一种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法
【专利说明】一种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法 【技术领域】
[0001] 本发明属于太阳能光伏发电研究领域，特别涉及一种基于模拟退火法的光伏系统 最大功率跟踪的优化算法。 【【背景技术】】
[0002] 近年来，由于化石燃料的大量、快速使用，环境问题及全球能源危机日益严峻。作 为主要的清洁可再生能源，太阳能发电得到了普遍的关注与重视并有着广泛的应用前景： 能源总量巨大，清洁无污染以及地理上不受限制，同时，太阳能发电系统安全稳定，易于实 施和维护。然而，在实际的光伏系统应用环境中，周围物体阴影的遮挡、太阳能板的污点、具 体安装朝向不同等问题会严重影响光伏系统电产率。上述问题通常被称为光伏系统的失配 问题，这会导致光伏阵列整体的输出静态特性曲线呈现出"多个最大功率点（Multiple Maximum Power Point，MMPP)"的现象，使得传统集中式最大功率跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制算法难以区分局部最大功率点（Local Maximum Power Point, LMPP)和全局最大功率点(Global Maximum Power Point，GMPP)，降低了光伏系统的输出功 率，严重影响其太阳能转化的效率。
[0003] 为了解决这一问题，基于模糊控制（Fuzzy Logic Control )、粒子群算法 (Particle Swarm Optimization)等一系列新的全局最大功率点跟踪（Global Maximum Power Point Tracking，GMPPT)算法被提出，大大提高了追踪到GMPP的概率，提升了光伏系 统的效率。然而，上述算法在追踪GMPP时往往有较大的功率损失或者需要针对每个单独的 光伏系统进行优化。相比之下，基于模拟退火法的GMPPT算法不依赖于电压初值，不需要对 每个单独的光伏系统进行优化，故体现出其独有的优势与应用价值。但是现有的模拟退火 法只能追踪静态的功率电压曲线的最大值，无法应对辐照度变化的情况;算法停止条件为 温度下降至一定阈值，追踪精度不高;缺少邻域的有效调整，导致追踪速度慢。 【
【发明内容】
】
[0004] 为了克服当前模拟退火法在光伏系统GMPPT上的缺陷，本发明提出了一种能够快 速精确地追踪光伏系统GMPP的基于模拟退火法的改进GMPPT算法。
[0005] 本发明采用以下技术方案：
[0006 ] -种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法，包括以下步骤：
[0007] (1)在0到开路电压之间随机选取一个初始电压作为工作点电压Vi,测量在该工作 点电压下的输出功率Pi，作为参考功率；
[0008] (2)在邻域内随进进行电压扰动，得到新的工作电压Vk，测量该工作电压Vk下的输 出功率Pk;
[0009] (3)判断步骤(2)进行扰动后的输出功率Pk与步骤(1)的参考功率P1的关系，如果P k 大于P1,则接受该扰动点位新的参考点，同时，如果Pk大于当前记录的最大功率值Pmax，则更 新最大功率值;如果Pk小于Pi，则参考Metropol ios计算接受概率，以此判断是否将该扰动点 作为新的参考点；
[0010] (4)如果在某一邻域内扰动的次数达到了提前设定的扰动次数Ns，则调整邻域大 小，当调整邻域的次数达到提前设定的调整次数时，对当前环境降温，并将当前的扰动点作 为目前的最大功率点；
[0011] (5)判断是否追踪到最大功率。
[0012] 优选地，所述的步骤(2)中的Vk按照以下公式计算：
[0013] Vk = Vi+r*step
[0014] 其中，r为[-1,1]之间的随机数，step为当前的邻域大小。
[0015] 优选地，步骤(3)中的参考Metropol ios计算接受概率，按照以下公式计算：
[0017 ]其中，Pr为接受概率，Tk为当前温度。
[0018] 优选地，步骤(3)中，参考Metropolios计算接受概率，以此判断是否将该扰动点作 为新的参考点的方法为:若接受概率Pr大于〇. 1，则接受扰动点，否则拒绝。
[0019]优选地，步骤(4)根据以下公式调整邻域大小：
[0021]其中，new step为调整后的邻域大小，No_accept为接受扰动点的次数，Ns为给定 邻域内的扰动次数，step为当前邻域大小。
[0022] 优选地，步骤(4)中，对当前环境降温按照以下公式进行:Tk+1 = aTk，其中，Tk为当前 温度，Tk+1为降温后的温度，α为温度下降率。
[0023] 优选地，判断是否追踪到最大功率的方法为：
[0024]
且连续M个输出功率都在记录的最大功率附近，则认 为已追踪到GMPP。
[0025] 优选地，进一步包括步骤(6):当追踪到GMPP后，停止对电压的扰动，输出电压，并 实时监测输出功率，判断是否发生辐照度的变化，如果存在辐照度的变化，则重新启动 GMPPT，否则输出电压。
[0026]优选地，如果以下公式成立，则认为辐照度发生变化：
[0028] 与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果:本发明公开了一种基于模拟退 火法的改进全局最大功率点跟踪算法。当光伏阵列的P-V特性因局部阴影遮挡而呈现出多 峰值现象时，可以快速、准确地追踪到光伏阵列的全局最大功率点；由于邻域的自适应可 调，在追踪过程中可以避免功率的大幅度波动；同时该算法能检测辐照度变化，并及时追踪 到新的GMPP。 【【附图说明】】
[0029] 图1为本发明基于模拟退火法的GMPPT算法的流程图。
[0030] 图2(a)、(b)为实施例中的P-V特性曲线。
[0031 ]图3(a)、（b)为实施例中GMPPT过程示意图。 【【具体实施方式】】
[0032]本发明提出的基于模拟退火法的GMPPT算法是通过模拟晶体熔化后降温结晶的过 程，构造一个类似的降温机制，在每个温度下进行一定次数电压的扰动，参考Metropolis判 据决定接受或拒绝新的工作点，并根据实际接受次数所占比率来调整邻域的大小，从而达 到既快速又精确的追踪效果，同时该算法能检测辐照度变化，并及时追踪到新的GMPP。其流 程图如图1所不。
[0033]下面结合实施例及附图，对本发明做进一步详细的说明。实施例中GMPPT的流程图 如附图1所示，包括以下步骤：
[0034] 1、参数设置
[0035]设置初始温度To、温度下降率α、邻域大小step、结束标志flag、给定邻域内的扰动 次数Ns、给定温度下的邻域调整次数Nt。
[0036] 2、初始化电压
[0037]在0到开路电压V。。之间随机选取一个初始电压Vo作为初始的工作点电压。
[0038] 3、测量功率
[0039] 根据初始化的电压Vo测出相应的输出功率Po。
[0040] 4、GMPPT 过程
[0041] 4.1在邻域内随机进行电压扰动，