胡克用,胥芳,艾青林,歐陽靜,徐紅偉

(1.浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部/浙江省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,310014,杭州; 2.杭州師范大學(xué)錢江學(xué)院,310036,杭州)

?

適用于光伏多峰功率跟蹤的改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法

胡克用1,2,胥芳1,艾青林1,歐陽靜1,徐紅偉1

(1.浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部/浙江省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,310014,杭州; 2.杭州師范大學(xué)錢江學(xué)院,310036,杭州)

針對在自然環(huán)境下光伏陣列上時(shí)常發(fā)生的局部陰影而引起P-V曲線由單峰轉(zhuǎn)變成多峰狀態(tài),從而導(dǎo)致常規(guī)最大功率跟蹤算法失效的問題,在研究傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)型控制算法。該算法采用全局模式和局部模式兩種運(yùn)行手段定位最大峰值點(diǎn),在對粒子群優(yōu)化的速度更新方式上,去除了大量的隨機(jī)變量干擾,使結(jié)構(gòu)優(yōu)化非常明顯。改進(jìn)后粒子群優(yōu)化算法能夠使功率跟蹤避免陷入局部最優(yōu),使之找到真正的最大功率點(diǎn)。通過與傳統(tǒng)粒子群算法對比仿真及試驗(yàn),結(jié)果表明,在光伏陣列局部遮蔭的情況下,改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法可以快速準(zhǔn)確地搜索到最大功率點(diǎn),追蹤精度高達(dá)95%,并且比傳統(tǒng)的粒子群算法在搜索效率上提升28%,較好地避免了陷入局部最優(yōu)。

局部陰影;最大功率跟蹤;粒子群算法;光伏陣列

迄今為止,中國仍有2 000多萬的無電人口,主要分布在邊遠(yuǎn)落后的農(nóng)村地區(qū),特別在中國西北,由于電力供應(yīng)不足,地下水開采利用率很低,有些地方至今沒有解決飲水與灌溉問題。同時(shí),西北農(nóng)村地區(qū)的太陽輻射強(qiáng),日照時(shí)間長,土地面積寬廣,非常適合利用太陽能來發(fā)電,往往一個(gè)小規(guī)模光伏發(fā)電站就能滿足單個(gè)農(nóng)村的用電來源。

然而,在光伏發(fā)電的過程中,如何提高效率是面臨的主要問題,其中提高效率的舉措之一就是最大功率點(diǎn)的跟蹤(MPPT)控制,其控制實(shí)質(zhì)就是一個(gè)自動(dòng)尋優(yōu)的過程[1-2],但在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)遇到很多問題,陰影遮擋就是其中主要問題之一。由于天氣的不斷變化,特別是云團(tuán)飄過給地面光伏陣列帶來的陰影遮擋時(shí)常都在發(fā)生[3],于是光伏P-V曲線呈現(xiàn)出多峰輪廓的狀態(tài),由幾個(gè)局部峰值(LP)和一個(gè)全局峰值(GP)構(gòu)成,導(dǎo)致常規(guī)的MPPT算法(如爬山法[4]、擾動(dòng)法[5-7]和導(dǎo)納增量法[8-10]等)容易陷入局部最優(yōu),而非真正的最大功率點(diǎn)。

