一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，该方法根据光伏组件参数初始化粒子群中每个粒子的参数，根据初始化后参数计算每个粒子目的适应值，确定个体最优值和全局最优值；根据更新后的粒子的速度和粒子的位置判断迭代次数是否达到粒子群的最大迭代次数，同时将粒子的速度量前馈到控制信号上，以加快变换器控制响应速度。通过监测功率变化大小的瞬时值与变化趋势，来切换粒子群算法的启动与停止状态。应用该方法，能够提升系统对最大功率点的追踪速度，准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法


[0001]本专利技术属于光伏发电
，具体涉及一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法。

技术介绍

[0002]在整个光伏发电系统中，光伏电池技术和光伏变换控制技术是两大支撑技术。最大功率点跟踪是高效光伏发电系统的关键技术之一。
[0003]但在现有的基于粒子群的多峰值最大功率追踪的技术方案中，存在对粒子群追踪速度和精度不佳，变换器控制响应速度不佳，进而导致追踪过程中的功率振荡频率高的问题，因此，研究一种区别于现有技术的基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法是研发人员主要攻克的问题之一。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，解决了现有技术中粒子群的追踪速度和精度不佳，变换器控制响应速度不佳，进而导致追踪过程中的功率振荡频率高的问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，该方法具体包括以下步骤：
[0006]S1、根据光伏组件参数初始化粒子群中每个粒子的参数，得到初始化参数；
[0007]S2、根据初始化后参数计算每个粒子目的适应值，确定个体最优值和全局最优值；
[0008]S3、根据所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子的速度和粒子的位置；并将变更后的粒子速度作为比例前馈信号叠加到MPPT电路的控制信号上；
[0009]S4、根据更新后的粒子的速度和粒子的位置判断迭代次数是否达到粒子群的最大迭代次数，若是，则执行S5，若否，则执行S3；
[0010]S5、判断是否满足功率波动条件，若是，则执行S6，若否，则修正最大功率点电压，则在延时T
delay1
后执行S2；
[0011]S6、输出最大功率点电压，同时监测输出功率的变化，若输出功率的变化值P
err1
＞P
dead1
，且P
err2
＞P
dead2
，则在延时T
delay2
后执行S2，反之则维持输出最大功率点电压不变。
[0012]优选地，所述S2中，所述适应值为光伏陈列的输出功率其中，k为迭代次数，i粒子数。
[0013]优选地，所述S3中，所述粒子的速度和粒子的位置是以迭代的方式进行更新的，具体公式为：
[0014][0015]式中：表示为i粒子迭代k次中的最优位置，Fgbestk表示为粒子群k次迭代中的最优位置，为i粒子第k次迭代的位置；C1为自学因子，C2为社会因子，ω
i
为惯性权重，r1与r1是在[0，1]区间均匀分布的随机数。
[0016]优选地，所述S4，粒子群的最大迭代次数：
[0017]K
max
＝[(V
max
‑
V
min
)/(0.8*V
OC.STC
)]，其中，0.8*V
OC.STC
为粒子初始速度，变换器的工作电压范围为[V
max
，V
min
]。
[0018]优选地，C1、C2、ω
i
表示为：
[0019][0020]式中：C2的取值范围为1～2；为分别为粒子i迭代k中的最大适应值和最小适应值。
[0021]优选地，所述S5中，判断是否满足功率波动条件的具体方法为：
[0022]在达到最大迭代次数时，若当前追踪到的最大输出功率与上一次迭代追踪到的最大功率之间的关系满足则认为已经追踪到了最大功率点电压，反之则认为没有追踪到最大功率点，若没有追踪到最大功率点，将实际的最大输出功率点电压设定0.8*Fgbest，Fgbest为追踪过程中找到的最大功率点对应电压，即全局最优点电压；等待一段时间后重新开始追踪最大功率电压，据此降低当外部条件不断变化对系统输出总功率的影响
[0023]优选地，所述S6中，所述最大功率点电压表示为：
[0024]V
i_mmp
≈0.8*(
VOC.STC
+k
v
ΔT)*n
str
[0025]式中，V
oc.stc
为光伏组件的开路电压，K
v
为开路电压的温度系数，ΔT为当前环境温度相对标准温度的变化量，n
str
为光伏阵列串联组件的个数。
[0026]与现有技术相比，通过采用本专利技术控制方法，不仅提升了粒子群算法的追踪速度和精度，加快了变换器控制响应速度，而且还减小了追踪过程中的功率振荡。
附图说明
[0027]图1为本专利技术提供的光伏MPPT追踪系统图；
[0028]图2为本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法的逻辑框图一；
[0029]图3为本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪过程中MPPT电压的变化情况图；
[0030]图4为本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪过程占空比变
化曲线图；
[0031]图5为本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法中光伏系统的功率电压变化曲线图；
[0032]图6为本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法的逻辑框图二。
具体实施方式
[0033]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0034]本专利技术实施例提供的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，如图2所示，该方法具体包括以下步骤：
[0035]S1、根据光伏组件参数初始化粒子群中每个粒子的参数，得到初始化参数；
[0036]S2、根据初始化后参数计算每个粒子目的适应值，确定个体最优值和全局最优值；
[0037]S3、根据所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子的速度和粒子的位置；
[0038]S4、根据更新后的粒子的速度和粒子的位置判断迭代次数是否达到粒子群的最大迭代次数，若是，则执行S5，若否，则执行S3；
[0039]S5、判断是否满足功率波动条件，若是，则执行S6，若否，则修正最大功率点电压，同时延时T
delay1
后执行S2；
[0040]其中，延时时间T
delay1
时间是与功率波动条件相关的，功率波动越剧烈，表示外部条件变化频繁，不宜频繁启动粒子群算法，此时T
delay1
较大。功率波动越小，表示外部条件变化轻微，可以重新通过粒子群算法追踪最大功率点电压，以提高系统的平累计发电量。设定T
delay1
基准延时时间为10个工频周期，根据误差值等比例的增大或减小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1、根据光伏组件参数初始化粒子群中每个粒子的参数，得到初始化参数；S2、根据初始化后参数计算每个粒子目的适应值，确定个体最优值和全局最优值；S3、根据所述个体最优值和所述全局最优值更新粒子的速度和粒子的位置；并将更新后的粒子速度作为比例前馈信号叠加到MPPT电路的控制信号上；S4、根据更新后的粒子的速度和粒子的位置判断迭代次数是否达到粒子群的最大迭代次数，若是，则执行S5，若否，则执行S3；S5、判断是否满足功率波动条件，若是，则执行S6，若否，则修正最大功率点电压，则在延时T
delay1
后执行S2；S6、输出最大功率点电压，同时监测输出功率的变化，若输出功率的变化值P
err1
＞P
dead1
，且P
err2
＞P
dead2
，则在延时T
delay2
后执行S2，反之则维持输出最大功率点电压不变。2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，其特征在于，所述S2中，所述适应值为光伏陈列的输出功率其中，k为迭代次数，i粒子数。3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，其特征在于，所述S3中，所述粒子的速度和粒子的位置是以迭代的方式进行更新的，具体公式为：式中：表示为i粒子迭代k次中的最优位置，Fgbest
k
表示为粒子群k次迭代中的最优位置，为i粒子第k次迭代的位置；C1为自学因子，C2为社会因子，ω
i
为惯性权重，r1与r1是在[0，1]区间均匀分布的随机数。4.根据权利要求3所述的一种基于粒子群的多峰值最大功率追踪的控制方法，其特征在于，所述S4，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴长华，
申请(专利权)人：美世乐广东新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：