基于電導(dǎo)增量法與改進(jìn)粒子群算法混合控制的最大功率點(diǎn)跟蹤策略
發(fā)布時(shí)間:2022-01-06 12:47
利用傳統(tǒng)電導(dǎo)增量法跟蹤最大功率點(diǎn)時(shí),若跟蹤步長較大,則跟蹤速度較快,但跟蹤精度較差;反之,則跟蹤精度較好,但跟蹤速度較慢。當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化時(shí),利用傳統(tǒng)電導(dǎo)增量法得到的功率變化曲線振蕩幅度較大,功率損失較多。改進(jìn)粒子群算法能夠?qū)ν饨绛h(huán)境的突變迅速作出響應(yīng),利用該方法得到的功率變化曲線振蕩幅度較小,但是很難精確地定位到最大功率點(diǎn)(MPP)。因此,文章提出一種混合控制的最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)策略,先利用改進(jìn)粒子群算法快速跟蹤到MPP附近,然后利用小步長電導(dǎo)增量法對MPP進(jìn)行精細(xì)搜索。仿真結(jié)果表明,該跟蹤策略在一定程度上能夠增加跟蹤系統(tǒng)的響應(yīng)速度、跟蹤精度,減小功率變化曲線的振蕩幅度。
【文章來源】:可再生能源. 2019,37(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
不同光照強(qiáng)度下光伏電池的U-P,U-I
[式(13)]產(chǎn)生混沌變量,并通過逆映射公式[式(14)]將混沌變量值返回至粒子搜索空間。在粒子群算法運(yùn)行后期,通過對全局最優(yōu)粒子Gbest進(jìn)行混沌擾動(dòng),重新產(chǎn)生隨機(jī)性較強(qiáng)的粒子,來增強(qiáng)粒子群的隨機(jī)搜索性能。本文利用粒子群群體適應(yīng)度方差和理論最優(yōu)適應(yīng)度閾值來判斷粒子群是否逼近系統(tǒng)最大功率點(diǎn),判別式見式(15)。當(dāng)粒子群群體適應(yīng)度方差σ2小于設(shè)定閾值、當(dāng)前粒子最優(yōu)(a)光伏電池的U-P輸出特性曲線(b)光伏電池的U-I輸出特性曲線圖2不同溫度下光伏電池的U-P,U-I輸出特性曲線Fig.2TheU-PandU-IoutputcharacteristiccurvesofPVcellundervariabletemperature6050403020100光伏輸出功率/W光伏輸出電壓/V036912151821T=70℃T=55℃T=40℃T=25℃4.54.03.53.02.52.01.51.00.50光伏輸出電流/A光伏輸出電壓/V036912151821T=70℃T=55℃T=40℃T=25℃·826·可再生能源2019,37(6)
2,混合控制光伏系統(tǒng)約在0.12s后再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),該系統(tǒng)光伏輸出功率變化曲線的振蕩幅度明顯小于傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng),其中混合控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差約為0.21%,傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差約為0.47%。6.5s時(shí),將光照強(qiáng)度由1000W/m2降低至750W/m2,混合控制光伏系統(tǒng)約在0.15s后再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),而傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)需要大約1.23s才能再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),此階段與傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)相比,混合控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差略高出0.4%,但該系統(tǒng)光伏輸出功率變化曲線的振蕩幅圖3混合控制算法流程圖Fig.3Theflowchartofhybridcontrolalgorithm算法啟動(dòng)初始化算法參數(shù)i≤N否是輸送第i個(gè)粒子測量光伏輸出電壓U(i)和電流I(i)計(jì)算光伏輸出功率P(i)=U(i)×I(i)是否P(i)>fitness(i)更新個(gè)體最優(yōu)適應(yīng)度值和個(gè)體最優(yōu)解個(gè)體最優(yōu)適應(yīng)度值和個(gè)體最優(yōu)解保持不變是否fitness(i)>Zbest更新群體最優(yōu)適應(yīng)度值和群體最優(yōu)解群體最優(yōu