針對此問題,國內(nèi)外學(xué)者們紛紛提出了自己的解決方案。文獻(xiàn)[11]基于離散時(shí)間紋波控制算法,通過對紋波控制技術(shù)的離散化處理,將最大功率點(diǎn)跟蹤轉(zhuǎn)換為離散采樣-控制問題。文獻(xiàn)[12]采用嵌入式智能光伏模塊,提出統(tǒng)一輸出最大功率跟蹤控制策略。文獻(xiàn)[13]采用差分進(jìn)化算法進(jìn)行二階段的全局最大功率點(diǎn)搜索,但只提出了算法的實(shí)現(xiàn)思想,未通過實(shí)際試驗(yàn)加以驗(yàn)證。文獻(xiàn)[14-16]提出了通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯控制算法相結(jié)合的方式進(jìn)行全局最大功率點(diǎn)跟蹤,此方法先采用3層前向反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,再模糊邏輯控制確定電壓,但之前需要大量的準(zhǔn)備工作,比如說變量模糊化、規(guī)則庫建設(shè)、推理機(jī)制及去模糊化操作。文獻(xiàn)[17-19]提出了利用Fibonacci序列算法來跟蹤最大峰值點(diǎn),但該算法難以實(shí)現(xiàn)在部分陰影遮擋下的全局峰值搜索,應(yīng)用局限性較大,同時(shí)由于計(jì)算開銷較大,還需要配備一顆強(qiáng)大的處理器芯片。相比較而言,采用粒子群算法(PSO)進(jìn)行最大功率的追蹤[20-22],搜索效率高,在工程應(yīng)用中算法較易實(shí)現(xiàn)。然而,問題在于PSO算法中隨機(jī)變量太多,容易使粒子收斂于局部峰值點(diǎn),同時(shí)自由的隨機(jī)性也極大地降低了搜索效率。另外,PSO算法中的擾動(dòng)量必須控制適度,如果太小,不足以把功率點(diǎn)推向預(yù)定值,使得迭代次數(shù)增多,如果太大,容易飛出全局峰值點(diǎn),而陷入局部峰值點(diǎn)附近。

鑒于此,本文研究的是一種適用于光伏多峰功率跟蹤的改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法,該算法包含全局模式和局部模式2種運(yùn)行方式,先以全局模式快速逼近可能存在的GP位置,接著通過逐一對比,確定GP的大致位置,然后以局部模式精確定位最大峰值點(diǎn)。在對粒子群優(yōu)化的速度更新方式上,去除了大量的隨機(jī)變量干擾,只留下慣性權(quán)重值進(jìn)行調(diào)節(jié),便于對算法進(jìn)行控制,優(yōu)化結(jié)構(gòu)非常明顯。改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法能使搜索粒子快速地從局部峰值點(diǎn)處脫離,避免陷入其中,提高了收斂效率。最后,本文把傳統(tǒng)的PSO算法與改進(jìn)后的優(yōu)化算法進(jìn)行最大功率跟蹤對比,經(jīng)過仿真分析以及試驗(yàn)驗(yàn)證表明,改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法在局部遮蔭情況下更能夠快速且準(zhǔn)確地實(shí)施光伏最大功率跟蹤。

1 遮蔭下的光伏電池特性

1.1 遮蔭情況下的等效模型

在均勻日照情況下,由于電池單體是串聯(lián)的,因而流經(jīng)整個(gè)電池組件的電流是相同的,假設(shè)第1個(gè)電池單體被遮光時(shí),如圖1所示。

當(dāng)?shù)?個(gè)電池單體被陰影遮擋時(shí),光生電流Isc迅速降為0,二極管反向偏置并使Id也降為0,則電流通過Rp和Rs而產(chǎn)生壓降。被遮光后電壓變成

Vc=-(Rp+Rs)I

(1)

式中:Rp為光伏電池并聯(lián)等效電阻;Rs為光伏電池串聯(lián)等效電阻;I為光伏電池輸出電流。Vc為負(fù)值,這部分電壓需要從整個(gè)電池組件中去除,這部分壓降將消耗在被遮光的電池上而形成熱斑。熱斑的出現(xiàn)不僅降低了組件的輸出功率,而且會(huì)減少電池的使用壽命。一種較好的用于保護(hù)電池的措施,就是在串聯(lián)陣列中使用旁路二極管,使多余的電流繞過電池。

(a)遮蔭下的物理模型 (b)遮蔭下的電路模型圖1 遮蔭情況下的等效模型

1.2 遮蔭下的電氣特性

為了簡化說明遮蔭下的電氣特性,采用2個(gè)光伏組件串聯(lián)構(gòu)成的PV陣列,假設(shè)1個(gè)光伏電池組件被充分日照,另1個(gè)被局部遮蔭。在這樣的情況下,由于連接方式是串聯(lián),流過2個(gè)光伏組件的電流是相同的,被遮蔭的組件產(chǎn)生的電流小于被完全日照下的組件,于是多余電流會(huì)流過旁路二極管,組件的I-V特性如圖2所示。

