一种基于粒子群优化的光伏最大功率点跟踪的控制方法及装置

摘要

本发明涉及太阳能光伏发电领域，公开了一种基于粒子群优化的光伏最大功率点跟踪的控制方法及装置，本发明实施例以变换器的占空比为粒子，初始化将粒子均匀分散在可能的极值点处，线性调整惯性权重、学因子，并通过引入反正切函数，对传统的粒子群速度更新进行修改，单独限制每个粒子的速度。提升了粒子群算法的收敛速度，减小了跟踪过程的振荡，使得阴影变化时能快速跟踪到新的最大功率点。

主权项

一种基于粒子群优化的光伏最大功率点跟踪的控制方法，其特征在于，包括：根据光伏阵列的串联模块个数m、光伏组件开路电压U_{oc_module}，对粒子群参数进行初始化，其中，所述粒子群参数包括粒子个数、粒子初始位置、惯性权重ω的取值范围、自我认知因子c₁的取值范围、社会认知因子c₂的取值范围和最大迭代次数，粒子位置为占空比d，粒子速度为占空比变化量Δd；根据各个粒子的位置，计算各个粒子的适应度值，适应度值为光伏阵列的输出功率；根据输出功率，获取各个粒子的初始个体最优值和全局最优值；根据个体最优值、全局最优值、惯性权重、自我认知因子和社会认知因子，更新各个粒子的位置和速度；根据更新后的粒子位置，重新计算各个粒子的适应度值；对比各个粒子的个体最优值对应的适应度值和重新计算的各个粒子的适应度值，更新各个粒子的个体最优值和全局最优值；计算粒子位置的标准差，判断粒子位置的标准差是否小于预设阈值、迭代次数是否达到最大迭代次数；当粒子位置的标准差小于预设阈值或迭代次数达到最大迭代次数时，输出当前的全局最优值，即输出占空比控制信号，控制光伏阵列工作，使其稳定工作在最大功率点；当粒子位置的标准差不小于预设阈值且迭代次数小于最大迭代次数时，开始从根据个体最优值、全局最优值、惯性权重、自我认知因子和社会认知因子，更新各个粒子的位置和速度的步骤执行。