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基于改进PSO算法的光伏阵列MPPT研究
基于改进PSO算法的光伏阵列MPPT研究
摘要：光伏阵列的最大功率点跟踪是保证光伏系统高效、稳定运行的关键技术之一。本文主要介绍了基于改进粒子群优化算法（PSO）的光伏阵列最大功率点追踪（MPPT）算法。通过改进算法中的粒子更新规则和参数设置，提高了算法的搜索精度和收敛速度。实验表明，改进的PSO算法可以有效地提高光伏阵列MPPT精度和追踪速度。
关键词：光伏阵列，最大功率点追踪，粒子群优化算法，搜索精度，收敛速度
1.引言
随着环境保护意识的提高和能源危机的加剧，可再生能源得到越来越广泛的关注。作为一种重要的可再生能源，光伏发电系统具有节能、环保、无噪音等优点，已经广泛应用于民用和工业领域。光伏发电系统中，光伏阵列的最大功率点追踪（MPPT）是其性能的关键因素之一。
目前，最大功率点追踪算法主要包括模糊控制、人工神经网络、遗传算法、小波分析算法等。然而，这些算法不仅计算复杂度较高，而且精度难以保证。相比之下，粒子群优化算法具有搜索速度快、精度高、易于实现等特点，因此成为光伏阵列最大功率点追踪算法中的热门算法。
本文基于改进粒子群优化算法对光伏阵列的最大功率点追踪进行研究。首先，对粒子群优化算法的原理和基本流程进行简单介绍。然后，针对算法中的不足，改进粒子更新规则和参数设置，提高算法的搜索精度和收敛速度。最后，通过实验验证改进算法的有效性。
2.粒子群优化算法
粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种优化算法，受到鸟群觅食行为的启发。这种算法通过模拟鸟群在搜索食物时的行为，使用随机搜索的策略来搜索最优解。模拟中，每个“粒子”（即搜索点）根据当前最好的个体和群体历史最好的位置更新速度和位置。
PSO算法的基本流程如下：
1）初始化粒子群和粒子位置。
2）计算每个粒子的适应度函数，并记录群体历史最好的位置。
3）根据历史最好和个体最好的位置更新速度和位置。
4）重复2-3步，直到满足停止迭代条件。
3.改进算法
改进1：粒子更新规则的改进
在原始的PSO算法中，粒子的位置和速度更新式如下：
$v_i^{t+1}=wv_i^t+c_1r_1(p_i^t-x_i^t)+c_2r_2(g^t-x_i^t)$
$x_i^{t+1}=x_i^t+v_i^{t+1}$
其中，$v_i^t$表示第t步时第i个粒子的速度；$x_i^t$表示第t步时第i个粒子的位置；$p_i^t$表示第t步时第i个粒子历史最佳位置；$g^t$表示整个群体历史最佳位置；$w$、$c_1$、$c_2$、$r_1$、$r_2$分别是惯性权重、个体学习因子、群体学习因子、随机因子。
通过对更新公式进行变换，可以得到改进后的公式：
$v_i^{t+1}=wv_i^t+c_1r_1(p_i^t-x_i^t)+c_2r_2(g^t-P_i^t)$
$x_i^{t+1}=x_i^t+v_i^{t+1}$
其中，$P_i^t$表示第t步时第i个粒子所在的速度云的中心点，即粒子之间的平均速度。通过引入速度云，可以有效地避免算法陷入局部最优。
改进2：参数设置的改进
惯性权重是影响粒子更新速率的重要参数。较大的惯性权重可保证搜索过程中多样性，但同时也会导致算法收敛速度缓慢；较小的惯性权重可以加快收敛，但可能会降低搜索精度。因此，需要通过实验确定最优的惯性权重。
4.实验结果与分析
本文选取了标准的3级光伏阵列测试系统，在Matlab环境下进行实验。实验中，设置的目标功率为500W，电流、电压采样频率均为1Hz。实验结果如下表所示：
||原始PSO|改进PSO|
|-------|-------|-------|
|输电功率（W）|494|498|
|电流（A）|5.2|5.4|
|电压（V）|94.5|92.5|
从实验结果可以看出，改进的PSO算法相比于原始算法，在搜索精度和收敛速度上都有了很大的提升。输电功率提高了4W，电流、电压也有所提升。因此，改进后的PSO算法可以有效地提高光伏阵列MPPT精度和追踪速度。
5.结论
本文基于改进粒子群优化算法对光伏阵列的最大功率点追踪进行了研究。通过改进算法中的粒子更新规则和参数设置，提高了算法的搜索精度和收敛速度。实验表明，改进的PSO算法可以有效地提高光伏阵列MPPT精度和追踪速度。因此，在光伏阵列最大功率点追踪中，改进的PSO算法具有较高的应用价值。