(a)未被遮蔭 (b)被遮蔭光 (c)串聯(lián)組合的 光伏組件 伏組件 光伏組件 圖2 多峰式光伏陣列特性

由圖2可見,當(dāng)未被遮蔭的與被遮蔭的光伏組件經(jīng)過串聯(lián)組合,由于日照的不同而導(dǎo)致輸出電壓產(chǎn)生多峰,從而造成總的輸出功率產(chǎn)生多個(gè)峰值點(diǎn)。如果光伏組件的數(shù)量增加,在遮蔭條件下的特性曲線會(huì)更加復(fù)雜,產(chǎn)生2個(gè)或更多個(gè)峰值點(diǎn)。在這種情況下,很難通過常規(guī)方式來追蹤到最大功率點(diǎn)。

2 改進(jìn)型粒子群優(yōu)化在MPPT中的應(yīng)用

2.1 傳統(tǒng)的粒子群算法

粒子群算法的數(shù)學(xué)描述如下:每個(gè)粒子i包含為一個(gè)N維的位置向量xi=(xi1,xi2,…,xiN)和速度向量vi=(vi1,vi2,…,viN),當(dāng)粒子i搜索解空間時(shí),保存其搜索到的最優(yōu)經(jīng)歷位置pi=(pi1,pi2,…,piN)。在每次迭代開始時(shí),粒子根據(jù)自身慣性和經(jīng)驗(yàn)及群體最優(yōu)經(jīng)歷位置pg=(pg1,pg2,…,pgN)來調(diào)整自己的速度向量以調(diào)整自身位置。其中,每個(gè)粒子的位置和速度更新按下式計(jì)算

(2)

(3)

圖3 粒子位置的更新方式

由于粒子群算法采用基于鄰域的搜索技術(shù),能夠利用較小的種群數(shù)來保證足夠的多樣性,按并行方式搜索最優(yōu)解。同時(shí),粒子群算法的通用性比較好,適合處理多種類型的目標(biāo)函數(shù)和約束,并易于與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相結(jié)合,從而改善自身的局限性。因此,本研究將粒子群算法加以改進(jìn),并應(yīng)用于遮蔭狀態(tài)下的光伏最大功率跟蹤上,具有很大的優(yōu)勢。

2.2 改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法

傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于光伏最大功率跟蹤系統(tǒng)存在著一個(gè)基本問題,從式(2)、式(3)可以看出,粒子群位置的更新會(huì)參考隨機(jī)數(shù)的變化,故而存在2個(gè)不可控的因素。

(1)當(dāng)隨機(jī)數(shù)變化較大時(shí),粒子群速度變化劇烈,容易使粒子跳出全局峰值附近區(qū)域,收斂于局部峰值點(diǎn),這樣粒子群的尋優(yōu)就陷入了局部最優(yōu),而目前常規(guī)的MPPT算法很難區(qū)分全局最優(yōu)和局部最優(yōu)點(diǎn)。

(2)當(dāng)隨機(jī)數(shù)變化較小時(shí),粒子群速度的更新不明顯,要完成粒子群位置上的躍遷就顯得非常緩慢,于是需要多次迭代才能達(dá)到目標(biāo)點(diǎn),造成計(jì)算開銷成倍上升。

因此,為了解決以上難題,本文研究的是一種粒子群優(yōu)化的改進(jìn)型算法,該算法去除了式(2)中的隨機(jī)因素以及限制峰值之間的速度因素,先是快速地對P-V曲線進(jìn)行掃描,定位可能的GP位置,然后以擾動(dòng)方式逼近最優(yōu)解。修改之后的速度方程可以寫成

(4)

這樣轉(zhuǎn)換有以下好處:

(1)由于去除了隨機(jī)數(shù)的干擾,粒子群的尋優(yōu)軌跡趨向于一致,即使只有少數(shù)粒子也能夠快速定位全局峰值的可能位置;

(2)和傳統(tǒng)粒子群算法相比,結(jié)構(gòu)優(yōu)化明顯,變量中只有慣性權(quán)重需要調(diào)節(jié),使粒子群的尋優(yōu)過程變得更加可控;

(3)為應(yīng)對多變的天氣情況,設(shè)置vmax為速度因子,vmax的改變會(huì)影響迭代時(shí)占空比的變化,一般由用戶設(shè)定,當(dāng)遇到多云等光伏面板上陰影遮擋易發(fā)的天氣,速度因子vmax可適當(dāng)減小,這樣更容易精確定位最大功率點(diǎn)。

2.3 算法的實(shí)現(xiàn)

