改进FA算法在阴影条件下光伏MPPT中的应用

为解决光伏阵列最大功率点在外部环境条件变化时难以进行有效的跟踪,以及传统的最大功率点跟踪(MPPT)方法常常会导致搜索陷入局部极值而且响应速度慢的问题,采用理论分析和仿真的方法,提出一种基于萤火虫算法(FA)的变步长MPPT算法,对传统FA算法的结构和参数进行分析改进,将萤火虫初始位置分散定位在可能的峰值点电压处,并设...     

局部遮挡下光伏组件MPPT复合算法

当光伏组件受到局部阴影遮挡时,其最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)过程常出现误跟踪、跟踪速度慢、光伏组件输出功率低等问题.为使局部阴影下光伏组件保持快速、稳定、准确地最大功率输出,基于电导增量法(incremental conductance algorithm, INC),结合全局比较算法(global comparison algorithm, GCA),提出一种基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法(INC-GCA),并通过搭建Simulink仿真模型和设计光伏试验平台,验证该算法的可行性.结果表明：基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法在光伏组件受到局部阴影遮挡时可准确追踪到最大功率,且跟踪速度快、可靠性高,完全避免了误跟踪问题;相较于电导增量法,该算法可有效提高光伏系统的发电效率,提升光伏电站的经济效益.     

3步光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列的P-U特性曲线在局部阴影的情况下会呈现多个极值点,传统算法容易陷于局部极值,智能算法追踪耗时过多.在研究两类算法的基础上,提出一种基于扰动观察法和粒子群算法的3步最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围并确定粒子数目;采用改进粒子群算法实现全局搜索寻找最优局部;采用逐步逼近的扰动观察法在最优局部内搜索最大功率点.仿真结果表明:该算法在均匀光照和局部遮阴情况下均能准确迅速地跟踪到最大功率点,相比于粒子群算法,追踪时间缩短35%,以上.     

基于蚁群算法的局部阴影光伏最大功率跟踪算法

针对局部阴影情况下光伏输出曲线非线性和多峰值的特性,提出基于蚁群算法的光伏多峰值最大功率跟踪算法.通过对光伏输出曲线的结构及均匀分布特性的分析,构建蚁群极值寻优过程,对特定区间进行极值点搜索,最后求出最大功率点.仿真表明,该算法能够有效地跟踪全局最大功率点,避免其收敛于局部最优解,与传统全局扫描算法不同,其收敛速度及精度不受光伏曲线形状的影响.     

光伏并网发电系统最大功率输出控制研究

针对光伏并网发电系统功率输出低的问题,提出从优化最大功率点跟踪和并网控制2个方面综合考虑的方案。对于光伏阵列的最大功率输出,提出一种改进的模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA);对于并网功率控制,提出多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略,通过Matlab/Simulik软件搭建相关模型并进行仿真。研究结果表明:模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)能够解决遮荫情况下全局最大功率点跟踪问题,避免光伏阵列陷入局部最大功率点,减少光电转换系统的能量损失;多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略能实现光伏并网发电最大功率稳定输出,使能源利用率最高。仿真结果验证了这些方案的可行性和有效性。     

基于复合算法的光伏最大功率点追踪

由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。     

基于改进布谷鸟算法结合电导增量法的最大功率点追踪

动态遮阴下,光伏阵列的输出P-U曲线会出现多个功率极值点,传统最大功率点追踪会陷入局部最优。为此,本文提出基于自适应差分进化的改进布谷鸟(ICS)算法与电导增量法(INC)相结合的复合算法(ICS-INC)。该算法提出自适应抛弃概率和自适应步长因子,结合差分变异进行随机偏好游走,使算法的搜索开发能力得到提升,避免陷入局部最优。通过改进Lévy飞行公式减小其随机性,减小算法的迭代次数来缩短跟踪时间,由INC实现局部快速搜索,稳定输出最大功率。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的追踪速度,全局搜索性以及环境变化的适应能力均得到提升。     

适用于光伏多峰功率跟踪的改进型粒子群优化算法

针对在自然环境下光伏阵列上时常发生的局部阴影而引起P-V曲线由单峰转变成多峰状态,从而导致常规最大功率跟踪算法失效的问题,在研究传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进型控制算法。该算法采用全局模式和局部模式两种运行手段定位最大峰值点,在对粒子群优化的速度更新方式上,去除了大量的随机变量干扰,使结构优化非常明显。改进后粒子群优化算法能够使功率跟踪避免陷入局部最优,使之找到真正的最大功率点。通过与传统粒子群算法对比仿真及试验,结果表明,在光伏阵列局部遮荫的情况下,改进后的粒子群优化算法可以快速准确地搜索到最大功率点,追踪精度高达95%,并且比传统的粒子群算法在搜索效率上提升28%,较好地避免了陷入局部最优。     

光伏系统中全局最大功率点的优化

针对当光伏列阵接收到不均匀光照时,整个光伏系统的P-V曲线变为多峰值曲线,采用传统的最大功率点跟踪方法不能很好地追踪最大功率点的问题,提出一种基于改进的模拟退火-粒子群算法的最大功率点跟踪方法。研究结果表明:该优化算法中加入存储单元,保证了算法不会陷入局部最大值点,同时引入粒子群适值函数,调整退火温度,保证了运行速度;通过该方法可以快速的准确地找到光伏系统的全局最大功率点;仿真结果证明了该算法的正确性。     

局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪算法的研究

传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰情况下容易陷入局部最优，蝴蝶优化算法有全局优化能力，但由于收敛精度较低而没有被广泛使用。提出了一种改进蝴蝶优化算法与扰动观察法相结合的MPPT算法，引入混沌映射理论和动态切换概率改进蝴蝶优化算法。先通过蝴蝶优化算法的全局搜索能力定位最大功率点范围，后切换小步长扰动观察法精准定位最大功率点。混合算法结合了蝴蝶优化算法和扰动观察法的优点，通过Simulink仿真实验，与传统蝴蝶优化算法、粒子群算法作对比，改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境，且在收敛精度和速度方面均有一定优势。