)適應(yīng)度值和群體最優(yōu)解保持不變i=i+1i=1群體方差小于閾值,最優(yōu)適應(yīng)度值小于理論閾值是是是是是否否否否否否是否否是按照公式(11),(12),(19)更新粒子速度、粒子位置、慣性權(quán)重|x(i)-x(j)|<C4啟動(dòng)電導(dǎo)增量法函數(shù)初步化步長k,D=Gbest+k按照公式(13),(14)更新慣粒子數(shù)值通過占空比D調(diào)節(jié)IGBT開關(guān)采樣U(t),I(t),計(jì)算dU=U(t)-U(t-1)dI=I(t)-I(t-1)dP/dU=I(t)+U(t)×dI/dUdU=0dP/dU=0dI=0dP/dU>0dI>0D=D-kD=DD=D+kU(t-1)=U(t)I(t-1)=I(t)|[P(t)-P(t-1)]/P(t-1)|>Pc通過D調(diào)?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于基因排序遺傳算法的串聯(lián)光伏組件MPPT研究[J]. 鐘黎萍,張水平,顧啟民. 可再生能源. 2017(03)
[2]局部陰影下基于遺傳蟻群算法對MPPT的研究[J]. 劉建輝,李博. 可再生能源. 2017(01)
[3]太陽能電池最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)研究[J]. 金薇. 電子科技. 2015(03)
[4]基于自適應(yīng)差分進(jìn)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測[J]. 李倩,周彬倩,張建成,李嘉俊. 陜西電力. 2014(02)
[5]一種基于電導(dǎo)增量法的可變步長MPPT算法的研究[J]. 胡茗哲,馬學(xué)軍. 湖北理工學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(04)
[6]粒子群優(yōu)化算法在光伏陣列多峰最大功率點(diǎn)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 朱艷偉,石新春,但揚(yáng)清,李鵬,劉文穎,魏德冰,付超. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2012(04)
[7]光伏電池工程用數(shù)學(xué)模型研究[J]. 傅望,周林,郭珂,劉強(qiáng),代璐,黃勇. 電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2011(10)
[8]基于開路電壓法光伏電池最大功率追蹤器[J]. 鐘長藝,康龍?jiān)?聶洪濤,李貞姬. 電力電子技術(shù). 2011(07)
[9]太陽能發(fā)電變頻器驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的最大功率追蹤控制法[J]. 戴欣平,馬廣,楊曉紅. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2005(08)
本文編號(hào):3572482
【文章來源】:可再生能源. 2019,37(06)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
不同光照強(qiáng)度下光伏電池的U-P,U-I
[式(13)]產(chǎn)生混沌變量,并通過逆映射公式[式(14)]將混沌變量值返回至粒子搜索空間。在粒子群算法運(yùn)行后期,通過對全局最優(yōu)粒子Gbest進(jìn)行混沌擾動(dòng),重新產(chǎn)生隨機(jī)性較強(qiáng)的粒子,來增強(qiáng)粒子群的隨機(jī)搜索性能。本文利用粒子群群體適應(yīng)度方差和理論最優(yōu)適應(yīng)度閾值來判斷粒子群是否逼近系統(tǒng)最大功率點(diǎn),判別式見式(15)。當(dāng)粒子群群體適應(yīng)度方差σ2小于設(shè)定閾值、當(dāng)前粒子最優(yōu)(a)光伏電池的U-P輸出特性曲線(b)光伏電池的U-I輸出特性曲線圖2不同溫度下光伏電池的U-P,U-I輸出特性曲線Fig.2TheU-PandU-IoutputcharacteristiccurvesofPVcellundervariabletemperature6050403020100光伏輸出功率/W光伏輸出電壓/V036912151821T=70℃T=55℃T=40℃T=25℃4.54.03.53.02.52.01.51.00.50光伏輸出電流/A光伏輸出電壓/V036912151821T=70℃T=55℃T=40℃T=25℃·826·可再生能源2019,37(6)