在改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法中,本文采用2步法最大功率跟蹤控制策略,即整個(gè)控制過程包含全局模式和局部模式,算法流程如圖4所示。

(a)全局搜索模式

(b)局部搜索模式圖4 局部陰影下的光伏MPPT控制流程

在常規(guī)情況下,環(huán)境變化比較緩慢,比如說太陽輻照正常波動(dòng),算法就以局部模式運(yùn)行,通過給占空比d一個(gè)增量Δd,用來調(diào)節(jié)功率P,因?yàn)樵诟浇痛嬖谧畲蠊β庶c(diǎn)。另一方面,當(dāng)環(huán)境變化比較迅速時(shí),比如說有云團(tuán)飄過導(dǎo)致光伏陣列上產(chǎn)生了陰影遮擋,全局模式就會(huì)被激活,算法進(jìn)入快速收斂通道,以固定的逼近操作模式搜索潛在的最大功率點(diǎn)位置,通過逐一對比,確定最大功率點(diǎn)的大致位置。一旦全局峰值點(diǎn)的大致位置被成功定位,算法就立即切換回局部模式,應(yīng)用帶變量擾動(dòng)的爬山法,從而進(jìn)一步得到最大功率點(diǎn)的精確解。

2.3.1 啟動(dòng)條件 在確定算法何時(shí)啟動(dòng)時(shí),首先要定義群體中N顆粒子的占空比向量如下

dg=[d1,d2,d3,…,dN]

(5)

優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)需要滿足

(6)

速度向量初始化為0,占空比最小值dmin和最大值dmax的計(jì)算式如下

(7)

(8)

式中:η是轉(zhuǎn)換器的效率;RLmax、RLmin是連接端輸出負(fù)載的最大、最小值。RPVmax、RPVmin是PV陣列的最大、最小阻抗。

自然環(huán)境變化的因素眾多,為了避免控制算法頻繁啟動(dòng)而造成大量的計(jì)算開銷,需要區(qū)別是自然狀態(tài)改變(如太陽輻射波動(dòng)),還是由于云團(tuán)飄過或房屋樹木等產(chǎn)生的光伏板上的陰影遮擋,要進(jìn)行以下判斷

(9)

(10)

2.3.2 參數(shù)調(diào)整 本文對傳統(tǒng)的粒子群算法進(jìn)行了優(yōu)化處理之后,只有一個(gè)參數(shù)即慣性權(quán)重需要調(diào)節(jié),采用線性遞減權(quán)值(LDW)策略,即隨著迭代次數(shù)的增加,慣性權(quán)重因子不斷減小,w滿足

(11)

慣性權(quán)重的取值可從0.9到0.4線性遞減,這樣做的好處在于,在剛開始時(shí),搜索粒子可以探索較大的區(qū)域,以盡可能快的速度定位最優(yōu)解的大致位置。隨著迭代次數(shù)的上升,慣性因子慢慢變小,搜索粒子的收斂速度也相應(yīng)減小,開始精確定位最優(yōu)解的位置。

2.3.3 終止策略 由于算法的多次迭代會(huì)引起功率振蕩,從而降低了光伏輸出效率。為了使最大功率搜索過程盡快收斂,本文采取了強(qiáng)制型終止策略。根據(jù)算法的特點(diǎn),起初各個(gè)粒子分散在不同的位置,隨著迭代次數(shù)的上升,各個(gè)粒子會(huì)逐漸往某一位置靠攏,當(dāng)達(dá)到一定的聚集程度,就可以認(rèn)為粒子已經(jīng)到達(dá)最優(yōu)解的附近。當(dāng)粒子間的電壓差最大值不超過0.5%Voc時(shí),停止迭代,即滿足結(jié)束條件。

3 仿真分析

3.1 仿真模型

本文采用的是Matlab2011b軟件平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)仿真,使用BP Solar公司定制的光伏電池組件Solarex-MSX60數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,數(shù)據(jù)手冊中標(biāo)稱參數(shù)Pmax=60 W,Vmp=17.1 V,Imp=3.5 A,Isc=3.8 A,Voc=21.1 V。參考溫度設(shè)置為25 ℃,參考光照設(shè)置為1 kW/m2。光伏陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤系統(tǒng)如圖5a所示,該buck-boost變換電路參數(shù)設(shè)置為C=200 μF,L=1.2 mH,f=60 kHz。

