一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列mppt方法

文档序号:6304021阅读:306来源:国知局
一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列mppt方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,主要采用布谷鸟搜索算法和模糊PI控制算法相结合,实现对光伏阵列最大功率点跟踪;首先通过布谷鸟搜索算法这种新型的种群迭代全局快速搜索技术,快速、准确地搜索到光伏阵列全局最大功率点,然后由模糊PI控制实现最大功率点跟踪,能够有效地提高光伏发电系统的效率。本发明采用的方法算法概念简单、调节参数少、搜索精度高、跟踪速度快,易于实现,可使得光伏阵列稳定运行在最大功率点处。
【专利说明】一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种光伏阵列MPPT方法,特别涉及一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法。
【背景技术】
[0002]近年来,光伏发电作为太阳能发电的重要应用方式,凭借其容量小、电压等级低、接近负荷、对电网影响小等优势,其大范围应用前景极为广阔。光伏阵列是光伏并网电站系统的关键部件,其1-U特性是一组由太阳辐射强度、环境温度和光伏模块参数等共同影响的非线性函数,且输出功率特性曲线易受外界环境变化而变化,最大输出功率点快速寻优算法需要快速搜索到最大值,并利用脉冲宽度调制(下文中简称PWM)技术进行光伏阵列最大功率点跟踪(下文中简称MPPT)控制,使得光伏阵列能够稳定运行在最大功率点处,但是在现有技术中对光伏阵列最大功率点跟踪控制的方法参数多,精度不高。
[0003]布谷鸟搜索(Cuckoo search, CS)算法是一种模拟布谷鸟寻窝孵蛋行为的全局搜索方法。布谷鸟的繁殖行为很特殊,它将鸟蛋产在别的鸟(宿主鸟)的鸟窝里来孵化繁殖后代。如果宿主鸟发现鸟巢中的鸟蛋不是自己产的鸟蛋时,就会将布谷鸟蛋推出鸟巢之外或者在别的地方新建一个鸟巢繁殖后代。布谷鸟通过选择质量较优和改进质量较差的鸟窝,最终找到一个较优的鸟窝来孵化自己的鸟蛋。此外,寻优过程中的布谷鸟采用参考当前找到的最优质量鸟窝的莱维飞行模式,形成一种高效的全局寻优模式。
[0004]传统的PI控制器对于模型参数变化大、有外部扰动的系统,难以的实现理想的控制效果,模糊PI控制算法是一种仿人思维的控制技术,不依赖于被控过程的数学模型,具有动态响应快、抗干扰能力强、鲁棒性好、稳态精度高等优良的动态性能,得到广泛应用。
[0005]现有的成熟技术一般是用电导增量法,这种方法的实时性不高,在多峰曲线下会陷入局部最优点;其次,全局扫描法可以找到全局最优点,但耗时较长,且在每当外部条件发生变化后均需重新扫描,无法达到实时跟踪的效果。