2,混合控制光伏系統(tǒng)約在0.12s后再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),該系統(tǒng)光伏輸出功率變化曲線的振蕩幅度明顯小于傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng),其中混合控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差約為0.21%,傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差約為0.47%。6.5s時(shí),將光照強(qiáng)度由1000W/m2降低至750W/m2,混合控制光伏系統(tǒng)約在0.15s后再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),而傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)需要大約1.23s才能再次達(dá)到穩(wěn)態(tài),此階段與傳統(tǒng)控制光伏系統(tǒng)相比,混合控制光伏系統(tǒng)的跟蹤誤差略高出0.4%,但該系統(tǒng)光伏輸出功率變化曲線的振蕩幅圖3混合控制算法流程圖Fig.3Theflowchartofhybridcontrolalgorithm算法啟動(dòng)初始化算法參數(shù)i≤N否是輸送第i個(gè)粒子測量光伏輸出電壓U(i)和電流I(i)計(jì)算光伏輸出功率P(i)=U(i)×I(i)是否P(i)>fitness(i)更新個(gè)體最優(yōu)適應(yīng)度值和個(gè)體最優(yōu)解個(gè)體最優(yōu)適應(yīng)度值和個(gè)體最優(yōu)解保持不變是否fitness(i)>Zbest更新群體最優(yōu)適應(yīng)度值和群體最優(yōu)解群體最優(yōu)適應(yīng)度值和群體最優(yōu)解保持不變i=i+1i=1群體方差小于閾值,最優(yōu)適應(yīng)度值小于理論閾值是是是是是否否否否否否是否否是按照公式(11),(12),(19)更新粒子速度、粒子位置、慣性權(quán)重|x(i)-x(j)|<C4啟動(dòng)電導(dǎo)增量法函數(shù)初步化步長k,D=Gbest+k按照公式(13),(14)更新慣粒子數(shù)值通過占空比D調(diào)節(jié)IGBT開關(guān)采樣U(t),I(t),計(jì)算dU=U(t)-U(t-1)dI=I(t)-I(t-1)dP/dU=I(t)+U(t)×dI/dUdU=0dP/dU=0dI=0dP/dU>0dI>0D=D-kD=DD=D+kU(t-1)=U(t)I(t-1)=I(t)|[P(t)-P(t-1)]/P(t-1)|>Pc通過D調(diào)?
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于基因排序遺傳算法的串聯(lián)光伏組件MPPT研究[J]. 鐘黎萍,張水平,顧啟民. 可再生能源. 2017(03)
[2]局部陰影下基于遺傳蟻群算法對MPPT的研究[J]. 劉建輝,李博. 可再生能源. 2017(01)
[3]太陽能電池最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)研究[J]. 金薇. 電子科技. 2015(03)
[4]基于自適應(yīng)差分進(jìn)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測[J]. 李倩,周彬倩,張建成,李嘉俊. 陜西電力. 2014(02)
[5]一種基于電導(dǎo)增量法的可變步長MPPT算法的研究[J]. 胡茗哲,馬學(xué)軍. 湖北理工學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(04)
[6]粒子群優(yōu)化算法在光伏陣列多峰最大功率點(diǎn)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 朱艷偉,石新春,但揚(yáng)清,李鵬,劉文穎,魏德冰,付超. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2012(04)
[7]光伏電池工程用數(shù)學(xué)模型研究[J]. 傅望,周林,郭珂,劉強(qiáng),代璐,黃勇. 電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2011(10)
[8]基于開路電壓法光伏電池最大功率追蹤器[J]. 鐘長藝,康龍?jiān)?聶洪濤,李貞姬. 電力電子技術(shù). 2011(07)
[9]太陽能發(fā)電變頻器驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的最大功率追蹤控制法[J]. 戴欣平,馬廣,楊曉紅. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2005(08)
本文編號(hào):3572482
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