局部遮阴时,光伏阵列输出的功率-电压曲线出现多个峰值,传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法会失效。提出两步型控制模型:第一步由粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)寻找最大功率点,第二步通过电导增量法(incremental conductance,INC)控制系统稳定输出。此外还研究以下几点:模型的参考曲线更改为光伏阵列功率-占空比(P-D)输出特性曲线(由标准Boost电路调节占空比测得);改进传统PSO算法结构,限制了最大搜索速度;分析模型最适合的粒子数目和粒子搜索顺序。最后在复杂环境下对系统进行仿真和实验。
针对光伏阵列(photovoltaic array)传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法的不足,提出一种改进的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)。该算法中,粒子位置依据粒子的个体最优解由大到小更新,更新过程中使用当前时刻所产生的全局最优解,同时,将反映粒子聚集程度的粒子位置的标准差和反映粒子偏离程度的距当前最大功率点的距离引入每个粒子的速度阈值,单独自适应地限制每个粒子的更新速度,以便更快地找到最大功率点,提高收敛速度。最后,通过仿真和实验验证了该算法的快速性和有效性。
