输出特性、跟踪最大功率点和电池故障模型的特性是非常重要的。而传统数学解析的参数辨识方法存在着辨识参数不准确，一般的智能优化算法精度都优于数学解析法，但现有的粒子群参数辨识方法存在着易陷入早熟和迭代次数过多等问题。对此，提出了一种改进量子粒子群算法，对光伏组件内部5参数进行准确辨识，并对其外部输出特性进行预测。通过MATLAB仿真算例和实际测试数据对该方法进行验证，证明其准确性和适用性。