一种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法，它可以摆脱局部最大功率点可靠地追踪到全局功率最大点。由于加入了辐照度在线监测机制，本算法可以识别出辐照度的变化，并重启动GMPPT，迅速地追踪到新的GMPP。邻域自适应可调，大大加快了追踪的速度，并且减少了追踪过程中的功率振荡，降低了功率损失。更加精细的算法结束条件，使得对GMPP的追踪更加精准，提高了光伏系统的效率。

主权项

一种基于模拟退火法的光伏最大功率跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)在0到开路电压之间随机选取一个初始电压作为工作点电压V_i，测量在该工作点电压下的输出功率P_i，作为参考功率；(2)在邻域内随机进行电压扰动，得到新的工作电压V_k，测量该工作电压V_k下的输出功率P_k；(3)判断步骤(2)进行扰动后的输出功率P_k与步骤(1)的参考功率P_i的关系，如果P_k大于P_i，则接受该扰动点位新的参考点，同时，如果P_k大于当前记录的最大功率值P_max,则更新最大功率值；如果P_k小于P_i，则参考Metropolios计算接受概率，以此判断是否将该扰动点作为新的参考点；(4)如果在某一邻域内扰动的次数达到了提前设定的扰动次数N_S，则根据以下公式调整邻域大小，当调整邻域的次数达到提前设定的调整次数时，对当前环境降温，并将目前的最大功率点作为当前的参考点；$\left.\begin{array}{cc}\mathrm{new\; step}=\mathrm{step}*(1+2*\frac{\mathrm{No}\_\mathrm{accept}/N_s-06}{0.4}),& \mathrm{if\; No}\_\mathrm{accept}>0.6*N_s\\ \mathrm{new\; step}=\frac{\mathrm{step}}{1+12*\frac{0.4-\mathrm{No}\_\mathrm{accept}/N_s}{0.4}},& \mathrm{if\; No}\_\mathrm{accept}<0.4*N_s\\ \mathrm{new\; step}=\mathrm{step},& \mathrm{otherwise}\end{array}\right\}$其中，new step为调整后的邻域大小，No_accept为接受扰动点的次数，N_S为给定邻域内的扰动次数，step为当前邻域大小；(5)判断是否追踪到最大功率。