MPPT模塊使用S-Function函數(shù)編寫控制程序來實(shí)現(xiàn)對光伏陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤,并通過改變光伏電池的輻照度G和溫度T等參數(shù)來模擬光伏陣列上發(fā)生陰影遮擋的情況,使P-V曲線產(chǎn)生多峰狀態(tài),如圖5b所示。然后,在MPPT模塊中輸入傳統(tǒng)的粒子群算法和改進(jìn)型的粒子群算法2種控制策略,在Matlab的XY Graph模塊中觀察這2種控制策略的跟蹤效果。

光伏陣列在局部陰影遮擋下的最大功率點(diǎn)跟蹤過程的基本原理如圖5c所示。DC-DC變換器的輸入阻抗的大小可以通過MPPT算法控制開關(guān)電源的占空比加以實(shí)現(xiàn),使得光伏陣列端口的等效負(fù)載發(fā)生變化,從而導(dǎo)致光伏陣列端口輸出電壓也發(fā)生相應(yīng)變化,達(dá)到跟蹤最大功率點(diǎn)的目的[23]。

(a)仿真模型

(b)陰影遮擋下的P-V曲線

(c)最大功率點(diǎn)跟蹤原理圖5 PV陣列的MPPT仿真分析

3.2 仿真結(jié)果對比分析

當(dāng)光伏陣列受到陰影遮擋時(shí),在粒子數(shù)分別為4和30的情況下,傳統(tǒng)的粒子群算法和改進(jìn)型的粒子群算法的功率跟蹤仿真效果見圖6。

從圖6a、圖6b可以看出,當(dāng)粒子數(shù)為4時(shí),2種算法的迭代次數(shù)分別經(jīng)過35次和15次之后達(dá)到收斂。從圖6c、圖6d可以看出,當(dāng)粒子數(shù)為30時(shí),2種算法的迭代次數(shù)分別經(jīng)過350次和120次之后達(dá)到收斂,可見改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法在提升收斂速度的效果上非常明顯。另外,從圖6中還可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)參與算法的粒子數(shù)目較多時(shí),收斂速度的提升效果更加顯著。

(a)粒子數(shù)為4時(shí)的傳統(tǒng)PSO算法

(b)粒子數(shù)為4時(shí)的改進(jìn)型PSO算法

(c)粒子數(shù)為30時(shí)的傳統(tǒng)PSO算法

(d)粒子數(shù)為30時(shí)的改進(jìn)型PSO算法圖6 多峰狀態(tài)下的功率跟蹤效果仿真分析

另一方面,粒子數(shù)的增多,也會(huì)更加逼近實(shí)際的最大功率點(diǎn)。當(dāng)粒子數(shù)為4時(shí),該算法追蹤到的最大功率為2 742 W,與實(shí)際最大功率2 750 W相差8 W,相對誤差為0.3%;當(dāng)粒子數(shù)為30時(shí),該算法追蹤到的最大功率為2 746 W,與實(shí)際最大功率2 750 W相差4 W,相對誤差立即降到0.15%。

通過仿真分析可以看出,在光伏陣列受到陰影遮擋時(shí),改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法能夠有效準(zhǔn)確地跟蹤到最大功率點(diǎn),并極大提升了跟蹤速度。當(dāng)然,雖說粒子數(shù)目的增多可以更加準(zhǔn)確地逼近實(shí)際最大功率值,但是這是以犧牲跟蹤速度和計(jì)算開銷為代價(jià)的,因而在實(shí)際運(yùn)用中需要進(jìn)行折中處理。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)平臺(tái)

為了對本文改進(jìn)型算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,保證算法的實(shí)際可行性,搭建了一套光伏功率跟蹤試驗(yàn)平臺(tái)。該試驗(yàn)平臺(tái)的硬件環(huán)境是由80 W光伏組件、MPPT控制電路、DSP2812、遮擋物構(gòu)成;軟件環(huán)境是由CCS3.3和基于VC++編寫的功率監(jiān)測控件構(gòu)成,軟硬件通信采用RS232串口。搭建的試驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物裝置如圖7所示。

圖7 光伏MPPT試驗(yàn)平臺(tái)

