一种光伏阵列最大功率追踪方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种光伏阵列最大功率追踪方法和系统，在实现最大功率点跟踪的过程中，根据光伏电池输出电压和功率可以跳出局部最优，找到多个峰值点，并迅速跟踪至最大功率点电压附近，随后通过头狼，即某一时刻的近似最优解，引导搜索逐步向最优解靠近，实现最大功率点的跟踪。本发明专利技术通过增强全局寻优能力和搜索精度，使光伏阵列在局部故障或者局部阴影的多峰值条件下实现最大功率点跟踪，可以迅速定位到最大功率点附近，解决了最大功率点跟踪初始阶段时间过长的问题，进一步提高跟踪速度。当光伏阵列受到局部故障或者局部阴影条件的影响而呈现多峰值现象时，可以迅速准确的追踪到光伏阵列的全局最大功率点，避免功率损失，效率高。效率高。效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种光伏阵列最大功率追踪方法和系统


[0001]本专利技术属于光伏发电
，涉及一种光伏阵列最大功率追踪方法和系统，特别是一种基于粒子群改进灰狼优化算法(PSO
‑
GWO)的光伏阵列最大功率追踪方法和系统。

技术介绍

[0002]传统能源不仅储量有限，而且燃烧使用会带来严重的环境问题，以太阳能为代表的新能源越来越受到人们的青睐。
[0003]太阳能作为一种环境友好型能源，其开发装备结构简单成本低廉。一种稳定高效的MPPT技术对太阳能的开发十分有益，目前光伏电池的MPPT控制技术愈发成熟，种类繁多，按照MPPT的特征以及方法实现的机理将其分为三大类：
[0004]1、基于参数选择的间接控制，主要有恒定电压法、短路电流比例系数法等；
[0005]2、基于采样数据的直接控制，主要有扰动电压法和电导增量法；
[0006]3、基于现代控制理论的人工智能算法，主要有基于群优化理论的控制策略、模糊控制策略等。
[0007]然而，传统的最大功率追踪方法因其自身固有的限制，在局部故障或者局部阴影条件下容易陷入局部最优而使得最大功率追踪失败。如电导增量法可能会出现失误的判别，寻找最合适扰动量时需要多次尝试且只能在工作点附近振荡，不够准确，会造成许多功率浪费；电导增量法则需要对微分进行计算，操作起来比较复杂，对实际应用的采样器要求也更高，在多峰值曲线下容易陷入局部最优点；基于灰狼优化算法的群理论在进化后期，容易种群缺失而陷入局部最优，使得最大功率追踪失败。

