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        基于改進PSO算法的光伏發(fā)電最大功率追蹤研究

        2023-12-26 10:55:36夏凌暢
        機電信息 2023年24期
        關鍵詞:紋波夾角電感

        夏凌暢 鄭 巍

        (國網(wǎng)安徽省電力有限公司黃山市黃山區(qū)供電公司,安徽 黃山 245700)

        0 引言

        為了應對日益突出的環(huán)境問題,加上碳成本不斷提高,中國制定了長期碳計劃,提出2030年碳達峰、2060年碳中和,而高效利用新型能源是實現(xiàn)該目標的必由之路。光伏發(fā)電涉及的技術問題在很早之前就成為研究的熱點,隨著“雙碳計劃”的不斷推進,相關技術正不斷優(yōu)化。“雙碳計劃”旨在推動構建人類命運共同體,強調(diào)減少碳排放的重要性,促進綠色低碳發(fā)展,為實現(xiàn)全球氣候變化協(xié)議提供信心和新的動力。

        結合當前形勢,可再生能源發(fā)電尤其是光伏發(fā)電受到了人們的持續(xù)關注,產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大,技術不斷發(fā)展。

        最大功率點跟蹤(Maximum Power Point Tracking,MPPT)作為光伏發(fā)電系統(tǒng)的必要技術之一,有著重要的研究價值和應用前景。已有學者進行了很多相關研究。

        文獻[1]給出了光伏電池的物理模型和MPPT方法的基本邏輯;文獻[2]搭建了基于電導增量法的電路仿真模型;文獻[3]將電導增量法和PSO法有效結合,提出了一種改進后的PSO算法,但計算量大,收斂精度不理想;文獻[4]提出了一種改進PSO算法,能有效減少計算量并提高收斂精度。

        綜上所述,現(xiàn)階段MPPT技術仍存在不足,有待進一步深入研究。

        針對光伏發(fā)電最大功率追蹤,本文設計了光伏發(fā)電MPPT系統(tǒng)電路結構,給出了參數(shù)取值范圍,并搭建了對應的仿真模型,通過仿真結果驗證了所提MPPT控制系統(tǒng)的有效性。

        1 改進PSO算法

        PSO(粒子群算法)是智能算法的一種,該方法基于對鳥類尋食行為的模擬,每一只鳥在自己附近找尋最大值,多次迭代后尋找到極值。式(1)為經(jīng)典PSO算法子代迭代速度公式:

        式中:xidt、vidt、pidt為第t次迭代后第i個粒子在第d維的位置、速度和歷史最優(yōu)位置;c1、c2為認知學習因子與社會學習因子;r1、r2為隨機數(shù);ω為權重。

        PSO算法中權重ω的取值影響算法的探索和開發(fā)能力,在工程實踐中,探索與開發(fā)的比重應隨著問題的發(fā)展而變化,于是自適應權重的PSO算法應運而生。本文使用的改進PSO算法屬于自適應權重策略方向。

        1.1 群體趨勢因子

        定義每一子代指向本代最優(yōu)點的矢量與當前運動速度矢量之間的夾角為行為夾角,如圖1所示。容易看出,每代中平均行為夾角越大,算法越傾向于全局搜索能力;平均行為夾角越小,算法越傾向于局部開發(fā)能力。在實踐中發(fā)現(xiàn),行為夾角以60°為分界,呈上述兩種不同的狀態(tài)。

        圖1 行為夾角示意圖

        定義群體趨勢因子r為每代中行為夾角小于60°的粒子占比。實踐中有經(jīng)驗公式,r>0.7,認為算法處于局部開發(fā)占優(yōu)狀態(tài);r<0.7,認為算法處于全局探索占優(yōu)狀態(tài)。

        1.2 自適應權重設計

        當r過大時,希望可以增大權重,提高算法的全局搜索能力;r過小時,希望可以減小權重,提高算法的局部開發(fā)能力。權重ω與r之間一個較好的對應關系,如式(2)所示[4]:

        基于式(2)設計改進PSO算法可以達到局部開發(fā)能力與全局探索能力在算法的各時段內(nèi)均較為優(yōu)秀的設置,提高算法效率。

        2 MPPT電路設計

        2.1 電路拓撲結構

        MPPT系統(tǒng)一般基于BOOST或BUCK斬波電路設計。本文選擇使用BOOST電路,電路拓撲結果如圖2所示[1]。

        圖2 BOOST電路結構

        其中,PWM信號是由MCU調(diào)制后經(jīng)過驅(qū)動模塊后輸出的控制MOS或IGBT的信號,基于對電壓和成本的判斷,本文所設計電路開關管選用MOS管。

        PWM信號的占空比D控制BOOST電路的放大倍數(shù),計算公式如式(3)所示:

        式中:Vout為輸出側電壓;Vin為輸入側電壓;Vd為二極管正向?qū)▔航怠?/p>

        MPPT系統(tǒng)工作流程圖如圖3所示。

        圖3 MPPT系統(tǒng)框圖

        2.2 電路參數(shù)計算

        BOOST電路中電感和電容的取值嚴重影響電路性能,是后續(xù)仿真和實物設計的基礎,多數(shù)情況下使用經(jīng)驗值不可靠,各元件的主要參數(shù)和各參數(shù)的約束范圍如下。

        L1電感為儲能元件,在開關管打開時儲能,在開關管關閉時放能,是BOOST電路提高電壓的主要元件,主要技術參數(shù)為平均電流、飽和電流與電感值,計算公式如式(4)所示:

        式中:IL為電感平均電流;ΔIL為紋波電流幅值;Iout為輸出電流,可以由輸入功率與輸出電壓共同求得;L為電感大?。籪為開關頻率。

        電感值過大會導致電路的動態(tài)響應能力降低,過小會導致電感電流過載,電路發(fā)熱異常甚至電磁環(huán)境異常。

        C1、C2電容為濾波電容,作用是消除紋波,提高輸出直流電壓的穩(wěn)定性與質(zhì)量,便于接入逆變器并網(wǎng)或直接供給直流電機等電力設備使用,主要技術參數(shù)為電感值C0和ESR,計算公式如式(5)所示:

        式中:ESR為等效串聯(lián)電阻值,使用陶瓷濾波電容時一般不用考慮ESR參數(shù)。

        通過上述公式計算,可以求得BOOST的參數(shù),指導器材選型。

        3 數(shù)學模型構建與仿真

        基于SIMULINK仿真軟件搭建數(shù)學模型,使用5塊光照強度不同的光伏組件串聯(lián)仿真局部過熱或光照不均時的多峰光伏電源,輸出特性曲線如圖4所示。

        圖4 多峰輸出特性曲線

        該特性曲線有5個局部最優(yōu)點,全局最優(yōu)點出現(xiàn)在最右側,局部最優(yōu)點較多,適合使用智能算法尋優(yōu)。

        編寫改進PSO算法,搭建BOOST電路物理模型,基于SIMULINK設計電路,如圖5所示。

        圖5 SIMULINK仿真模型

        仿真系統(tǒng)開啟后的2 s內(nèi)功率變化情況如圖6所示。

        4 結論

        分析仿真結果,得到以下結論:

        1)針對光伏發(fā)電最大功率追蹤,研究提出的基于改進PSO算法的MPPT算法計算量小,硬件要求低,能實現(xiàn)光伏發(fā)電最大功率點的快速準確追蹤。

        2)基于上文給出的BOOST參數(shù)計算公式設計的MPPT系統(tǒng)電路性能良好,能實現(xiàn)快速響應,并有效減小紋波輸出。

        綜上所述,基于改進PSO算法的MPPT控制算法是一種適用于光伏發(fā)電最大功率跟蹤控制的有效方法,該算法簡單,動態(tài)追蹤快,穩(wěn)態(tài)紋波小,能自動實現(xiàn)變步長追蹤。

        圖6 仿真功率曲線

        該算法還可以形成一種自尋優(yōu)的MPPT動態(tài)控制系統(tǒng),該控制系統(tǒng)易于實現(xiàn),適合工程應用。

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