4.2 試驗(yàn)結(jié)果對比分析

由于光伏組件與一個(gè)規(guī)模光伏陣列具有類似的結(jié)構(gòu)特性,為了簡便起見,本研究中通過手動(dòng)遮擋光伏組件中的部分單元來模擬光伏陣列被陰影遮擋的情況,使輸出功率上具有多峰值的特性。在DSP2812中通過設(shè)定PWM1的通用定時(shí)器周期值EvaRegs.T1PR為1 000,比較值EvaRegs.CMPR1從0開始每步遞增20直至1 000,對光伏電池兩端電壓進(jìn)行掃描。接著上位機(jī)采集此時(shí)的功率和電壓變化,繪制出了在無陰影遮擋和有陰影遮擋條件下的P-V曲線,如圖8a、圖8b所示。然后,分別發(fā)送給傳統(tǒng)的粒子群算法與改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法,使DSP2812分別采用這2種算法進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤,并由RS232串口實(shí)時(shí)采集輸出的功率數(shù)據(jù),并經(jīng)過PC上位機(jī)動(dòng)態(tài)繪圖,得到受陰影遮擋觸發(fā)后的2種算法控制下最大功率跟蹤曲線,如圖8c、圖8d所示。

(a)未遮蔭下的P-V單峰曲線

(b)傳統(tǒng)PSO算法下的功率跟蹤曲線

(c)遮蔭下的P-V多峰曲線

(d)改進(jìn)型PSO算法下的功率跟蹤曲線圖8 多峰狀態(tài)下的功率跟蹤曲線

在同樣的試驗(yàn)環(huán)境下運(yùn)行2種算法,可以看出改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法在搜索速度方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群算法,2種算法下的程序運(yùn)行步數(shù)分別為32步和23步達(dá)到收斂,改進(jìn)后優(yōu)化算法在搜索效率上提升了28%。

另一方面,為了檢驗(yàn)該優(yōu)化算法運(yùn)行的穩(wěn)定性,本研究中分別對2種算法進(jìn)行了30次重復(fù)試驗(yàn),統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 優(yōu)化結(jié)果統(tǒng)計(jì)與比較

由于粒子群每次優(yōu)化前的初始狀態(tài)都不同,因而盡管外界試驗(yàn)環(huán)境相同,跟蹤到的功率值也會(huì)有小幅變化,所以在表1統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)中,設(shè)置了一個(gè)閾值,規(guī)定每次優(yōu)化的結(jié)果與最好解之間的誤差若小于5%,則表示優(yōu)化成功。這樣在反復(fù)30次的試驗(yàn)中,傳統(tǒng)PSO算法下運(yùn)行優(yōu)化成功次數(shù)為22次,成功率為73%,能搜索到的最好解為68.3 W,最差解為45.7 W(這時(shí)陷入了局部峰值點(diǎn)),兩者差距為33%。

對改進(jìn)后粒子群優(yōu)化算法也同樣進(jìn)行30次試驗(yàn),優(yōu)化成功次數(shù)達(dá)到30次,成功率為100%,能搜索到的最好解為68.5 W,最差解為67.7 W,二者差距僅為1%,搜索結(jié)果比較穩(wěn)定,而且追蹤到的最大功率點(diǎn)與光伏電池的最大功率點(diǎn)高度基本吻合,追蹤精度高達(dá)95%。試驗(yàn)結(jié)果表明,采用改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行光伏陣列陰影遮擋下的最大功率跟蹤,運(yùn)行效果穩(wěn)定,而且明顯改善了傳統(tǒng)粒子群算法中容易陷入局部峰值點(diǎn)的弊端。

5 結(jié) 論

本文采用一種改進(jìn)型的粒子群優(yōu)化算法來跟蹤光伏陣列的最大功率點(diǎn),在日常的光伏功率跟蹤上,使用局部模式進(jìn)行常規(guī)的功率跟蹤。當(dāng)遇到光伏陣列有陰影遮擋等特殊情況時(shí),啟動(dòng)全局模式與局部模式相結(jié)合的控制方式,快速定位最大功率點(diǎn)。

(1)通過研究傳統(tǒng)粒子群算法,面對光伏面板陰影遮擋下P-V曲線產(chǎn)生的多個(gè)峰值,采用全局搜索與局部搜索相結(jié)合的功率跟蹤策略,并給出了具體的實(shí)現(xiàn)方案。

