一种局部阴影下多峰值光伏最大功率跟踪控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种光伏最大功率跟踪控制方法，特别是设及一种局部阴影下多峰值 光伏最大功率跟踪巧制方法。
【背景技术】
[0002] 随着光伏发电系统在世界范围内的广泛应用，光伏发电系统也渐渐暴露出了许多 问题，其中比较突出的问题主要是光伏电池工作效率偏低，光伏电池不能完全的发挥其效 能。为解决该些问题，则需要良好的控制算法，特别是光伏最大功率跟踪控制算法。通过光 伏最大功率跟踪控制算法能使光伏电池一直工作在最大功率点，实现功率的最大输出，提 升整个系统的效率。传统追踪单一峰值点的方法有：间歇扫描法、扰动观察法、电导增量法、 定电压跟踪、模糊控制法、动态阻抗匹配法、最优梯度法、短路电流结合扰动观察法等，然而 上述方法对局部阴影下出现多峰值光伏最大功率跟踪都已经失效。
【发明内容】
[0003] 为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种局部阴影下多峰值 光伏最大功率跟踪控制方法，其采用改进的果蛹优化方法在多峰函数寻找最优值收敛速度 极快，避免了陷入局部最大值、造成判断失误，能够实现快速、精确地得到光伏阵列最大功 率点。
[0004] 为达上述及其它目的，本发明提出一种局部阴影下多峰值光伏最大功率跟踪控制 方法，包括如下步骤：
[0005] 步骤一，将光伏电池进行串并联，形成光伏阵列，建立该光伏阵列局部阴影下数学 板型；
[0006] 步骤二，根据所建立的数学模型得出该光伏阵列在遮挡下出现双峰的P-V和I-V 输出特性曲线；
[0007] 步骤=，将建立的数学模型作为目标函数，利用改进的果蛹优化方法进行优化，找 到该光伏阵列最大功率功率点。
[0008] 进一步地，于步骤一中，将两个有同样光照和溫度串联的子串在遮挡式相同情况 下进行并联。
[0009] 进一步地，单个子串的电流方程用如下分段函数表达式表示：
[0010]
[0011] 其中，U代表流过子串S1的电流；I,。2代表流过子串S2的电流；I1代表流过单个 子串的电流；I代表Si的电压；代表S2的电压；a'4代表Si光照强度下的光伏组件个数， "A代表S2光照强度下的光伏组件个数。
[0012] 进一步地，步骤立进一步包括：
[0013]步骤1. 1，对果蛹群体位置进行初始化；
[0014] 步骤1. 2,获取电压和功率的随机捜索坐标；
[0015] 步骤1. 3,计算光伏电压和功率当前位置和原点之间的距离Di，并计算味道浓度 判定值Si ;
[0016] 步骤1. 4,将各个味道浓度判定值代入味道浓度判定函数，并找出群体最优果蛹位 置和最优值，并将味道浓度判定值代入最大值判定函数化ction中，寻找出光伏阵列当前 位置的最大值；
[0017] 步骤1. 5,保留光伏阵列当前最大值和与其对应的电压和功率坐标，运时果蛹群体 通过自身的视觉对食物源进行定位，之后飞向最大值所在的位置；
[0018] 步骤1. 6,进入迭代寻优，重复迭代步骤1. 2-1. 4,同时判断最大值是否大于前一 迭代局部最大值；若成立，则执行步骤1. 5。
[0019] 进一步地，于步骤1.2中，设定电压和功率捜索方向为随机函数randO,产生一个 [0，1]的步长。
[0020] 进一步地，Di和Si由下式获得：
[0023] 其中，狂，Y)为步骤1. 2中的随机捜索坐标。
[0024] 进一步地，于步骤1. 3中，将Si自变量进行归一化后计算。
[0025] 进一步地，当迭代结束找到最大功率值时进行反归一化，将电压和功率坐标值反 归一化为真实值。
[0026] 进一步地，在迭代过程中采用新的坐标
[0027] Xi = InitX_axis+K*rand 0 - P
