[发明专利]局部阴影下基于梯度法极值搜索的光伏最大功率跟踪方法

摘要

本发明公开了一种局部阴影下基于梯度法极值搜索的光伏最大功率跟踪方法，建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定光伏阵列相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况；给定初始电压，采用梯度法极值搜索进行预设时间的极值搜索，通过判断搜索结束时段两个相近时间点的功率差值来确定是否搜索到局部功率极值，如果搜索到局部功率极值，则更新初始电压搜索下一个局部功率极值，否则延长搜索时间继续搜索该初始电压对应的局部功率极值。本发明通过改变初始电压，利用梯度法极值搜索算法搜索出不同初始电压附近的功率峰值，最后通过对多个峰值的比较得到最大峰值，能精确地得到存在局部阴影的光伏阵列的最大功率点。

主权项

一种局部阴影下基于梯度法极值搜索的光伏最大功率跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况，将电压作为光伏阵列模型的输入输出，功率作为光伏阵列模型的输出；S2：设定梯度法极值搜索的初始电压v0；S3：以初始电压v0作为光伏阵列模型输入，采用梯度法极值搜索算法进行时长为t+m的极值搜索，记录时刻t的光伏阵列模型的功率Pt和时刻t+m的功率Pt+m，t和m都是根据实际情况设置的时间参数；梯度法极值搜索算法的具体步骤包括：S3.1：令系统初始估计电压S3.2：将估计电压与扰动R(t)相加，得到电压扰动R(t)可表示为：R(t)＝a(l1cos(W(t))+l2sin(W(t)))＝aLTδ(t)其中，δ(t)＝[cos(W(t)),sin(W(t))]T表示布朗单位圆扰动，L＝[l1 l2]T是常向量，l1＞0,l2＞0和a＞0是设计参数；S3.3：将电压v输入光伏阵列模型，得到对应的功率P，通过滤波器滤去不稳定的波形，得到稳定的功率S3.4：将功率与扰动Q(t)相乘，得到信号扰动Q(t)可表示为：Q(t)＝l1cos(W(t))+l2sin(W(t))S3.5：将ΔP经过滤波器得到信号乘以一个常系数K后进行积分，其中K＞0，在估计点处寻找到下一个估计迭代点即令返回步骤S3.2；S4：判断是否|Pt+m‑Pt|＜μ，μ表示预设阈值，μ＞0，如果是，将Pt+m作为当前极值进行记录，同时记录其对应的电压v，进入步骤S7，否则进入步骤S5；S5：延长梯度法极值搜索算法的搜索时间，延长的搜索时间为τ+m，τ表示延长时间参数，记录本次延长搜索时间中时刻τ的功率Pτ和时刻τ+m的功率Pτ+m；S6：判断是否|Pτ+m‑Pτ|＜μ，如果是，将Pτ+m作为当前极值进行记录，同时记录其对应的电压v，进入步骤S7，否则返回步骤S5；S7：令初始电压v0＝v0+h，返回步骤S3，h表示初始点更新步长；在步骤S3至步骤S7循环执行期间，对搜索结束参数进行监测，一旦达到搜索结束条件，则极值搜索结束，在记录的所有极值中选择最大值作为光伏系统的最大功率点，按照其对应的光伏阵列电压对光伏阵列进行控制。