[发明专利]一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法

权利要求书

1.一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将光伏电池进行串联，形成光伏阵列，建立该光伏阵列局部阴影下数学模型；

S2、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输出特性曲线；

S3、将建立的数学模型作为目标函数，利用自适应粒子群方法进行优化，对比自适应粒子群方法两种模式找出的最优点，得出该光伏阵列最大功率功率点。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，在步骤S1中：光伏电池进行串联是一个光伏电池模块与另外一个不同光照但温度相同的光伏电池模块串联；参数设置为：T1＝T2＝25℃，光照强度G1＝1000W/m2，G2＝1200W/m。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，在步骤S1中，光伏电池的电路等效模型如图1所示，其中

I＝I_ph-I_d-I_s2

光伏电池电路模型的数学公式为：

其中，I为光伏电池输出总电流；I_ph为当光照射光伏电池时产生的电流；I_d为通过二极管的电流；I_s2通过支路R_s2的电流；R_s1电路模型中串联的等效电阻；R_s2为并联电阻；q为电子所带的电量；K为玻尔兹曼常数；T为环境的结对温度；A为二极管的理想因子常数。

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，在步骤3中，自适应粒子群方法具体算法为:每个粒子i可以表示为一个N维的位置向量xi＝(xi1,xi2,…,xiN),一个N维的速度向量vi＝(vi1,vi2,vi3,…,viN),vi∈(Vmax,Vmax)。粒子在空间内寻找最优解时,会依次搜寻过程中的个体最优值Pi＝(Pi1,Pi2,Pi3,…,PiN),全局最优位置Pg＝(pg1,pg2,pg3,…,pgN)。在每一次迭代计算时粒子群会根据惯性,个体最优Pi值,全局最优位置Pg来调整速度向量,从而实时更新自己的所在位置。ω为惯性权重系数。粒子在整个解空间搜索最优解的过程中,粒子运动公式为

式中:x_i^k为粒子群中处于k代的第i个粒子所在的位置；v_i^k为粒子群中k代的第i个进化粒子的瞬时速度；c1、c2为加速因子；r1、r2为(0,1)的独立随机数,可根据实验数据的实际情况设定。

5.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，在步骤3中，利用自适应粒子群方法进行优化，找到该光伏阵列最大功率功率点，包括两种模式：局部搜索最大功率点模式和全局搜索最大功率点模式。

6.根据权利要求5所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，局部搜索最大功率点模式是：当太阳的光照强度缓慢变化时，光伏阵列的最大功率点会在很小的范围内波动，记录峰值位置进行比较，得到最优功率点的值。

7.根据权利要求5所述的一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，其特征在于，全局搜索最大功率点模式是：当光伏阵列上的部分区域突然出现阴影遮挡，这时算法就会自动开启全局搜索模式，进入更加快速的粒子群搜索通道；首先以合适的步长去寻找可能存在的峰值位置，然后把这些局部的峰值进行比较，确定全局中最优功率点的值。