改进粒子群算法在光伏阵列多峰值MPPT中的应用.docxVIP

学兔兔 www.xuet ut 193 《自动化与仪器仪表》2015年3期(总第185期) 改进粒子群算法在光伏阵列多峰值MPPT中的应用 娄贺伟，李光林，蔡鹏宇，李 凯 (辽宁工业大学电子与信息工程学院 辽宁锦州，121001) 摘 要：在局部遮荫下，光伏阵列的P-U特性曲线存在多个极值点，常规最大功率跟踪(MPPT) 算法在光伏阵列多峰值 MPPT应用中将失效。粒子群算法(PSO) 有良好的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力，被应用于光伏阵列多峰值MPPT, 但是PSO存在收敛精度低 和收敛不稳定性的缺点。为了提高PSO算法的收敛稳定性和收敛精度，引入非线性策略对PSO算法进行改进，Matlab仿真结 果表明，改进的粒子群算法在多峰值MPPT应用中可以稳定、准确的跟踪光伏阵列的最大输出功率。 关键词：局部遮荫；最大功率跟踪；粒子群算法；非线性策略 DOI编码：10.14016/ki.1001-9227.2015.03.193 Abstract: The P-U characteristic curve of PV arrays will have multi-peakmulti-peak multi-peak multi-peak multi-peak multi-peak when it is partially shaded, which will make the conventional maximum power point tracking (MPPT) failed. Particle swarm optimization (PSO) is used in Global MPPT for PV Array because it has good global optimization ability, but it has shortcom- ings in convergence accuracy convergence accuracysearching accuracy and instability. In order to solve these problems, the nonlin- car control strategy is introduced to improve PSO, The simulation results of Matlab show that the improved PSO has better conver- gence stability and convergence accuracy convergence accuracysearching accuracy. Key words: Partial shading; Maximumpowerpointracking(MPPT);Particleswarmoptimization(PSO); Nonlinearcontrolstrategy 中图分类号： TN2 文献标识码： A 文章编号：1001-9227(2015)03-0193-03 0 引 言 由于单块光伏电池组件的输出电压较小，不能满足光伏发 电系统后续的逆变要求，在实际工程应用中通常将多块光伏电 池组件串联成光伏阵列使用。光伏阵列的输出功率受外部环境 的影响较大，当光伏阵列发生局部遮荫时，其P-U 特性曲线存 在多个峰值。电压扰动法 (PO) 、电导增量法(INC)等传统最 大功率跟踪算法在对光伏阵列多峰值中应用时常常会陷入局部 最大值，而非全局最大值，导致跟踪失败。本文针对光伏阵 列的多峰值问题，采用了一种改进的粒子群算法，在运算过程 中对算法的惯性权重、学习因子等参数进行非线性调整-。实 验结果表明，改进的粒子群算法可以有效的提高最大功率跟踪 的稳定性和精度。 1 光伏阵列的多峰值特性 当多个光伏电池组件串联组成光伏阵列时，输出总功率等 于各电池组件输出功率的和。以两个光伏电池组件串联为例对 局部遮荫下光伏阵列的输出特性进行分析，图1是两个光伏电 池组件串联成的光伏阵列模型。 图1 两个光伏电池组件的串联模型 收稿日期：2015-01-18 作者简介：娄贺伟(1988-),男，河南漯河人，硕士研究生，主 要研究方向为电力电子与电力传动。 假设所选的两块光伏电池组件的型号相同，在外部环境相 同的条件下，流过旁路二极管D 、D? 的电流为0。若光伏电池 PV1受到的光照强度小于光伏电池PV2受到的光照强度，则 PV1的短路电流L, 小于PV2的短路电流L? 。当阵列的输出电流 在Li 、L 之间时， D1 被迫导通，光伏阵列的输出特性等于 PV2 的输出特性；当光伏