【技术实现步骤摘要】
局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法
本专利技术涉及光伏发电
，尤其是涉及一种局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法。
技术介绍
能源在创造新机遇和促进经济增长方面扮演着极其重要的角色，同时世界经济的发展和人口的增长反过来助长了世界能源需求量。我国能源结构的核心问题表现在：一是能源结构以煤为主；二是石油安全问题日趋显著；三是煤烟型污染已经给生态环境带来严重问题。由此可见，优化能源结构势在必行，缓慢增添绿色可再生能源的比例，减少化石能源的使用。太阳能光伏发电被认为是当前世界上最具有发展前景的新能源技术，各发达国家均投入巨额资金竞相研究开发，并积极推进产业化进程，大力开拓市场应用。但是光伏发电产业在发展中也遇到了许多问题：光伏电池成本高昂、光电转化效率较低、局部遮挡的危害。最大功率点跟踪是降低发电成本、提高发电效率最直接有效的方法。现有的大部分最大功率点跟踪方法的应用前提都是光伏阵列受到的光照均匀，而忽略了在现实生活中，光伏阵列被遮挡的概率很大。当光伏阵列被局部遮挡时，使得传统的最大功率点跟踪方法容易陷入局部最优难以搜寻到全...
【技术保护点】
1.局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立适用于局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：运用QAPSO算法对局部阴影条件下的光伏阵列模型进行求解，获取输出功率；S3：以输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。
【技术特征摘要】
1.局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立适用于局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：运用QAPSO算法对局部阴影条件下的光伏阵列模型进行求解，获取输出功率；S3：以输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。2.根据权利要求1所述的局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：1)设置算法参数并初始化粒子种群，初始化粒子相位，每个粒子包含有两个位置的信息；2)以光伏阵列模型的输出功率作为适应度函数，计算各粒子适应度值并进行评价；3)根据粒子的适应度值更新自身和全局最优相位；4)利用APSO算法的更新规则实现粒子的位置更新，并将其映射到解空间；5)计算各粒子适应度值并进行评价，根据粒子的适应度更新自身和全局最优相位；6)判断粒子间的最大距离是否满足要求，若满足要求，转至步骤(7)，若不满足要求，转至步骤8)；7)测量光伏阵列输出电压Um对应的功率，并判断是否满足重启条件，若满足，转至步骤1)，若不满足，再次执行本步骤；8)选择当代最优解并保存，判断该最优解是否达到最大迭代次数，若达到，转至步骤10)，若未达到，转至步骤9)；9)以pa的概率选择变异粒子，利用量子非门相位参数，对粒子进行变异，计算新种群的适应度值并评价，转至步骤3)；10)输出最优解，获取输出功率。3.根据权利要求2所述的局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，其特征在于，步骤1)具体包括以下步骤：a)采用角度θ确定一个粒子，该粒子为光伏阵列的电压；b)采用量子位的概率幅Pi作为粒子当前的编码，编码公式为：其中，θij为粒子Pi上第j个量子位的当前相位，θi...
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