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时间:2020-04-14
《基于粒子群算法的光伏MPPT控制策略研究-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于粒子群算法的光伏MPPT控制策略研究ResearchofPVMPPTcontrolstrategybasedonparticleswarmoptimization马运亮,高梅峰,周超超’MAYun—liang。,GAOMei.feng,ZHOUChao.chao’(1.许继电气股份有限公司,许昌461000;2.许昌供电公司,许昌461000)摘要:为解决光伏发电系统中传统最大功率点跟踪方法存在的受光照、温度等环境因素影响严重的局限性,利用粒子群算法求取最大功率点。粒子群算法是一种群体智能领域的优化算法,
2、具有参数少、收敛速度快、容易实现等优点。通过定义直流侧电压给定值为粒子位置变量,光伏电池输出功率值为粒子位置优劣的衡量标准变量,构造目标函数。然后仿真分析在不均匀条件下对比了恒电压法的跟踪效果,验证了粒子群算法的优越性。最后实验结果也验证了所提方案的有效性。关键词:光伏发电;最大功率点跟踪;粒子群;不均匀条件;控制策略中图分类号:TM46文献标识码:A文章编号:1009—0134(2015)07(上)一0052—03Ooi:10.3969/J.issn.1009-0134.2015.07(I-).140引言一
3、种基于迭代的优化算法起源于对鸟群觅食过程的模拟嘲。面对日益严峻的生态环境污染和化石燃料短缺的困将搜索最大食物源的鸟称为“粒子”,每个粒子的位置都是境,积极发展可再生能源,走可持续发展的道路是社会一个解,最终系统将收敛至最优解。在粒子每次迭代过发展的必由之路。光伏发电作为新型可再生能源,有着程中,每个粒子的位置和速度可由以下公式描述】:众多优点,例如阳光充足、分布广泛、持续性好,将来无疑会成为一种最理想的替代能源⋯。然而光伏发电本=&+c1,i(一#)+c(一)(1)身还存在若干问题,其中最大功率点跟踪便是光伏
4、发电=+V.k(2)系统相关技术的研究热点之一。式(1)和式(2)中,i=l,2,⋯,m。m为粒子的个数,k为在光伏发电系统中,用来实现MPPT控制有很多典迭代次数,Ca)为惯性权重系数,C,,C2为常数,rl和r为型的算法【2],其中应用最广泛的有恒定电压法、干扰观0~12_间的随机数。定义x为第i个粒子的历史最优值测法和电导增量法。文献[3】中介绍了恒定电压法的基本位置,X一为整个粒子群的最优解所在位置,fSb问题的原理,但是该方法追踪到的最大功率点并不是真正意义目标函数,即衡量粒子所在位置优劣的适应度函
5、数。在上的MPPT,而是一个接近值,而且该算法受温度的影迭代过程中,x一和f(x)分别为:响较大。文献【4】中介绍了干扰观测法的应用,但是该方法实时性不好,在光照强度发生快速变化的时候,输出。一:j【f(xk+‘)>厂(k一)(3)Xk厂()>厂(Xk+)一特性曲线也会发生很大的变化,而且在这个过程中很有—可能发生错误的判断;文献【5】介绍了相比前两种方法更厂()=max{厂(),厂(),⋯,()}(4)有效的电导增量法,但是该算法和前面两者一样均不能惯性权重系数∞使粒子根据自身速度作惯性运动,解决局部阴影情
6、况下的最大功率跟踪问题。反映了粒子的记忆功能。c和C使粒子具有学习调整功针对传统算法的局限性本文将群体智能领域中的能,用于分配个体经验和群体经验影响个体收敛速度的粒子群算法应用到光伏发电MPPT控制系统中。该算法比重,粒子在搜索过程中逐渐向最优值靠近。rx和r:使对于存在全局最优和局部最优的复杂非线性问题,求出得粒子在搜索过程中具有随机性,以更大的概率趋近最全局最优解的概率高,并且最后直流侧电压工作于稳定优解。该式的目标是计算粒子的行进方向和速度,所包值。其并行处理的方式加快了系统的收敛速度,算法简含的三个部
7、分分别为动量部分、认知部分和社会部分,单,鲁棒性好,易于工程实现。体现了粒子群算法的智能性和可行性。1粒子群算法基本原理2基于粒子群算法的MPPT控制粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是根据光伏电池的输出特性,在一定约束条件下将粒救稿日期:2015-02-1l作者简介:马运亮(1980一),男,工程师,本科,研究方向为工业自动控制系统和电力系统微机继电保护设备。【52】第37卷第7期2015-07(上)500l和功率随着电压的波动而波动,最终稳定在最大功率点1.电压425
8、V左右,最大功率点电流约为9A,输出功率约45o\^一为4kW,该功率值也与第一个扫描周期出现的最大功率4oo相等,验证了MPPT算法的正确性和可行性。3501八\^一一一V⋯⋯。300100t/s2004Il,In35●-●l耋s_2·5●。2Math1.0DkV~,528.278(b)输出功率图5最大功率跟踪曲线圈3粒子群算法仿真结果基于DsPTMS32OF2一蜒83/A3。5;搭)建了基一班于
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