基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，包括：在控制器上设置需进行云进化的设定迭代次数及云进化中的云变异代数阈值；随机生成太阳能电池的种群；按个体功率从大到小获取种群中预定数量的个体，经过云进化计算得到更新种群；对更新种群中的个体进行云进化更新；云进化更新的进化代数小于云变异代数阈值时，再采用云进化更新云进化更新个体；云进化更新的进化代数小于设定迭代次数，且达到或超过云变异代数阈值时，对云进化更新个体进行云变异操作后再采用云进化更新获得的变异种群的个体；当云进化更新的进化代数达到或者超过设定迭代次数时，得到太阳能电池的最大输出功率点。本发明专利技术能准确地追踪到太阳能路灯的最大功率点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及跟踪控制太阳能路灯功率的
，更具体地，涉及一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法及系统。
技术介绍
现今，绿色能源已成为一项重要的研究课题，作为绿色能源代表的太阳能也广泛被人们所关注。随着太阳能技术的日趋成熟，太阳能路灯的应用越来越广泛。虽然作为绿色能源，太阳能路灯能够为人们提供持续的能源供应，但是相对于传统路灯，太阳能路灯高昂的成本大大地限制了它的应用和推广。在太阳能路灯中，制造太阳能电池的成本往往占到总成本的一半以上，因此如何提高太阳能电池的单位利用率，以尽量小单位的太阳能电池满足系统需求，降低太阳能电池的应用成本，是当前太阳能路灯系统研究的重要课题。常见的太阳能路灯系统结构如图1所示，主要由太阳能电池101、控制器102、蓄电池103和发光单元104组成。对于太阳能电池而言，在温度和日照强度一定的条件下会具有唯一的最大功率点，当其在该点工作时能输出当前条件下的最大功率；而控制器102的主要作用是控制太阳能电池101对蓄电池103进行充电并控制蓄电池103对发光单元104进行供电，因此，在控制器102中追踪最大功率点，可以有效地提高太阳能电池的工作效率。但是在实际应用中，由于太阳能电池的输出特性受负荷状态、日照量、环境温度等因素的影响，致使其输出功率很不稳定，即最大功率点在时刻变化，目前常用的实现最大功率跟踪方法有恒定电压法、电导增量法及扰动观测法。但是这几种方法的应用会存在以下的问题：(1)恒定电压跟踪法将输出电压固定，使太阳能电池的整个工作过程中近似的工作在最大功率点处，这种方法跟踪精度较低，能量损失较大，只是一种近似的方法。(2)扰动观察法是每隔一段时间就用较小的步长改变太阳能电池的输出电压，通过检测功率变化方向来确定寻优方向，由于始终有“扰动”的存在，系统无法稳定在最大功率点上，因而造成一部分能量的损失，且对外界环境的响应能力较差，只适用于光强变化较小的环境。(3)电导增量法根据最大功率点的电压调节太阳能电池的输出电压，在达到最大功率点处停止对工作点的扰动，此方法虽然准确性较高，但是需要增加额外的硬件电路，且系统需要较多的变化时间，效率比较低。综合上述内容可以看出来，目前常用的最大功率点跟踪方法存在着跟踪效率低及反应速度慢的问题，并不能明显地提高太阳能电池的利用效率，满足降低太阳能路灯系统成本的需求。因此，提供一种准确、稳定地追踪太阳能电池最大功率点的方法是本领域亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法及系统，解决了目前常用的最大功率点跟踪方法存在着跟踪效率低及反应速度慢的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，包括：在控制器上设置需进行云进化的设定迭代次数及云进化中的云变异代数阈值；经过初始化操作随机生成太阳能电池的种群；所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群；所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于所述云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且达到或超过所述云变异代数阈值时，对所述云进化更新个体进行云变异操作后再采用云进化更新所述云变异操作获得的变异种群的个体；当所述云进化更新的进化代数达到或者超过所述设定迭代次数时，得到所述太阳能电池的最大输出功率点。进一步地，其中，所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新，进一步为：所述控制器以所述更新种群中的个体的输出电压为正态云期望，生成正态随机数，再以所述正态云期望为期望值、所述正态随机数为标准差获得更新种群中的个体的输出功率值。进一步地，其中，所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新，进一步为：利用以下公式计算所述更新种群中的个体的输出功率值的确定度：其中，y为确定度，x为正态随机数，Ex为正态云期望，En′为正态随机数，exp是指以自然常数e为底的指数函数。进一步地，其中，所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群，进一步为：所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算生成新一代个体，所述控制器选取新一代个体中输出功率值大于所述种子的所述新一代个体替换所述种子，得到更新种群。进一步地，其中，当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体，进一步为：当在所述云进化过程中连续跟踪到不同的最大功率点超过在所述控制器上预先设置的跨代精英阈值时，降低算法搜索范围再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于在所述控制器上预先设置的局部求变阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，大于所述局部求变阈值，且小于所述云变异代数阈值时，增加云进化算法的搜索范围再采用云进化更新所述云进化更新个体。