(2)為了提高粒子群的優(yōu)化速度,在速度更新方式上,去除了大量的隨機(jī)變量干擾,使結(jié)構(gòu)優(yōu)化非常明顯,從而加快了搜索的收斂速度。

(3)通過仿真分析與試驗(yàn)測試,改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的粒子群算法對比,在陰影遮擋條件下對光伏最大功率點(diǎn)追蹤精度高達(dá)95%,在搜索效率上提升了28%,并且不容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)。

[1]BRITO DE M A G, GALOTTO L, SAMPAIO L P, et al.Evaluation of the main MPPT techniques for photovoltaic applications [J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 60(3):1156-1167.

[2]YAMADA H, KIMURA K, HANAMOTO T, et al.A novel MPPT control method of thermoelectric power generation with single sensor [J].Applied Sciences, 2013, 3(2):545-558.

[3]李盼, 吳江, 管曉宏, 等.分析光伏電站輸出特性的云遮擋太陽輻射模型 [J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 47(8):61-67.LI Pan, WU Jiang, GUAN Xiaohong, et al.Solar radiation model with cloud influence for stochastic characteristics analysis of large-scale photovoltaic power plant output [J].Journal of Xi’an Jiaotong University, 2013, 47(8):61-67.

[4]張小蓮, 李群, 殷明慧, 等.一種引入停止機(jī)制的改進(jìn)爬山算法 [J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2012, 32(14):128-134.ZHANG Xiaolian, LI Qun, YIN Minghui, et al.An improved hill-climbing searching method based on halt mechanism [J].Proceedings of the CSEE, 2012, 32(14):128-134.

[5]ABDELSALAM A K, MASSOUD A M, AHMED S, et al.High-performance adaptive perturb and observe MPPT technique for photovoltaic-based microgrids [J].IEEE Transactions on Power Electronics, 2011, 26(4):1010-1021.

[6]文韜, 洪添勝, 李震, 等.太陽能硅光電池最大功率點(diǎn)跟蹤算法的仿真及試驗(yàn) [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(1):196-201.WEN Tao, HONG Tiansheng, LI Zhen, et al.Test and simulation of solar silicon battery tracking algorithm based on maximum power point [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012, 28(1):196-201.

[7]唐磊, 曾成碧, 苗虹, 等.基于切線角的光伏變步長最大功率跟蹤控制策略 [J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2013, 37(20):28-33.TANG Lei, ZENG Chengbi, MIAO Hong, et al.A new control strategy for MPP tracking in photovoltaic system based on contingence angle and variable step-size searching method [J].Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(20):28-33.

[8]MEI Q, SHAN M, LIU L, et al.A novel improved variable step-size incremental-resistance MPPT method for PV systems [J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(6):2427-2434.

[9]MIRBAGHERI S Z, MEKHILEF S, MIRHASSANI S M.MPPT with inc.cond method using conventional interleaved boost converter [J].Energy Procedia, 2013, 42(1):24-32.

[10]董密, 楊建, 彭可, 等.光伏系統(tǒng)的零均值電導(dǎo)增量最大功率點(diǎn)跟蹤控制 [J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2010, 30(21):48-53.DONG Mi, YANG Jian, PENG Ke, et al.Zero average incremental conductance maximum power point tracking control for photovoltaic system [J].Proceedings of the CSEE, 2010, 30(21):48-53.

[11]劉圣波, 劉賀, 趙燕東.基于離散時(shí)間紋波控制的太陽能最大功率點(diǎn)跟蹤算法 [J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013(19):130-137.LIU Shengbo, LIU He, ZHAO Yandong.A solar maximum power point tracking algorithm based on discrete-time ripple correlation control [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013 (19):130-137.

[12]王豐, 吳新科, 卓放.嵌入式智能光伏模塊的最大功率輸出統(tǒng)一控制 [J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2013, 33(21):81-89.WANG Feng, WU Xinke, ZHUO Fang.Application of unified output MPPT control in DMPPT PV systems [J].Proceedings of the CSEE, 2013, 33 (21):81-89.

[13]簡獻(xiàn)忠, 嚴(yán)軍, 范建鵬, 等.基于差分進(jìn)化算法的光伏陣列MPPT控制方法 [J].控制工程, 2014, 21(4):559-562, 566.JIAN Xianzhong, YAN Jun, FAN Jianpeng, et al.MPPT control method of photovoltaic array based on differential evolution algorithm [J].Control Engineering of China, 2014, 21(4):559-562, 566.