技术实现思路

[0008]针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于粒子群改进灰狼优化算法(PSO
‑
GWO)的光伏阵列最大功率追踪方法和系统，在光伏阵列发生局部故障或者局部阴影条件时，能够稳定快速实现光伏最大功率追踪。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术一种光伏阵列最大功率追踪方法，包括以下步骤：
[0010]步骤1、设置参数，所述参数包括正常光照条件下光伏电池的开路电压U
oc
、短路电流I
sc
、最大功率点电压U
max
、光伏阵列中串联数量n；
[0011]步骤2、初始化灰狼种群及相关参数，设置灰狼种群数量m，灰狼个体编号i，种群实时进化次数j，种群进化次数k；问题维度D，系数向量A、C，灰狼个体对应的占空比D(i)，当前实时占空比d_current(i,j)，灰狼个体最优占空比解Pbest(i,j)，灰狼种群最优占空比解Gbest，灰狼个体光伏阵列最大功率FitnessPbest(i,j)，灰狼种群光伏阵列最大功率FitnessGbest，收敛标志K；
[0012]步骤3、令K＝1初始化收敛标志；
[0013]步骤4、从第一只灰狼个体算起，令i＝1，j＝0，FitnessPbest(i,j)＝0；
[0014]步骤5、采集光伏阵列输出的电压U
PV
和电流I
PV
，计算光伏阵列的输出功率P
PV
(i,j)
＝U
PV
(i,j)*I
PV
(i,j)，以光伏阵列输出的功率P
PV
(i,j)作为目标函数，并记录光伏阵列输出的功率；
[0015]步骤6、通过判断当前目标函数值P
PV
(i,j)与FitnessPbest(i,j)的大小关系，实现FitnessPbest(i,j)的更新；
[0016]步骤6.1、如果Ppv(i,j)>FitnessPbest(i,j)，则令FitnessPbest(i,j)＝Ppv(i,j)；
[0017]步骤6.2、如果Ppv(i,j)<FitnessPbest(i,j)，则令FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j)；
[0018]步骤7、依据FitnessPbest(i,j)更新结果，进行占空比值的更新Pbest(i,j)＝d_current(i,j)；
[0019]步骤7.1、如果Ppv(i,j)>FitnessPbest(i,j)，则d_current(i,j)＝d_current(i,j)；
[0020]步骤7.2、如果Ppv(i,j)<FitnessPbest(i,j)，则d_current(i,j)＝D(i)；
[0021]步骤8、令j＝1；
[0022]步骤9、更新灰狼个体最大功率值，通过迭代进化评估更新最大功率值FitnessPbest(i,j)；
[0023]步骤9.1、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)>FitnessPbest(i,j)，则FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j
‑
1)；
[0024]步骤9.2、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)<FitnessPbest(i,j)，则FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j)；
[0025]步骤10、更新灰狼个体最优占空比解，通过迭代进化评估更新最大功率值FitnessPbest(i,j)对应的最优占空比值Pbest(i,j)；
[0026]步骤10.1、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)>FitnessPbest(i,j)，则Pbest(i,j)＝d_current(i,j)；
[0027]步骤10.2、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)<FitnessPbest(i,j)，则Pbest(i,j)＝Pbest(i,j)；
[0028]步骤11、判断j≥k是否成立，如果成立，执行步骤13，否则执行步骤12；
[0029]步骤12、令j＝j+1,并返回步骤9；
[0030]步骤13、更新灰狼种群全局最大功率值，初始化最大功率值存储变量MaxfitnessPbest＝0，通过比较FitnessPbest(i,j)与MaxfitnessPbest，将最大功率保存于MaxfitnessPbest中，用于更新全局最大功率值FitnessGbest＝MaxfitnessPbest；
[0031]步骤13.1、如果FitnessPbest(i,j)>MaxfitnessPbest,则MaxfitnessPbest＝FitnessPbest(i,j)；
[0032]步骤13.2FitnessPbest(i,j)<MaxfitnessPbest,则MaxfitnessPbest＝MaxfitnessPbest；
[0033]步骤14、更新灰狼种群全局最优占空比解，初始化最优占空比存储变量MaxP本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏阵列最大功率追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、设置参数，所述参数包括正常光照条件下光伏电池的开路电压U
oc
、短路电流I
sc
、最大功率点电压U
max
、光伏阵列中串联数量n；步骤2、初始化灰狼种群及相关参数，设置灰狼种群数量m，灰狼个体编号i，种群实时进化次数j，种群进化次数k；问题维度D，系数向量A、C，灰狼个体对应的占空比D(i)，当前实时占空比d_current(i,j)，灰狼个体最优占空比解Pbest(i,j)，灰狼种群最优占空比解Gbest，灰狼个体光伏阵列最大功率FitnessPbest(i,j)，灰狼种群光伏阵列最大功率FitnessGbest，收敛标志K；步骤3、令K＝1初始化收敛标志；步骤4、从第一只灰狼个体算起，令i＝1，j＝0，FitnessPbest(i,j)＝0；步骤5、采集光伏阵列输出的电压U