【发明内容】

[0006]发明目的:针对现有技术存在的问题,本发明提出的是一种调节参数少、搜索精度高的基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法。
[0007]
【发明内容】
:本发明提供了一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,包括如下步骤:
[0008]步骤10:实时采集光伏阵列的光照强度和环境温度;
[0009]步骤20:根据当前的光照强度和环境温度,利用布谷鸟搜索算法搜索到光伏阵列的最大功率点;
[0010]步骤30:根据布谷鸟算法搜索到的光伏阵列最大功率寻优值和光伏阵列实际输出功率,将其偏差值经模糊PI控制算法得到PWM占空比控制量;
[0011]步骤40:根据PWM占空比控制量控制Boost电路,使得光伏阵列稳定运行在最大功率点处。
[0012]进一步,所述步骤20中利用布谷鸟算法搜索光伏阵列对应的最大功率点的方法为:
[0013]步骤201:参数初始化;初始化产生光伏阵列功率寻优点个数为N,寻优过程中功率点淘汰概率Pa ;
[0014]步骤202:初始化光伏阵列工作电压;随机产生N个光伏阵列功率寻优点的工作电压值 Xi,i = 1,2,…N;
[0015]步骤203:确定寻优目标函数;以光伏阵列最大输出功率作为目标函数,记录下光伏阵列N个功率寻优点中最大功率值Pbest及最大功率值Pbest所对应的光伏阵列工作电压
值 Xbest ;
[0016]步骤204:通过莱维飞行模式来更新光伏阵列N个功率寻优点的工作电压值;根据公式x,(i+1> =Xf1 +α十Z更新N个光伏阵列功率寻优点的第t+Ι次迭代的工作电压值;
[0017]其中,t表示当前迭代次数;α为步长控制参数,α值服从标准正态分布;i属于N,表示光伏阵列功率寻优点的标号;?表示点对点乘法;L为莱维搜索路径,SP
飞行时的步长,
【权利要求】
1.一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤10:实时采集光伏阵列的光照强度和环境温度; 步骤20:根据当前的光照强度和环境温度,利用布谷鸟搜索算法搜索到光伏阵列的最大功率点; 步骤30:根据布谷鸟算法搜索到的光伏阵列最大功率寻优值和光伏阵列实际输出功率,将光伏阵列最大功率和光伏阵列实际输出功率偏差值经模糊PI控制算法得到PWM占空比控制量; 步骤40:根据PWM占空比控制量控制Boost电路,使得光伏阵列稳定运行在最大功率点处。
2.根据权利要求1所述的一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,其特征在于:所述步骤20中利用布谷鸟算法搜索光伏阵列对应的最大功率点的方法为: 步骤201:参数初始化;初始化产生光伏阵列功率寻优点个数为N,寻优过程中功率点淘汰概率Pa ; 步骤202:初始化光伏阵列工作电压;随机产生N个光伏阵列功率寻优点的工作电压值Xi, i = 1,2,…N; 步骤203:确定寻优目标函数;以光伏阵列最大输出功率作为目标函数,记录下光伏阵列N个功率寻优点中最大功率值Pbest及最大功率值Pbest所对应的光伏阵列工作电压值Xbest ? 步骤204:通过莱维飞行模式来更新光伏阵列N个功率寻优点的工作电压值;根据公式X\t+l) = V +?十Z更新N个光伏阵列功率寻优点的第t+Ι次迭代的工作电压值; 其中,t表示当前迭代次数;α为步长控制参数,α值服从标准正态分布;i属于N,表示光伏阵列功率寻优点的标号;@表示点对点乘法;L为莱维搜索路径,即飞行时的步长
3.根据权利要求1所述的一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,其特征在于:所述的步骤30中采用模糊PI控制算法得到PWM占空比控制量的步骤为: 步骤301:求取模糊控制输入量:根据公式e = Pgbest-Ppv和Δ e = ek-ek_!计算获得偏差量e和偏差量增益Λ e,定义模糊控制输出量:PI调节的参数变化量Ak1^P Aki;其中,Pgbest为布谷鸟搜索算法得到的光伏阵列最大功率值;PPV为光伏阵列实际输出功率;ek为第k时刻的偏差量;ek_i为第k-Ι时刻的偏差量; 步骤302:选取模糊控制隶属度函数并建立模糊规则,根据公式< =&+Δ\和< +Δ&得到模糊整定后PI调节的参数值<和< 其中,1^和h为当前PI调节的参数值; 步骤303:运用模糊PI控制算法得到PWM占空比控制量,通过模糊PI控制算法得到输出功率实际值与布谷鸟算法搜索到的光伏阵列最大功率寻优值的偏差值,将偏差值与载波信号进行调制,输出PWM占空比信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于布谷鸟搜索算法的光伏阵列MPPT方法,其特征在于:所述的步骤40中根据PWM占空比控制量控制Boost电路,是根据PWM占空比控制量控制Boost电路中的IGBT模块。`
【文档编号】G05F1/67GK103885521SQ201410094187
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月14日 优先权日:2014年3月14日
【发明者】陈凌, 王宏华, 韩伟 申请人:河海大学
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