【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源领域，涉及一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法。
技术介绍
1、太阳能因其可持续性、可获得性和无碳排放等优点而受到特别关注。光伏阵列的电流-电压(i-v)和功率-电压(p-v)曲线本质上是非线性的。最大功率点跟踪是当前研究的热点问题，相关文献中也提出了很多极值搜索跟踪算法。其中传统算法，如扰动观测法(p&0)、爬山法等跟踪速度快但对于存在多峰现象的全局追踪中容易陷入局部最优。智能优化算法如海鸥优化算法(soa)、粒子群优化算法(ps0)等可以在有局部阴影遮挡的多峰环境下找到最大功率点，但是大多算法存在搜索时间较长，复杂度较高，搜索精度较差等问题。
2、本专利技术面向光伏阵列在局部阴影遮挡下的输出特性，提出了基于单参数非线性递减的改进蝴蝶算法的极值追踪控制方法，用于局部阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制。
技术实现思路
1、本专利技术针对已有阴影遮挡下光伏最大功率跟踪控制算法存在搜索时间较长、复杂度较高、搜索精度较差等问题，提出一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法，用于局部阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制。
2、一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法，当光伏板表面出现阴影遮挡会出现热点现象，通过添加旁路二极管绕过阴影遮挡的局部光伏板，同时通过增强蝴蝶算法实现阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制，具体包括如下步骤：
3、步骤1.将增强蝴蝶算法进行离散化和时间序列化处
4、u(k)＝iboa(i(k)，v(k))； (1)
5、其中iboa表示增强蝴蝶优化算法，i(k)表示光伏板电流，v(k)表示光伏板电压；
6、步骤2.将离散控制信号u(k)转化成pwm波形，用于控制dc/dc变换器的切换频率和周期，从而调节光伏发电系统的输出功率，实现全局最大功率点的实时跟踪。
7、所述的增强蝴蝶优化算法具体实现如下：
8、使用一个跟迭代次数相关的单个参数来替代标准算法中的多个参数；在蝴蝶算法中，随着迭代次数的增加，c和a若变小，向峰值点的收敛会变得动态且搜索到的全局最优点的精度会提高；蝴蝶算法搜索全局最优点是一个非线性的过程，若采用线性递减策略会影响其全局搜索能力，故采用非线性递减策略如公式(3)来确定c和a的值，其中tmax是算法最大迭代次数，取决于光伏板的开路电压，开路电压越高，tmax越高；刺激强度i(t)被替换为上一次迭代全局最优值位置dgbest(t)，有利于快速在搜索空间中找到全局最佳功率；每次迭代中每只蝴蝶的位置将根据条件概率p决定选择公式(5)或公式(6)进行更新；与公式(2)相比，避免了dgbest(t)和dj(t)与r2相乘从而导致的向gmpp方向过早收敛，不利于追踪全局最优值的精度，相关公式如下：
9、
10、其中，蝴蝶散发的香味f(t)取决于刺激强度i(t)、感觉通道参数c和幂指参数a，r是0至1之间的随机值，条件概率p用于在局部或全局搜索之间切换；xbest(t)代表所有蝴蝶中的最佳位置，xi(t)代表当前要更新的蝴蝶位置，而xj(t)和xk(t)是搜索空间中通过随机值获得的第j和第k只蝴蝶位置，t表示当前迭代的次数：
11、
12、
13、di(t+1)＝di(t)+(dgbest(t)-di(t))·f(t) (5)
14、
15、设立迭代终止条件如(7)所示
16、
17、其中c(t)表示第t次迭代参数c的值，a(t)表示第t次迭代参数a的值；di(t)表示第i只蝴蝶的位置，而dj(t)和dk(t)是搜索空间中通过随机值获得的第j和第k只蝴蝶的位置，δd代表更新的位置量；pgbest(t)代表全局最大功率，dgbest(t)是通过比较更新迭代确定的，对于每一个更新的位置通过比较其功率和当前全局最大功率pgbest(t)的关系，如果大于当前全局最大功率，则对当前全局最大功率进行更新，同时将局最优值位置dgbest(t)替换为刚刚更新的位置。
18、一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制系统，包括pv阵列、dc\dc控制器以及mppt控制器；pv阵列由若干光伏电池通过不同的串并联方式组合而成，pv阵列所产生的电压电流主要由辐照度和温度决定；mppt控制器中写入增强蝴蝶算法，mppt控制器通过得到的电流电压，根据增强蝴蝶算法计算出占空比，来调节dc/dc控制器的输出电压，从而达到实时跟踪光伏系统输出功率极值的目标。
19、本专利技术的有益说明如下：
20、(1)提出了一种增强蝴蝶算法，使用单参数非线性递减策略替代了基本算法的多个参数，很大程度上简化了算法的复杂度，大幅度减少了算法的收敛时间，算法收敛时间从原来的0.1s左右降低至0.05s左右，收敛效率翻倍；
21、(2)提出了一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏发电出力最优跟踪控制方法，用于局部阴影遮挡下的光伏发电系统的全局最大功率点的高效率跟踪与控制，能够准确的在多峰特性曲线中找到全局最大功率点并进行高效的收敛。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法，其特征在于当光伏板表面出现阴影遮挡会出现热点现象，通过添加旁路二极管绕过阴影遮挡的局部光伏板，同时通过增强蝴蝶算法实现阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制，具体包括如下步骤：
2.一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制系统，其特征在于包括PV阵列、DC\DC控制器以及MPPT控制器；PV阵列由若干光伏电池通过不同的串并联方式组合而成，PV阵列所产生的电压电流主要由辐照度和温度决定；MPPT控制器中写入增强蝴蝶算法，MPPT控制器通过得到的电流电压，根据增强蝴蝶算法计算出占空比，来调节DC/DC控制器的输出电压，从而达到实时跟踪光伏系统输出功率极值的目标；所述的增强蝴蝶算法如权利要求1所述。
【技术特征摘要】
1.一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法，其特征在于当光伏板表面出现阴影遮挡会出现热点现象，通过添加旁路二极管绕过阴影遮挡的局部光伏板，同时通过增强蝴蝶算法实现阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制，具体包括如下步骤：
2.一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制系统，其特征在于包括pv阵列、dc\dc控...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘光宇，赵皓衡，王青云，谢思超，张承扬，颜辰旭，朱凌，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。