[发明专利]一种用于光伏阵列的优化方法有效

专利信息
申请号: 202010561808.2 申请日: 2020-06-18
公开(公告)号: CN111831048B 公开(公告)日: 2022-08-19
发明(设计)人: 陈政轩;郑晓莹 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G05F1/67 分类号: G05F1/67
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 张金福
地址: 510060 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 阵列 优化 方法
【说明书】:

本发明涉及一种用于光伏阵列的优化方法,包括以下步骤:建立光伏阵列模型并输入电压和电流;通过粒子群算法对光伏阵列模型进行优化;粒子群中的粒子进行迭代,更新粒子的速度和位置;运用纵横交叉算法和细菌觅食算法对粒子群算法进行辅助优化;找到个体最优值和全局最优值,得到光伏阵列的最大输出发电功率。建立光伏阵列模型,输入电压和电流,粒子群算法对光伏阵列模型进行优化,纵横交叉算法帮助粒子群算法跳出局部最优,细菌觅食算法的复制机制是淘汰掉弱势一半,留下优秀一半加以复制,帮助粒子群算法更快的收敛,更快找到个体最优值和全局最优值,通过粒子群算法、纵横交叉算法和细菌觅食算法找到光伏阵列模型的最大输出发电功率。

技术领域

本发明涉及光伏阵列领域,更具体地,涉及一种用于光伏阵列的优化方法。

背景技术

现今,光伏发电技术蓬勃发展,已出现很多转换太阳能的方法。对国内外光伏发电技术进行纵向分析,可知近年才逐渐的光伏发电技术,其技术成熟度还远未及火力发电,进而光伏发电在中国的发展也受到了限制。比如在效率方面的还存在着发电效率低、利用率低等的问题。光伏发电的设备价格较高,从而光伏发电站的建造成本也会比火力发电高。

研究人员最开始研究出的实际测量法、光伏阵列组合法以及恒定电压法都是传统的MPPT方法,但传统的方法只能在外部条件不变的条件下发挥作用,而面对变化的外部条件时,这些方法无法适应外部条件而失效。所以在研究光伏发电时,一定要关注外部条件的变化。因为一旦外部条件变化过于急剧,传统方法将难以跟踪到光伏阵列的MPP。而且实际测量法的测量需要额外的电能才可驱动,此方法在建模时光伏电池所需的成本会更高,运用于实际时会使此法成本高效益低。而光伏阵列的组合法也和实际测量法差不多,放在一起对比,发现这两种方法都存在着不能根据外部条件变化而变化的缺点。

后人经数学中求极值的思路启发,发明了爬山法,且根据光伏电池的建模,开发了短路电流法、开路电压法等等。但是,这些方法虽然能追踪到最大功率,但是在外部条件变化剧烈,出现局部阴影时,很容易陷入局部寻优,在跟踪精度方面,局部阴影下这些跟踪方法的精度都比较低。

现有最接近的现有技术的专利名为:光伏阵列多峰最大功率点跟踪方法,专利号为:CN201310059760.5,采用的就是爬山法,爬山法可对MPP进行较为快速的搜索,但其动态性能较差,对于多变外部环境应变能力较弱。改进爬山法的自适应寻优光伏MPPT算法,主要有:恒定电压法与变步长滞环比较法结合的MPPT算法,基于扰动观测法的MPPT改进算法,变步长扰动观察法与Newton插值法相结合的改进型MPPT算法等等。

发明内容

本发明为解决现有的MPPT算法无法快速找到光伏阵列中的个体最优值和全局最优值,导致无法找到光伏阵列的最大输出功率的技术缺陷,提供了一种用于光伏阵列的优化方法。

为实现以上发明目的,采用的技术方案是:

一种用于光伏阵列的优化方法,包括以下步骤:

S1:建立光伏阵列模型并输入电压和电流;

S2:通过粒子群算法对光伏阵列模型进行优化;

S3:粒子群中的粒子进行迭代,更新粒子的速度和位置;

S4:运用纵横交叉算法和细菌觅食算法对粒子群算法进行辅助优化;

S5:找到个体最优值和全局最优值,得到光伏阵列模型的最大输出发电功率。

上述方案中,建立光伏阵列模型,输入电压和电流,粒子群算法对光伏阵列模型进行优化,其寻优机制是以个体最优值、全局最优值作引导,纵横交叉算法帮助粒子群算法跳出局部最优,细菌觅食算法的复制机制是淘汰掉弱势一半,留下优秀一半加以复制,帮助粒子群算法更快的收敛,更快找到个体最优值和全局最优值,通过粒子群算法、纵横交叉算法和细菌觅食算法找到光伏阵列模型的最大输出发电功率。

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