[14]KARATEPE E, HIYAMA T.Artificial neural network-polar coordinated fuzzy controller based maximum power point tracking control under partially shaded conditions [J].IET Renewable Power Generation, 2009, 3(2):239-253.

[15]ALAIMI B N, AHMED K H, FINNEY S J, et al.Fuzzy-logic-control approach of a modified hill-climbing method for maximum power point in microgrid standalone photovoltaic system [J].IEEE Transactions on Power Electronics, 2011, 26(4):1022-1030.

[16]EL KHATEB A H, RAHIM N A, SELVARAJ J.Fuzzy logic control approach of a maximum power point employing SEPIC converter for standalone photovoltaic system [J].Procedia Environmental Sciences, 2013, 17(1):529-536.

[17]RAMAPRABHA R, MATHUR B, RAVI A, et al.Modified Fibonacci search based MPPT scheme for SPVA under partial shaded conditions [C]∥2010 3rd International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology.Piscataway, NJ, USA:IEEE, 2010:379-384.

[18]RAMAPRABHA R, BALAJI M, MATHUR B L.Maximum power point tracking of partially shaded solar PV system using modified Fibonacci search method with fuzzy controller [J].International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2012, 43(1):754-765.

[19]TUMBELAKA H H, MIYATAKE M.Simple integration of three-phase shunt active power filter and photovoltaic generation system with Fibonacci-search-based MPPT [C]∥2010 IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications.Piscataway, NJ, USA:IEEE, 2010:94-99.

[20]MIYATAKE M, TORIUMI F, FUJII N, et al.Maxi-mum power point tracking of multiple photovoltaic arrays:a PSO approach [J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2011, 47(1):367-380.

[21]ZHOU T, SUN W.MPPT control method of PV system with PSO algorithm based on minimal particle angles [C]∥Proceedings of the 2012 International Conference on Information Technology and Software Engineering.Berlin, Germany:Springer, 2013:755-763.

[22]ZHAO Yahong, ZHAO Xuecheng, ZHANG Yunhui.MPPT for photovoltaic system using multi-objective improved particle swarm optimization algorithm [J].TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 2014, 12(1):261-268.

[23]任航, 葉林.模擬分析環(huán)境因素對小型太陽能發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行特性的影響 [J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2010, 25(10):158-165.REN Hang, YE Lin.Operation characteristics of PV system under the influence of environmental factors [J].Transactions of China Electrotechnical Society, 2010, 25(10):158-165.

(編輯 杜秀杰)

Improved Particle Swarm Optimization for Photovoltaic Multi-Peak Power Tracking

HU Keyong1,2,XU Fang1,AI Qinglin1,OUYANG Jjing1,XU Hongwei1

(1.Key Laboratory of E&M, Ministry of Education & Zhejiang Province, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China; 2.Hangzhou Normal University Qianjiang College, Hangzhou 310036, China)

The partial shade on photovoltaic array appears repeatedly in natural environment to change single peak into multi-peaks inP-Vcurve.An improved algorithm following the traditional particle swarm optimization is proposed, where the global mode and local mode are adopted to locate the maximum power point.To accelerate the speed of particle swarm optimization, a lot of random and interfered variables are removed to realize an obvious structure optimization.The improved particle swarm optimization algorithm prevents power tracking from falling into the local optimum, and finds the true maximum power point.Simulation and test show that for partial shading, the improved algorithm can accurately and quickly search out the maximum power tracking point with 95% tracking accuracy, and searching efficiency is 28% higher than that of the traditional particle swarm algorithm.Especially, the local optimum can be avoided.

partial shade; maximum power point tracking; particle swarm algorithm; photovoltaic array

2014-09-01。 作者簡介:胡克用(1978—),男,講師;胥芳(通信作者),女,教授,博士生導(dǎo)師。 基金項(xiàng)目:國家“863計(jì)劃”資助項(xiàng)目(2013AA050405);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275470);教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(2013ZA11086)。

時(shí)間:2015-02-27

http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20150227.0846.012.html

10.7652/xjtuxb201504023

TK513.4

A

0253-987X(2015)04-0140-09