阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪

阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪

光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpa...

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Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2021-12, Vol.49 (24), p.78-87
Hauptverfasser: 胡依林, 成奎, 杨博
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.201086