PV
和电流I
PV
，计算光伏阵列的输出功率P
PV
(i,j)＝U
PV
(i,j)*I
PV
(i,j)，以光伏阵列输出的功率P
PV
(i,j)作为目标函数，并记录光伏阵列输出的功率；步骤6、通过判断当前目标函数值P
PV
(i,j)与FitnessPbest(i,j)的大小关系，实现FitnessPbest(i,j)的更新；步骤6.1、如果Ppv(i,j)>FitnessPbest(i,j)，则令FitnessPbest(i,j)＝Ppv(i,j)；步骤6.2、如果Ppv(i,j)<FitnessPbest(i,j)，则令FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j)；步骤7、依据FitnessPbest(i,j)更新结果，进行占空比值的更新Pbest(i,j)＝d_current(i,j)；步骤7.1、如果Ppv(i,j)>FitnessPbest(i,j)，则d_current(i,j)＝d_current(i,j)；步骤7.2、如果Ppv(i,j)<FitnessPbest(i,j)，则d_current(i,j)＝D(i)；步骤8、令j＝1；步骤9、更新灰狼个体最大功率值，通过迭代进化评估更新最大功率值FitnessPbest(i,j)；步骤9.1、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)>FitnessPbest(i,j)，则FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j
‑
1)；步骤9.2、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)<FitnessPbest(i,j)，则FitnessPbest(i,j)＝FitnessPbest(i,j)；步骤10、更新灰狼个体最优占空比解，通过迭代进化评估更新最大功率值FitnessPbest(i,j)对应的最优占空比值Pbest(i,j)；步骤10.1、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)>FitnessPbest(i,j)，则Pbest(i,j)＝d_current(i,j)；步骤10.2、如果FitnessPbest(i,j
‑
1)<FitnessPbest(i,j)，则Pbest(i,j)＝Pbest(i,j)；步骤11、判断j≥k是否成立，如果成立，执行步骤13，否则执行步骤12；步骤12、令j＝j+1,并返回步骤9；步骤13、更新灰狼种群全局最大功率值，初始化最大功率值存储变量MaxfitnessPbest＝0，通过比较FitnessPbest(i,j)与MaxfitnessPbest，将最大功率保存于
MaxfitnessPbest中，用于更新全局最大功率值FitnessGbest＝MaxfitnessPbest；步骤13.1、如果FitnessPbest(i,j)>MaxfitnessPbest,则MaxfitnessPbest＝FitnessPbest(i,j)；步骤13.2FitnessPbest(i,j)<MaxfitnessPbest,则MaxfitnessPbest＝MaxfitnessPbest；步骤14、更新灰狼种群全局最优占空比解，初始化最优占空比存储变量MaxPbest＝0，更新Gbest＝MaxPbest；步骤14.1、如果Pbest(i,j)>MaxPbest,则MaxPbest＝Pbest(i,j)；步骤14.2Pbest(i,j)<MaxPbest,则MaxPbest＝MaxPbest；步骤15、判断i＝m是否成立，如果成立，计算完毕，执行步骤17，否则，执行步骤16；步骤16、令i＝i+1，并返回步骤5；步骤17、利用粒子群优化算法的速度位置更新公式更新D(i)；步骤18、更新灰狼个体占空比D(i)后，判断是否满足收敛要求：1)K到达预设值；2)输出结果在预设值范围内。如果收敛，则输出占空比信号Gbest。步骤18、当K到达预设值或输出结果在预设值范围内，则输出占空比信号Gbest，否则执行步骤19；步骤19、令K＝K+1，并返回步骤4；步骤20、全局最优Gbest与载波进行调制，输出PWM控制Boost电路的开关器件，实现光伏阵列在局部故障或者局部阴影条件稳定运行于最大功率点处。2.根据权利要求1所述的一种光伏阵列最大功率追踪方法，其特征在于：步骤17所述利用粒子群优化算法的速度位置更新公式更新D(i)包括：初始化所需参数r1、r2、r3、c1、c2、c3；利用粒子群速度更新公式vi+1＝w(vi+c1r1(Pbest(1,j)
‑
D(i))+c2r2(Pbest(2,j)
‑
D(i))+c3r3(Pbest(3,j)
‑
D(i)))和位置更新公式D(i+1)＝D(i)+vi更新D(i)。3.一种实现权利要求1
‑
2所述的任一光伏阵列最大功率追踪方法的系统，其特征在于：光伏电流检测电路(1)、光伏电压检测电路(2)、乘法电路(3)、功率比较电路(4)、功率延迟电路(5)、功率
‑
占空比转换电路(6)、占空比比较电路(7)、占空比延迟电路(8)、占空比
‑
功率转换电路(9)、功率比较电路(10)、功率延迟电路(11)、功率
‑
占空比转换电路(12)、占空比比较电路(13)、占空比延迟电路(14)、判断选择电路(15)、判断电路(16)、脉宽调制信号生成电路(17)、占空比延迟电路(18)、判断电路(19)、判断电路(20)、功率延迟电路(21)、驱动电路(22)；光伏电压检测电...

【专利技术属性】
技术研发人员：张强，徐修贤，孙皓天，王天正，潘海浪，杨晨，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：