針對光伏陣列受到局部陰影遮擋或光照不均勻時輸出呈現多峰值特性,傳統(tǒng)單峰值MPPT算法難以追蹤到最大功率點的問題,提出一種改進粒子群結合滑模層極值搜索的復合算法。首先在標準粒子群算法中引入改進模擬退火算法的概率判斷準則;改進慣性權重變化規(guī)律;對其學習因子中加入擾動參數,其次利用滑模層極值搜索算法對粒子群算法所得的疑似最優(yōu)值進行繼續(xù)尋優(yōu),最后尋得最大功率點。仿真結果表明,復合控制算法能夠在不同陰影條件下快速、準確的跟蹤最大功率點,避免系統(tǒng)陷入局部最優(yōu)值。 

【文章來源】：哈爾濱理工大學學報. 2020,25(03)北大核心

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

光伏陣列結構

圖1 光伏陣列結構圖2中無陰影情況為圖1中三列光伏電池光照強度均為1 000 W/m2;陰影1情況為左側支列均為1 000 W/m2,中間與右側均為800 W/m2;陰影2情況為左側支列為1 000 W/m2,中間支列為800 W/m2,右側支列為600 W/m2。從圖中可以看出當電池有陰影遮蔽存在時,電池輸出功率也發(fā)生了變化,產生多個峰值。為了保證電池輸出功率最大,需要一個全局搜索的尋優(yōu)方法以實現陰影下最大功率的跟蹤。

式中:ωmax和ωmin分別為ω的最大與最小值;k為當前迭代次數;kmax為最大迭代次數。如圖3為典型線性慣性權重的ω隨迭代次數的變化曲線,其中最大迭代次數為50次,ωmax=0.85,ωmin=0.6。ω值的大小是算法本身是否陷入局部最優(yōu)解[17]和快速準確搜索的關鍵。常規(guī)的改進權重的粒子群算法有:自適應權重法、隨機權重法、線性遞減權重法。在進行最大功率跟蹤時,權重值規(guī)律變化明顯,算法初始階段需要增大ω值以此來提高全局搜索能力;算法最后階段需要減少ω值來提高局部搜索能力,ω值呈現一個非線性遞減趨勢,所以常規(guī)的權重改進方法并不適合最大功率跟蹤當中。對此提出了一種非線性動態(tài)的慣性權重法[18],其權重變化規(guī)律為

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進PSO算法的MAP圖標定點選擇新方法[J]. 程準,陸凱,錢煜,盧震,魯植雄.  計算機應用研究. 2019(11)
[2]一種基于功率閉環(huán)控制的改進全局MPPT方法[J]. 吳志程,江智軍,楊曉輝.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(01)
[3]改進基于INC算法的光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤[J]. 李文強,黎英,張軒.  電源技術. 2017(12)
[4]基于粒子群優(yōu)化變步長擾動觀察MPPT算法[J]. 趙陽,張軍朝,陶亞男,王青文.  計算機仿真. 2017(11)
[5]光伏發(fā)電傳輸最大功率儲能優(yōu)化建模仿真[J]. 楊元培,楊奕,王建山,張桂紅.  計算機仿真. 2017(09)
[6]基于改進粒子群算法的風光蓄互補發(fā)電系統(tǒng)容量優(yōu)化[J]. 唐浩,楊國華,王鵬珍,李瑞,張麗娜,王金梅.  電測與儀表. 2017(16)
[7]局部陰影下基于遺傳蟻群算法對MPPT的研究[J]. 劉建輝,李博.  可再生能源. 2017(01)
[8]改進滑模變結構控制光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤[J]. 顏景斌,王飛,王美靜,徐永亮.  哈爾濱理工大學學報. 2016(04)
[9]改進粒子群算法在無功優(yōu)化中的應用[J]. 王秀云,趙宇,馬萬明,王巖松,李書金.  電測與儀表. 2015(15)
[10]部分遮擋條件下光伏陣列最大功率點跟蹤方法[J]. 倪雙舞,蘇建徽,周松林,李勁偉,趙濤.  電機與控制學報. 2015(04)



本文編號：3595796