基于量子DBO算法的光伏仿真模型两阶段参数辨识方法

本发明公开了基于量子DBO算法的光伏仿真模型两阶段参数辨识方法，包括以下步骤：S1、构建光伏并网系统电磁暂态仿真模型，并确定待辨识参数及其辨识范围；S2、采用Sobol灵敏度分析确定模型的主导参数；S3、基于Monte‑Carlo法构建多组待辨识参数值下的模型响应场景；S4、采用DBSCAN聚类算法，对不同模型响应场景进行聚类；S5、利用实际量测得到的响应结果与聚类结果进行匹配，找到最匹配的场景；S6、采用QOLDBO算法进行寻优求解，对关键参数进行辨识。本发明采用DBSCAN和QOLDBO算法，提高了参数辨识效率和精度，防止陷入局部最优，达到更好的参数辨识效果。