局部陰影條件下,光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率降低且P-U曲線存在多峰值,標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法易陷入局部極值且收斂后期易發(fā)生震蕩現(xiàn)象。針對這一問題,提出一種基于模糊-螢火蟲算法（FFA）的MPPT算法,利用模糊控制器自適應(yīng)調(diào)整隨機(jī)移動步長因子α。算法運(yùn)行前期賦予較大α值,螢火蟲能快速向最優(yōu)值附近移動,后期快速減小α值,避免震蕩現(xiàn)象,使算法能穩(wěn)定收斂。通過在MATLAB/Simulink下對FFA算法建模、仿真,并對比了標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲算法（FA）仿真結(jié)果,實(shí)驗(yàn)證明螢火蟲算法與模糊控制技術(shù)相結(jié)合,能快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的收斂到最大功率點(diǎn),實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電最大效益輸出。 

【文章來源】：哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,25(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

光伏電池等效電路圖

表1 模塊光照強(qiáng)度分布情況Tab.1 Light intensity distribution of PV models 光照分布 光照強(qiáng)度/(W/m2) PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 分布1 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 分布2 800 800 1 000 1 000 1 000 分布3 1 000 800 400 1 000 400 分布4 600 300 400 1 000 400圖3 不同光照強(qiáng)度下的I-U曲線

圖2 不同光照強(qiáng)度下的P-U曲線從圖2和圖3可以看出,當(dāng)光伏陣列接受均勻光照強(qiáng)度時(shí)(分布1),P-U曲線只有一個(gè)峰值,I-U曲線只有一個(gè)拐點(diǎn);當(dāng)出現(xiàn)局部陰影情況,即光伏陣列中各組件接受不同的光照強(qiáng)度時(shí)(分布2、分布3、分布4),P-U曲線會出現(xiàn)多峰值情況,I-U曲線呈現(xiàn)出幾個(gè)拐點(diǎn),且峰值個(gè)數(shù)和拐點(diǎn)個(gè)數(shù)與陣列中接受不同光照強(qiáng)度的組件數(shù)有關(guān)。這種情況下常規(guī)MPPT算法極易陷入局部峰值而不能追蹤到最大功率點(diǎn),需研究新的智能算法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3389456