光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明专利技术的方法包括：光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；基于P&O算法实现GMPP的快速定位；基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。本发明专利技术的方法充分考虑了光伏阵列均匀光照和局部遮挡等不同辐照条件，构建了融合P&O算法和文化算法的递阶MPPT结构。首先通过P&O算法对GMPP大致位置进行快速定位，然后在定位的范围内采用文化算法进行精确搜索。本发明专利技术的跟踪方法以实现任何遮挡情况下GMPP的快速精确跟踪，该递阶MPPT方法可有效提高光伏系统GMPP跟踪过程的快速性和精确性，为提高光伏系统的发电效率和并网稳定性等奠定基础。基础。基础。

【技术实现步骤摘要】
光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置


[0001]本专利技术属于光伏发电
，具体涉及一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。

技术介绍

[0002]化石燃料的广泛使用、温室气体排放和煤炭储量的减少使风能、太阳能等可再生能源的开发利用成为能源转型的关键。光伏的低成本及太阳能电池板和光伏技术的快速发展使太阳能成为当前最高效的分布式能源之一。光伏电源具有非线性电特性，其功率
‑
电压(P
‑
V)曲线在均匀光照下呈现出单个最大功率点(MPP)。因此，需合理设计MPP跟踪(MPPT)算法以获取并维持光伏系统最大输出功率。
[0003]光伏组件通常通过串联和/或并联以满足负载要求。由于组件上方的云层或树木的阴影效应以及灰尘、落叶等掉落物的遮挡等，部分遮光条件(PSC)是不可避免的，光伏阵列的某些部分可能会受到较少的太阳照射。光伏阵列上的不均匀照射会使P
‑
V曲线产生多个局部MPP(LMPP)和一个全局MPP(GMPP)。此时，传统的MPPT算法，如增量电导法、扰动观测(P&O)法等，在全局MPP跟踪(GMPPT)的性能减退，在占空比变化率较高时，错过GMPP的概率极大增加。因此，通过MPPT算法改进或结合提高光伏系统的GMPP跟踪效率至关重要。
[0004]粒子群优化算法、遗传算法、人工蜂群优化算法和灰狼优化算法等元启发算法以其原理简单，实现便捷，性能优越成为近年来优化领域研究的热点。此类基于软计算的算法在包含光伏系统MPPT设计等领域取得了许多成功的尝试和应用，可在绝大多数PSC中准确找到GMPP的位置，但如何兼顾MPPT过程的跟踪精度和收敛速度还有一定的发展空间。
[0005]因此，基于上述问题，本专利技术提出一种融合文化算法的光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。
[0007]本专利技术的一方面，提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法，包括下述具体步骤：
[0008]光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；
[0009]基于P&O算法实现GMPP的快速定位；
[0010]基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。
[0011]可选的，所述光伏阵列结构的确定，包括：
[0012]设光伏阵列由M
×
N个光伏组件组成，分析每个光伏组件内光伏电池的特性，其中，光伏电池单二极管模型的电气特性如下：
[0013][0014]其中：I
ph
是光电流，与环境温度和太阳辐照度的变化相关；I
PV
和V
PV
分别代表光伏组件的输出电流和电压；R
s
代表一个光伏组件中串联的电阻；n
p
和n
s
分别代表一个光伏组件中并联和串联的光电池个数；q为电荷量；A是二极管理想常数；K为Boltzman常数；T是实际温度；I
o
为二极管饱和电流；以及，I
ph
和I
o
的表达式分别如下所示：
[0015][0016][0017]其中：I
sc
为短路电流；K
I
是短路电流温度系数；G和G
ref
分别代表实际光伏辐照度和参考辐照度；T
ref
是参考温度；I
or
是T
ref
下的反向饱和电流；E
g
是带隙能量。
[0018]可选的，所述对所述光伏阵列遮挡情况进行分类，包括：
[0019]根据所述光伏阵列辐照度情况，将其分为无遮挡和有遮挡。
[0020]可选的，所述基于P&O算法实现GMPP的快速定位，包括：
[0021]在基于P&O的MPPT中，通过测量得到的光伏阵列的电压和电流计算输出功率P，即优化过程的适应度函数：
[0022]P＝V
