基于猫群算法的光伏阵列多峰MPPT控制策略.pdf

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1、巴／J巴丁披个Vo1．5U．0．102016年10月PowerElectronics0etober2016基于猫群算法的光伏阵列多峰MPPT控制策略聂晓华．王薇(南昌大学，信息工程学院，江西南昌330031)摘要：在复杂应用环境下，光伏系统输出特性曲线通常呈多峰状、带噪声等特点，且由于光照强度的时变性，导致输出功率变化较快，对最大功率点跟踪(MPIrf)算法的实时性、准确性有更高的要求。采用猫群算法(CSO)结合递推最小二乘法对光伏阵列多峰MPPT进行控制，很好地利用了猫的懒散性，多数时间内进行搜索。而少数时间进行跟踪，缩短了收敛时间；同时采用递推最小二乘法，有效提高了最优解的精度。最后，通过

2、仿真和实验分析，并将该算法与多种智能算法比较。验证了该控制策略的实时性和高效性。关键词：光伏；最大功率点跟踪；猫群算法中图分类号：TM615文献标识码：A文章编号：1000—100X(2016)10一O039—03CatSwarmOptimizationforMPPT0fPVArrayUnderComplexApplicationEnvironmentsNIEXiaohua．WANGWei(NanchangUniversity，Nanchang330031，China)Abatract：Photovohaie(PV)systemoutputcharacteristiccurveincomple

3、xapplicationenvironmentsgenerallyshowsmol'epeakswithnoiseandothercharacteristics．Sincethevariablelightintensityresultsinrapidchangesinoutputpower，maximumpowerpointtracking(MPPT)algorithmrequireshigherconditionsforreal—timeandaccuracy．Cat8W—al3moptimization(CSO)combinedwithrecursiveleastsquaresmethod

4、isusedtoimplementacontrolofthemuhim—odalMPPTPVarray．Thealgorithmmakesg00duseoflazycat，mosttimetosearch，afewtimestotrack，andshort—eningtheconvergencetime．Recursiveleastsquaresmethodcanefectivelyimprovestheaccuracyoftheoptimalsolu-tion．Finally，comparewithavarietyofintelligentalgorithms，thesimulationan

5、dexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasgoodperformanceinreal·timeandeficiency．Keywords：photovoltaicarray；maximumpowerpointtracking；catswarmoptimizationFoundationProject：SupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51467013)1引言由于受外界环境影响．光照强度通常是时变的，因收敛时间较长，进而导致系统不能随外界环太阳能光伏发电系统具有无

6、污染、无噪音等境的变化而迅速追踪到MPP，且在对光伏阵列电特点，为使系统效益达到最大化，需对光伏系统的压采样的过程中，因存在量测噪声，也会影响跟踪最大功率点(MPP)进行跟踪，这是太阳能发电过速度和准确度。为解决收敛时间长和噪声的问题，程中的关键技术之一。由于光伏组件的功率电压在此基于CSO提出了一种新的MPPT策略。该算(P-U)特性曲线具有明显的非线性特征，且太阳能法能快速搜索到全局MPP．并利用递推最小二乘光伏阵列板易受光照强度和温度变化的影响，造法削弱了噪声的影响，提高了MPPT的准确度。成P-U曲线很可能出现多峰的现象。而采用传统MPP搜索方法易陷入局部最优，误跟踪极值点，导2复杂应

7、用环境下光伏阵列j『，．U特性致系统输出功率降低。为解决该问题，使用智能算图1示出晶体硅光伏电池常用等效电路模型。法对MPP进行全局搜索【卜．虽较好地解决了局部—L广——————T——————广————c——]十最优导致失效的问题．但因其控制过程相对复杂，1nVD丰‰4l，sRs凰{u参数较多，往往使收敛时间大大增加。为光生电流；，d为暗电流；为旁路电流；，为负载电流；R^为基金项目：国家自然科学