44]
[0045]其中，f为光伏阵列的输出功率，在约束条件较为g:U>0时，建立拉格朗日函数L (υ，λ)如下所示：
[0046]
[0047]其中λ为拉格朗日乘子，g(U)为约束条件表达式；
[0048]步骤三，对以上的拉格朗日函数利用
，进行求解，其 中dk为搜索方向，Hk为第k次搜索的Hessian矩阵的正定拟牛顿近似，由此确定第k次搜索的 方向d和拉格朗日乘子λ;
[0049] 步骤四，根据改进的Armijo准则进行一维搜索，即建立关于Θ的目标函数如下所 示：
[0050]
[0051] 其中以呆证使目标函数F充分减小，II为收缩因子(〇<n<i);
[0052]步骤五，若F(0i+5i)<F(0)，贝lj有θ?+1 =θ?+δ?，增加步长5i+1=γδ?，转步骤六;若F(θ?-δ?) <F(Θ)，贝IJ有0i+1 =θ?-δ?，缩小步长5i+1 =ηδ?，转步骤六;否则，0i+1 = 0i;
[0053] 步骤六，若δ1+!<ε或者循环计数i>imax，则转步骤七;否则i=i+l，转步骤五；
[0054]步骤七，根据μ=θ1+1确定最大功率点处电压的补偿因子& =//%由此计算出新的 迭代点=K+ ;
[0055] 步骤八，若满足收敛终止条件|Uk+1-Uk| <ε，或者达到最大迭代次数k>Imax，则Uk+1 即为光伏阵列最大功率点处的最优电压解，跟踪优化过程结束;否则进行步骤九；
[0056]步骤九，更新Hessian矩阵，其更新方法如下所示：
[0057]
[0058]其中Sk=Uk+i-Uk，符号 ▽:表示梯度;然后令k=k+l，转步骤三。
[0059]本发明直接将约束函数与目标函数用拉格朗日函数表示，并利用一维搜索进行子 问题的迭代求解，更加直观简便，效率更高。
[0060]实施例：
[0061]本实施例的主要目的是验证本发明的有效性与稳定性。图2为光伏系统的整体框 图，其中MPPT_C〇ntr〇ller模块主要是按照图1所示流程进行编程输出Umax作为恒压控制法 的参考电压，随着外部环境的改变，控制PWM输出，实现外部负载与光伏阵列内部阻抗的动 态匹配，从而实现最大功率点跟踪。仿真选取的200W光伏电池在标准测试条件下的参数为 Um=36.3V^Im=5.5A^U〇c = 43.5V^Isc= 5.85A〇
[0062] 图3所示为光伏电池在光辐射度分别在1000W/m2、800W/m2、600W/m2时的U-P和U-I 曲线，其结果与实物理论值相匹配，验证了模型的正确性。图4所示为光伏系统实现最大功 率点跟踪的整体的仿真图，其光辐射度从1 〇〇〇W/m2变化到800W/V时的功率输出曲线如图5 所示，由曲线可知该发明可实现最大功率动态跟踪，具有快速性和平稳性。图5与图3所示输 出值相比较有一定的功率损耗，主要由电路中各部件的损耗引起，在合理范围之中。综上， 可得出本发明应用于最大功率点的动态跟踪，具备有效性和稳定性。
[0063]本实施例没有详细叙述的部件、工艺及字母表示属本行业的公知部件、和常用手 段及常识，这里不一一叙述。
【主权项】
1. 一种光伏系统最大功率点跟踪优化方法，其特征在于:首先，根据光伏电池等效电路 得出光伏阵列数学模型，构建目标函数及约束函数;其次，根据目标函数和约束函数建立拉 格朗日函数，然后对拉格朗日函数进行求解，确定其搜索方向d k及拉格朗日乘子Ak;再次，由 改进的Armi jo准则进行搜索，确定最大功率点处电压的补偿因子&，由此即可计算出新的 迭代点；最后，若电压的收敛判别不满足终止条件则对Hessian矩阵进行更新，继续迭代，直 到得出最大功率点处的最优电压解。2. 根据权利要求1所述的一种光伏系统最大功率点跟踪优化方法，其特征在于:其具体 包括下述步骤： 步骤一，在考虑外界环境变化条件下，根据光伏电池的等效电路，构建光伏阵列模型， 其电流模型如下所示：其中，I、U分别为一定环境条件下光伏阵列的电流和电压，Is。为短路电流，U。。为开路电 压，^为光伏组件并联数目，Ns为光伏组件串联数目，AU、△ I分别为辐射照度和温度变化下 的电压、电流的变化，式中Im、Um* 别为光伏阵列工作在最大功率点处的电流值和电压值； 步骤二，将光伏阵列的输出功率表达式作为目标函数，即：其中，f为光伏阵列的输出功率，在约束条件较为g:U>0时，建立拉格朗日函数L(U，A) 如下所示：其中λ为拉格朗日乘子，g (U)为约束条件表达式； 步骤三，对以上的拉格朗日函数利用进行求解，其中dk 为搜索方向，Hk为第k次搜索的Hessian矩阵的正定拟牛顿近似，由此确定第k次搜索的方向 d和拉格朗日乘子λ; 步骤四，根据改进的Armi jo准则进行一维搜索，即建立关于Θ的目标函数如下所示：其中P0保证使目标函数F充分减小，τι为收缩因子(0<ri< 1); 步骤五，若F(θ?+δ?) <F(Θ)，则有0i+1 = θ?+δ?，增加步长5i+1 = γ δ?，转步骤六;若F(Qi-Si) <F(0)，则有θ?+1 = θ?-δ?，缩小步长δ?+1 = ηδ?，转步骤六;否则，0i+1 = 0i; 步骤六，若δ?+! < ε或者循环计数i > imax，则转步骤七;否则i = i+1，转步骤五； 步骤七，根据μ=θ1+1确定最大功率点处电压的补偿因子&二，，由此计算出新的迭代 点步骤八，若满足收敛终止条件I Uk+1-Uk I < ε，或者达到最大迭代次数k> Imax，则Uk+1即为 光伏阵列最大功率点处的最优电压解，跟踪优化过程结束;否则进行步骤九； 步骤九，更新Hessian矩阵，其更新方法如下所示：其中符号▽_表不 梯度;然后令k = k+Ι，转步骤三。
【专利摘要】本发明提供了一种光伏系统最大功率点跟踪优化方法。首先，根据光伏电池等效电路得出光伏阵列数学模型，构建目标函数及约束函数；其次，根据目标函数和约束函数建立拉格朗日函数，然后对拉格朗日函数进行求解，确定其搜索方向dk及拉格朗日乘子λk；再次，由改进的Armijo准则进行搜索，确定最大功率点处电压的补偿因子，由此即可计算出新的迭代点；最后，若电压的收敛判别不满足终止条件则对Hessian矩阵进行更新，继续迭代，直到得出最大功率点处的最优电压解。本发明可弥补经典最大功率点跟踪方法忽略外部条件变化、在最大功率点处易振荡、且实现复杂等问题。本发明可减小外部环境变化引起的功率损耗，实现最大功率点处电压的快速、稳定地精确跟踪。
【IPC分类】G05F1/67
【公开号】CN105425894
【申请号】CN201510862792
【发明人】郑伟, 智勇, 拜润卿, 梁福波, 李养俊, 陈仕彬, 乾维江, 郝如海, 张彦凯, 高磊, 邢延东, 祁莹, 魏乔, 章云
【申请人】国网甘肃省电力公司电力科学研究院, 国网甘肃省电力公司, 国家电网公司, 西安电子科技大学
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年12月1日