針對(duì)光伏陣列受到局部陰影遮擋或光照不均勻時(shí)輸出呈現(xiàn)多峰值特性,傳統(tǒng)單峰值MPPT算法難以追蹤到最大功率點(diǎn)的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)粒子群結(jié)合滑模層極值搜索的復(fù)合算法。首先在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中引入改進(jìn)模擬退火算法的概率判斷準(zhǔn)則;改進(jìn)慣性權(quán)重變化規(guī)律;對(duì)其學(xué)習(xí)因子中加入擾動(dòng)參數(shù),其次利用滑模層極值搜索算法對(duì)粒子群算法所得的疑似最優(yōu)值進(jìn)行繼續(xù)尋優(yōu),最后尋得最大功率點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,復(fù)合控制算法能夠在不同陰影條件下快速、準(zhǔn)確的跟蹤最大功率點(diǎn),避免系統(tǒng)陷入局部最優(yōu)值。 

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

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【部分圖文】：

光伏陣列結(jié)構(gòu)

圖1 光伏陣列結(jié)構(gòu)圖2中無(wú)陰影情況為圖1中三列光伏電池光照強(qiáng)度均為1 000 W/m2;陰影1情況為左側(cè)支列均為1 000 W/m2,中間與右側(cè)均為800 W/m2;陰影2情況為左側(cè)支列為1 000 W/m2,中間支列為800 W/m2,右側(cè)支列為600 W/m2。從圖中可以看出當(dāng)電池有陰影遮蔽存在時(shí),電池輸出功率也發(fā)生了變化,產(chǎn)生多個(gè)峰值。為了保證電池輸出功率最大,需要一個(gè)全局搜索的尋優(yōu)方法以實(shí)現(xiàn)陰影下最大功率的跟蹤。

式中:ωmax和ωmin分別為ω的最大與最小值;k為當(dāng)前迭代次數(shù);kmax為最大迭代次數(shù)。如圖3為典型線性慣性權(quán)重的ω隨迭代次數(shù)的變化曲線,其中最大迭代次數(shù)為50次,ωmax=0.85,ωmin=0.6。ω值的大小是算法本身是否陷入局部最優(yōu)解[17]和快速準(zhǔn)確搜索的關(guān)鍵。常規(guī)的改進(jìn)權(quán)重的粒子群算法有:自適應(yīng)權(quán)重法、隨機(jī)權(quán)重法、線性遞減權(quán)重法。在進(jìn)行最大功率跟蹤時(shí),權(quán)重值規(guī)律變化明顯,算法初始階段需要增大ω值以此來(lái)提高全局搜索能力;算法最后階段需要減少ω值來(lái)提高局部搜索能力,ω值呈現(xiàn)一個(gè)非線性遞減趨勢(shì),所以常規(guī)的權(quán)重改進(jìn)方法并不適合最大功率跟蹤當(dāng)中。對(duì)此提出了一種非線性動(dòng)態(tài)的慣性權(quán)重法[18],其權(quán)重變化規(guī)律為

【參考文獻(xiàn)】：
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