一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105590032A(43)申请公布日2016.05.18(21)申请号201610091995.6(22)申请日2016.02.18(71)申请人淮阴师范学院地址223300江苏省淮安市淮阴区长江西路111号申请人江苏瑞特电子设备有限公司(72)发明人陈华宝方绍康胡玉忠葛恒清于海春陈凌(74)专利代理机构淮安市科文知识产权事务所32223代理人李锋(51)Int.Cl.G06F19/00(2011.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法(57)摘要本发明公开了一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，包括如下步骤，实时获取当前环境工况，以及对应的光伏组件I-V输出特性曲线；根据当前I-V输出特性曲线采样点，利用IAFSA对光伏组件内部等效参数进行参数辨识；通过Newton迭代法对光伏组件输出功率进行显式化求解，获取当前工况下最大输出功率；采用自适应PI控制算法实现光伏组件MPPT；若输出功率的变化值超过预设值时，重启上述Newton迭代求解过程，以实现新一轮MPP寻优过程，本发明有效解决了传统常用的光伏组件MPPT算法存在动态响应慢、稳态精度差的问题。CN105590032ACN105590032A权利要求书1/2页1.一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：实时获取当前环境工况，以及对应的光伏组件I-V输出特性曲线；步骤2：根据当前I-V输出特性曲线采样点，利用IAFSA对光伏组件内部等效参数进行参数辨识；步骤3：通过Newton迭代法对光伏组件输出功率进行显式化求解，获取当前工况下最大输出功率；步骤4：采用自适应PI控制算法实现光伏组件MPPT；步骤5：若输出功率的变化值超过预设值时，重启上述Newton迭代求解过程，以实现新一轮MPP寻优过程。2.根据权利要求1所述的一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：所述的步骤1中相关数据的获取过程如下：通过太阳总辐射表TBQ-2和温度传感器PT100对当前光照强度S和环境温度T分别进行测量，可编程直流电子负载用于实现对光伏组件I-V输出特性曲线进行N点扫描，根据参数辨识精度要求选取N值。3.根据权利要求1所述的一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：所述的步骤2中光伏组件内部等效参数的辨识过程如下：光伏组件参数辨识可归纳为一个优化问题，其基本思想是通过最小化目标函数以求取参数最优值，本过程选取的目标函数为均方根误差(RMSE)为：式中，θ＝(Rs、Rsh、Iph、ISD、n)为待辨识参数，fi(V,I,θ)是第i组实测值和仿真模型输出的差值；针对上述式(1)，采用IAFSA的具体实施步骤如下：步骤1：对IAFSA的相关参数进行初始化操作，种群数目N、随机初始位置、最大迭代次数Maxgen、感知范围[Visualstart,Visualend]、步长范围[Stepstart,Stepend]、拥挤度因子δ、最大试探次数Try_number和NM法间隔数K等参数；步骤2：求取各人工鱼的适应度值，并记录全局最优人工鱼状态；步骤3：对AFSA算法参数进行自适应调整；步骤4：对各人工鱼的行为进行评价，选择人工鱼最合适的行为进行动作；步骤5：执行相应的行为后，对人工鱼的位置信息和全局最优人工鱼状态进行更新，给公告牌赋最优值，同时，采用繁殖行为，淘汰适应度值较差的个体；步骤6：迁徙行为判断，若满足迁徙概率Pe，则执行迁徙行为，并更新公告牌状态；否则，直接转到步骤207执行；步骤7：如果满足tmodK＝0，执行NM法，借助K-均值聚类法，确定聚类中心人工鱼；对每个类中心个体执行NM搜索，计算其适应度值并更新公告牌；步骤8：对全局极值人工鱼个体执行NM法搜索，将最优值赋给公告牌；步骤9：判断终止条件，若满足终止条件，则输出最优值，算法结束；否则，继续迭代执行步骤2～步骤8，直至算法终止条件被满足。2CN105590032A权利要求书2/2页4.根据权利要求1所述的一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：所述的步骤3中MPP显式化的求解过程如下：根据电流方程的显式解，得光伏组件的输出功率为：在MPP处，根据可得：式中，式(3)是仅含有Im的方程，若已知当前工况下各内部等效参数值，即可求解出Im值，进而将其代入电压的显式表达式，可得：已知光伏组件的内部等效参数并结合当前工况，通过Newton迭代法可以准确获知当前Pm值。5.根据权利要求1所述的一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：所述的步骤5中重启Newton迭代算法的判定过程如下：当检测输出功率的变化值超过设定阈值ΔP时，即可重启New