[0028] Yi = InitX_axis+K*rand〇-P
[0029] 其中K为常数，范围在[0, 1]内，
[0030] 进一步地，步骤1.6中，当得出果蛹每个个体最优值进行比较，得出最大值，设 定一个误差值当最大值与理论值差值的绝对值小于时，即ISmel化est-Pm。、 < 并且到达最大迭代次数，则停止迭代。
[0031] 与现有技术相比，本发明一种局部阴影下多峰值光伏最大功率跟踪控制方法采用 改进的果蛹优化方法在多峰函数寻找最优值收敛速度极快，避免了陷入局部最大值、造成 判断失误，能够实现快速、精确地得到光伏阵列最大功率点。
【附图说明】
[0032]图1为本发明一种光伏最大功率跟踪控制方法的步骤流程图；
[0033] 图2为本发明较佳实施例中两个子串并联的光伏阵列结构图；
[0034]图3为局部阴影下伏阵列的I-U特性曲线；
[003引图4为局部阴影下伏阵列的P-U特性曲线；
[0036] 图5为果蛹群体迭代捜索食物示意图
[0037] 图6为局部阴影下多峰跟踪过程；
[0038] 图7为本发明较佳实施例之改进的果蛹优化方法的跟踪流程图。
【具体实施方式】
[0039]W下通过特定的具体实例并结合【附图说明】本发明的实施方式，本领域技术人员可 由本说明书所掲示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同 的具体实例加W施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离 本发明的精神下进行各种修饰与变更。
[0040] 图1为本发明一种局部阴影下多峰值光伏最大功率跟踪控制方法的步骤流程图。 如图1所示，本发明一种局部阴影下多峰值光伏最大功率跟踪控制方法，包括如下步骤：
[0041] 步骤101，将光伏电池进行串并联，形成一定规模的光伏阵列，建立光伏阵列局部 阴影下数学模型。
[0042] 将光伏电池进行串并联后，形成一定规模的光伏阵列，将两个有同样光照和溫度 串联的子串在遮挡式相同情况下进行并联，如图2所示。光伏阵列运种遮挡条件下光伏阵 列的的输出分段电流如表达式1所示，（其中S1表示阴影遮挡的光伏组件，S2表示正常的 光伏组件），在非均匀光照强度下，S2子串产生的电流Iscl大于S1子串产生的电流Isc2。 在图1遮挡条件下单个子串的电流方程可W用分段函数表达式（公式1)表示：
[0043]
[0044]式中U代表阴影图2中流过Si的电流；1,。2代表阴影图2中流过S2的电流；I1代 表流过单个子串的电流；J代表Si的电压；备代表S2的电压；代表Si光照强度下的光伏 组件个数，-V*代表S2光照强度下的光伏组件个数。
[0045] 步骤102,根据所建立的数学模型得出光伏阵列在遮挡下出现双峰的P-V和I-V输 出特性曲线。
[004引具体地，由公式（1)得到光伏阵列的双峰输出特性曲线。如图3和图4所示。
[0047] 步骤103,将建立的数学模型作为目标函数，利用改进的果蛹优化方法进行优化， 找到光伏阵列最大功率功率点。
[0048] 具体地，在步骤103中，将公式（1)带入改进的果蛹优化方法中，找到光伏阵列最 大功率功率点。在本发明中，果蛹优化方法的捜索原理图如图5所示，其具体步骤为：
[0049] 步骤一，首先对果蛹群体位置进行初始化，设置果蛹种群规模，初始位置和迭代次 数，初始化结果为InitX_axis;InitY_axis狂代表电压值，Y代表功率值）。
[0050] 步骤二，获取电压和功率的随机捜索坐标。设定电压和功率捜索方向为随机函数 randO,产生一个[0，1]的步长，则电压和功率的随机捜索坐标便可W通过下面的公式获 得：
[0051] Xi=InitX_axis+10*rand() (2)
[0052