另一方面，本专利技术还提供一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的系统，包括：设置模块、初始化模块、种群更新模块、种群个体更新模块及云进化处理模块，其中，所述设置模块，用于在控制器上设置需进行云进化的设定迭代次数及云进化中的云变异代数阈值；所述初始化模块，用于控制器经过初始化操作随机生成太阳能电池的种群；所述种群更新模块，用于所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群；所述种群个体更新模块，用于所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新；所述云进化处理模块，用于当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且达到或超过云变异代数阈值时，对所述云进化更新个体进行云变异操作后再采用云进化更新所述云变异操作获得的变异种群的个体；当所述云进化更新的进化代数达到或者超过所述设定迭代次数时，得到所述太阳能电池的最大输出功率点。进一步地，其中，所述种群个体更新模块，进一步用于：所述控制器以所述更新种群中的个体的输出电压为正态云期望，生成正态随机数，再以所述正态云期望为期望值、所述正态随机数为标准差获得更新种群中的个体的输出功率值。进一步地，其中，所述种群个体更新模块，进一步用于：利用以下公式计算所述更新种群中的个体的输出功率值的确定度：其中，y为确定度，x为正态随机数，Ex为正态云期望，En′为正态随机数，exp是指以自然常数e为底的指数函数。进一步地，其中，所述种群更新模块，进一步用于：所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算生成新一代个体，所述控制器选取新一代个体中输出功率值大于所述种子的所述新一代个体替换所述种子，得到更新种群。进一步地，其中，所述云进化处理模块，进一步用于：当在所述云进化过程中连续跟踪到不同的最大功率点超过本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，包括：在控制器上设置需进行云进化的设定迭代次数及云进化中的云变异代数阈值；经过初始化操作随机生成太阳能电池的种群；所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群；所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于所述云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且达到或超过所述云变异代数阈值时，对所述云进化更新个体进行云变异操作后再采用云进化更新所述云变异操作获得的变异种群的个体；当所述云进化更新的进化代数达到或者超过所述设定迭代次数时，得到所述太阳能电池的最大输出功率点。

【技术特征摘要】
1.一种基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，包括：在控制器上设置需进行云进化的设定迭代次数及云进化中的云变异代数阈值；经过初始化操作随机生成太阳能电池的种群；所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群；所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于所述云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且达到或超过所述云变异代数阈值时，对所述云进化更新个体进行云变异操作后再采用云进化更新所述云变异操作获得的变异种群的个体；当所述云进化更新的进化代数达到或者超过所述设定迭代次数时，得到所述太阳能电池的最大输出功率点。2.根据权利要求1所述的基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新，进一步为：所述控制器以所述更新种群中的个体的输出电压为正态云期望，生成正态随机数，再以所述正态云期望为期望值、所述正态随机数为标准差获得更新种群中的个体的输出功率值。3.根据权利要求2所述的基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，所述控制器对所述更新种群中的个体进行云进化更新，进一步为：利用以下公式计算所述更新种群中的个体的输出功率值的确定度：其中，y为确定度，x为正态随机数，Ex为正态云期望，En′为正态随机数，exp是指以自然常数e为底的指数函数。4.根据权利要求1所述的基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算得到更新种群，进一步为：所述控制器按个体功率从大到小获取所述种群中预定数量的个体作为云进化计算的种子，所述种子经过云进化计算生成新一代个体，所述控制器选取新一代个体中输出功率值大于所述种子的所述新一代个体替换所述种子，得到更新种群。5.根据权利要求1所述的基于云进化跟踪太阳能路灯最大功率点的方法，其特征在于，当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于云变异代数阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体，进一步为：当在所述云进化过程中连续跟踪到不同的最大功率点超过在所述控制器上预先设置的跨代精英阈值时，降低算法搜索范围再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，且小于在所述控制器上预先设置的局部求变阈值时，再采用云进化更新所述云进化更新个体；当所述云进化更新的进化代数小于所述设定迭代次数，大于所述局部求变阈值，且小于所述云变异代数阈值时，增加云进化算法的搜索范围再采用云进化更...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯绪彬，王淑平，马述杰，李亮报，宋春雷，赵吉祥，许孝刚，张坤，朱明，
申请(专利权)人：泰华智慧产业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37