一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法
本专利技术涉及电力系统仿真领域，具体涉及一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法。
技术介绍
随着化石能源的逐渐减少和新能源技术的不断创新，光伏发电和风力发电得到了长足的发展。其中光伏发电由于光能的节能环保，随地使用及成本低，分布式光伏发电逐渐走进千家万户，人们在自家楼顶安装光伏发电装置，通过光伏发电满足自家的用电需求，从而大大的减少了通过燃烧化石能源获得的电力，既节能又环保。但在光伏发电的使用过程中，光伏发电是否能够最大限度的输出功率一直是人们关心的话题，即出现了光伏列阵的最大功率跟踪(MPPT)问题。MPPT是指在光伏列阵温度或者光照发生变化时，MPPT装置能够快速的获取当前条件下的最大功率点。光伏列阵的最大功率跟踪难点在于，由于外界条件的快速变化，当前的MPPT跟踪技术无法快速的获得相应条件下的最大功率点。其原因在于：在光伏发电的早期，光伏电站往往建立在空旷，阳光充足的大西北地区，几乎整个电站的光伏列阵所受到的光照和温度条件是一样的，当时人们提出了扰动法，恒定电压跟踪法等方法均能够快速的获得光...
【技术保护点】
一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S10，建立光伏列阵最大功率跟踪预测模型，对确定规模的光伏列阵进行大量仿真验证，获得不同光照和温度下光伏列阵的最大功率值及其对应的电压值；步骤S20，将步骤S10各光电池的光照、温度、该光照温度条件下光伏列阵的最大功率值及其对应的电压值数据作为训练样本和测试样本，建立和训练SVM最大功率跟踪模型，仿真测试；步骤S30，根据步骤S20得到的SVM最大功率跟踪模型预测出待跟踪条件下最大功率点对应电压值的范围，通过粒子群算法对电压值进行寻优，获得最优电压值及其对应的全局最大功率点。
【技术特征摘要】
1.一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S10，建立光伏列阵最大功率跟踪预测模型，对确定规模的光伏列阵进行大量仿真验证，获得不同光照和温度下光伏列阵的最大功率值及其对应的电压值；步骤S20，将步骤S10各光电池的光照、温度、该光照温度条件下光伏列阵的最大功率值及其对应的电压值数据作为训练样本和测试样本，建立和训练SVM最大功率跟踪模型，仿真测试；步骤S30，根据步骤S20得到的SVM最大功率跟踪模型预测出待跟踪条件下最大功率点对应电压值的范围，通过粒子群算法对电压值进行寻优，获得最优电压值及其对应的全局最大功率点。2.根据权利要求1所述的一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法，其特征在于，所述建立光伏列阵最大功率跟踪预测模型包括以下步骤：步骤S101，首先确定光伏列阵的规模，即构成光伏列阵的光伏电池数量，并搭建光伏列阵仿真平台；步骤S102，分析影响光伏列阵输出功率的因素，从而建立相应的光伏列阵最大功率跟踪预测模型。3.根据权利要求2所述的一种基于SVM和粒子群算法的光伏列阵最大功率跟踪方法，其特征在于：步骤S101中，通过对光伏列阵设置不同的光照和温度情况，进行仿真，获得该条件下的最大功率点及其对应的光伏列阵电压，记录每个光电池所受光照、温度，及整个光伏列阵最大输出功率值和输出该功率值时光伏列阵两端的...
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