PV
·
I
PV
[0023]根据P的实时变化，通过以下规则在V
PV
中引入电压增量ΔV
PV
作为扰动：
[0024][0025]式中：slope代表扰动的方向。
[0026]可选的，所述基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪，包括：
[0027]快速定位级和精确搜索级的无扰切换，并将所得的搜索范围作为文化算法的初始搜索空间；
[0028]定义信仰空间，以用于存储个体获得的知识和经验；
[0029]采用接收函数和影响函数的通信协议进行种群空间和信仰空间之间的连接。
[0030]可选的，所述信仰空间定义如下：
[0031]B
k
＝{S
k
,N
k
,C
k
,D
k
,H
k
}
[0032]其中：B
k
代表信仰空间，S
k
为情境知识源，N
k
为规范性知识源，C
k
是地形知识源，D
k
是领域知识源，H
k
代表历史知识源；k表示当前迭代步。
[0033]可选的，所述定义信仰空间，以用于存储个体获得的知识和经验，包括：
[0034]通过下述关系式获取所述情境知识源：
[0035]令S
k
＝[s1,s2,
…
,s
n
]并存储人口空间中每一代的个人最佳经验；其中，情境知识组分的更新方程如下：
[0036][0037]其中：是迭代时刻k中第l个被接受的个体；和/或，
[0038]通过下述关系式获取所述规范性知识源：
[0039][0040]其中：N
k
表示迭代时刻k的规范性知识源，表示优化问题第j维置信区间，和分别表示优化问题第j维的标准上下界，和分别是标准上下界的适应度函数值；和/或，
[0041]通过下述关系式获取所述地形知识源：
[0042]假设搜索空间为多维网格或数组，由网格中的一组单元组成，C
k
＝[c1,c2,
…
,c
n
],其中每个元素c
i
表示每个单元格的记录，n是地形知识源中的信仰单元数；和/或，
[0043]所述领域知识源存储不同代数获得的最优解方案，并形成自进化开始以来最佳个体档案；和/或，
[0044]所述历史知识源用于应对搜索环境在进化过程中发生的变化。
[0045]可选的，所述采用接收函数和影响函数的通信协议进行种群空间和信仰空间之间的连接，包括：
[0046]在所述接收函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法，其特征在于，包括下述具体步骤：光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；基于P&O算法实现GMPP的快速定位；基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光伏阵列结构的确定，包括：设光伏阵列由M
×
N个光伏组件组成，分析每个光伏组件内光伏电池的特性，其中，光伏电池单二极管模型的电气特性如下：其中：I
ph
是光电流，与环境温度和太阳辐照度的变化相关；I
PV
和V
PV
分别代表光伏组件的输出电流和电压；R
s
代表一个光伏组件中串联的电阻；n
p
和n
s
分别代表一个光伏组件中并联和串联的光电池个数；q为电荷量；A是二极管理想常数；K为Boltzman常数；T是实际温度；I
o
为二极管饱和电流；以及，I
ph
和I
o
的表达式分别如下所示：的表达式分别如下所示：其中：I
sc
为短路电流；K
I
是短路电流温度系数；G和G
ref
分别代表实际光伏辐照度和参考辐照度；T
ref
是参考温度；I
or
是T
ref
下的反向饱和电流；E
g
是带隙能量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述光伏阵列遮挡情况进行分类，包括：根据所述光伏阵列辐照度情况，将其分为无遮挡和有遮挡。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于P&O算法实现GMPP的快速定位，包括：在基于P&O的MPPT中，通过测量得到的光伏阵列的电压和电流计算输出功率P，即优化过程的适应度函数：P＝V
PV
·
I
PV
根据P的实时变化，通过以下规则在V
PV
中引入电压增量ΔV
PV
作为扰动：式中：slope代表扰动的方向。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪，包括：快速定位级和精确搜索级的无扰切换，并将所得的搜索范围作为文化算法的初始搜索空间；定义信仰空间，以用于存储个体获得的知识和经验；采用接收函数和影响函数的通信协议进行种群空间和信仰空间之...

【专利技术属性】
技术研发人员：王森，褚孝国，蒋贲，刘吉辰，曾凡春，徐峰，麻红波，曹利蒲，张澈，刘铭，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：