[发明专利]一种光伏阵列的最大功率跟踪控制方法及系统有效
申请号: | 201910747654.3 | 申请日: | 2019-08-14 |
公开(公告)号: | CN110286708B | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 李明 | 申请(专利权)人: | 青海民族大学 |
主分类号: | G05F1/67 | 分类号: | G05F1/67;G05B13/04;G05B13/02 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 刘凤玲 |
地址: | 810007 青*** | 国省代码: | 青海;63 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 阵列 最大 功率 跟踪 控制 方法 系统 | ||
1.一种光伏阵列的最大功率跟踪控制方法,其特征在于,所述跟踪控制方法包括如下步骤:
采集光伏阵列所在环境的实际光强和光伏阵列表面的实际温度;
根据所述实际光强和所述实际温度,利用光生伏特效应,确定光伏阵列的输出电压与输出电流的关系;
根据所述输出电压与输出电流的关系,采用以输出电压为粒子位置,以光伏阵列的输出功率为适应度函数值的自适应权重的粒子群算法,跟踪光伏阵列的最大功率点;所述自适应权重的粒子群算法利用公式wk=wmax-(wmax-wmim)×(k/M)2更新速度更新公式的惯性权重,得到第k次迭代的速度更新公式M表示迭代次数阈值,wmim和wmax分别表示最小惯性权重和最大惯性权重,wk表示第k次迭代的惯性权重,和分别表示第k-1次迭代和第k次迭代的第i个粒子的速度,表示第k-1次迭代的第i个粒子的位置,pbest表示个体极值的位置,gbest表示全局极值的位置,c1和c2分别表示第一学习因子和第二学习因子,r1和r2分别表示第一随机数和第二随机数;所述第一学习因子c1:c1=1.4+0.6×cos(k×π/M);所述第二学习因子c2:c2=1.4-0.6×cos(k×π/M);
自适应权重的粒子群算法中更新每个粒子的位置,得到第k次迭代的每个粒子的位置,具体包括:
利用公式Pm,k=Pm,max-(Pm,max-Pm,min)×k/M更新变异率,得到第k次迭代的变异率Pm,k,其中,Pm,max和Pm,min分别表示最大变异率和最小变异率,M表示迭代次数阈值;
判断第k次迭代的变异率是否在变异率区间内,得到第三判断结果,若第三判断结果表示第k次迭代的变异率在变异率区间内,则利用第一位置更新公式更新每个粒子的位置,得到第k次迭代的每个粒子的位置,其中,和分别表示第k-1次迭代和第k次迭代的第i个粒子的位置,表示第k次迭代的第i个粒子的速度;
若第一判断结果表示第k次迭代的变异率不在变异率区间内,则利用第二位置更新公式更新每个粒子的位置,得到第k次迭代的每个粒子的位置,其中,N表示粒子的数目;
根据所述最大功率点的输出电压,调整设置于光伏阵列和负载之间的DC-DC变换器的变压比,使光伏阵列在所述最大功率点工作。
2.根据权利要求1所述的光伏阵列的最大功率跟踪控制方法,其特征在于,所述根据所述实际光强和所述实际温度,利用光生伏特效应,确定光伏阵列的输出电压与输出电流的关系,具体包括:
根据所述实际光强和所述实际温度,利用光生伏特效应,确定光伏阵列的输出电压与输出电流的关系为:
其中,I表示光伏阵列的输出电流,U为光伏阵列的输出电压,T表示实际温度,q表示单个电子所含的电荷量,K表示玻尔兹曼常数,n表示光伏阵列的理想因数,Rs表示光伏阵列的内阻,Io表示光伏阵列的反向饱和电流;Iph表示光伏阵列在实际温度T时的光生电流,Iph=Iph(T1)[1+ko(T-T1)],T1表示光伏阵列表面的理想温度,G表示实际光强,Gnom表示设定的标准的光照强度,Iph(T1)表示光伏阵列在理想温度T1和实际光强G时的光生电流,Isc(T1)表示理想温度T1时的光伏阵列的短路电流,ko表示光伏阵列的输出电流与实际温度的相关系数,Isc(T)表示实际温度T时的光伏阵列的短路电流。
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