[发明专利]一种局部阴影下光伏阵列的最大功率跟踪方法

摘要

本发明涉及一种局部阴影下光伏阵列的最大功率跟踪方法，包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：采用基于Bloch球面的QPSO改进算法对光伏阵列模型求解，获取输出功率；S3：以获取的输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。基于Bloch球面的QPSO改进算法在迭代后期仍可保持粒子的多样性，可提高获得全局最优解的概率，本发明在实现光伏阵列最大功率跟踪时，可避免在最大功率点附近的振荡，提高稳态性能。

主权项

1.一种局部阴影下光伏阵列的最大功率跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：采用基于Bloch球面的QPSO改进算法对光伏阵列模型求解，获取输出功率；包括以下步骤：1)设置基于Bloch球面的QPSO改进算法的参数，初始化粒子种群及粒子的相位；2)计算各个粒子的适应度值；3)根据粒子的适应度值更新自身和全局最优相位；4)利用自适应量子旋转门，对量子比特的相位参数进行调整，实现粒子的位置更新，并将其映射到解空间；5)计算各粒子适应度值并评价，根据粒子的适应度更新自身，选出个体最优相位，并选出全局最优相位；6)保存个体最优相位并判断是否达到最大迭代次数，若未达到，转至步骤7)，若达到，转至步骤8)；7)依变异概率选择粒子，计算自适应量子旋转门，利用自适应量子旋转门进行自适应粒子变异后，执行步骤4)；8)输出最优解；所述的步骤4)和步骤7)中，相位参数包括两个相位参数θ和步骤1)的具体内容为：101)由相位参数θ和两个角度确定在Bloch球面坐标下的点，量子位用Bloch球面坐标表示为：102)采用量子位的Bloch球面坐标编码，则种群中第i个粒子P_i的Bloch球面坐标为：式中，θ_ij＝π×rand，rand为[0，1]区间的随机数；i＝1,2…,m，m为种群规模；n为优化变量的个数；在IBQPSO算法中，每个粒子同时占据空间三个位置，即同时代表三个优化解，分别为X解、Y解、Z解：P_iz＝(cosθ_i1,cosθ_i2,…,cosθ_in)103)记第i个粒子P_i上的第j个量子位的Bloch坐标为[x_ij,y_ij,z_ij]^T，j＝1,2,…n，n为优化变量的个数；优化问题解空间的第j维的取值范围为则由单位空间Iⁿ＝[‑1,1]ⁿ映射到优化问题解空间的变换公式为：104)结束初始化，输出初始粒子信息；所述的步骤4)的具体内容为：利用自适应量子旋转门，对量子比特的两个相位参数θ和进行调整，实现粒子的位置更新，并将其映射到解空间；自适应量子旋转门U如下式所示：更新公式如下式所示：其中，α_i为当前迭代对应的旋转角；所述的当前迭代对应的旋转角α_i的定义为：式中，α_min是最小旋转角；α_max是最大旋转角；f_i是指当前第i个粒子的适应值；f_min是当代粒子中的最小适应值；f_max是当代粒子中的最大适应值；gen 是当前的迭代次数；maxgen是算法设置的最大迭代次数 ；S3：以获取的输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。