1.一种光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,包括以下步骤:
步骤1:测量光伏阵列的输出电压、输出电流,根据光伏阵列组件及阴影情况得到峰值数目n;
步骤2:调用IGSO算法,对光伏最大功率所对应电压进行跟踪;
步骤3:脉冲发生器根据所得电压,产生PWM信号使光伏阵列运行于更新后的阵列电压点,为光伏阵列最大输出功率;
步骤4:当功率变化率Δp大于0.015时,重启搜索过程,返回步骤1。
2.根据权利要求1所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2具体包括
2-1:建立光伏最大功率跟踪模型:
2-2:光伏最大功率所对应电压搜索:
2-2-1:种群初始化:生成包含与多峰峰数相同的n个生产者的初始种群,最大迭代次数为N,设置生产者初始位置;
2-2-2:进入生产者循环:进入第i个生产者Pri(1≤i≤n)的搜索循环,设定第i个生产者Pri会在(i-1)×Uoc_module至i×Uoc_module的范围搜索,其中Uoc_module为组件开路电压,此时第i个生产者Pri的位置为采用生产者搜索策略进行搜索;
2-2-3:搜索第i个生产者第k+1代后的最佳位置
2-2-4:搜索第k+1代最终全局位置XPr:执行完各个生产者的最大功率点搜索循环后,确定该代生产者的最终位置;
2-2-5:获得各代最终位置:完成N次迭代或达到收敛条件后得到各代生产者的最终位置;
2-2-6:获得全局最终电压:得到全局最终位置所对应的电压。
3.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-1中,根据光伏阵列特性以及利用群搜索GSO优化算法包含生产者、觅食者、漫游者的成员特征,目标函数为阵列的输出功率,生产者、觅食者位置代表阵列输入电压值。
4.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-2-1中,改变生产者初始位置初始化的方式为:第1个生产者Pr1的初始位置选为0.7UOC_module,第2个生产者Pr2的初始位置则选为0.7UOC_module+0.8UOC_module,以此类推,即第i个生产者的初始位置选为0.7UOC_module+0.8(i-1)UOC_module,第n个生产者Prn可初始化为0.8UOC_array,生产者的搜索范围为0~UOC_array。
5.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-2-2中,生产者搜索策略满足下式:
式中,代表第i个生产者Pri第k次迭代时的位置;代表第i个生产者Pri在中间、右边,左边三个方向,第k+1代后所处的位置;lPr-max代表生产者最大搜索距离,考虑到第i个生产者Pri会在(i-1)×UOC_module至i×UOC_module的范围内搜索,lPr-max设定为|UOC_module|;r1是(0,1)之间的随机数。
6.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-2-3中,最佳位置的搜索策略满足下式;
7.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-2-4中,第k+1代最终全局位置XPr的搜索策略满足下式:
8.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤2-2-5中,收敛条件是指|Pk-Pk-1|≤ε,ε=0.01其中Pk代表第k次迭代功率值;完成N次迭代的判断方法是:令k=k+1后,判断k是否小于或等于最大迭代次数为N,若是,则没有完成N次迭代,返回步骤2-2-1,若不是,则完成N次迭代,进入步骤3。
9.根据权利要求2所述的光伏阵列多峰最大功率群搜索优化跟踪方法,其特征在于:所述步骤4中,功率变化率Δp的计算公式为:
式中Preal为阵列运行于最大功率点的实时输出功率,Pm为最大功率。