局部阴影光伏发电系统中基于改进PSO的MPPT控制.docx

局部阴影光伏发电系统中基于改进PSO的MPPT控制
标题：基于改进PSO的局部阴影光伏发电系统的MPPT控制
摘要：
局部阴影对光伏发电系统的性能和效率产生了不可忽视的负面影响。为了解决这一问题，本文提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）控制方法。通过在PSO算法中引入改进的粒子更新策略，能够有效地克服局部阴影对光伏发电系统的干扰，提高系统输出功率。仿真结果表明，所提出的方法能够快速准确地跟踪到全局最大功率点（GMPPT）。
关键词：局部阴影光伏发电系统，最大功率点追踪，改进粒子群优化，全局最大功率点
1.引言
随着对可再生能源的需求不断增加，光伏发电系统逐渐成为一种重要的绿色能源发电方式。然而，局部阴影对光伏发电系统的性能和效率产生了不可忽视的负面影响。光伏阵列中的一个或多个电池所受到的阴影会导致系统输出功率下降，甚至使系统失去最大功率点（MPP）。因此，最大功率点追踪（MPPT）控制变得至关重要，能够确保系统在各种工作条件下都能实现最大功率输出。近年来，粒子群优化（PSO）算法在MPPT控制中得到了广泛应用。本文提出了一种基于改进PSO算法的MPPT控制方法，旨在提高局部阴影光伏发电系统的输出功率。
2.局部阴影光伏发电系统建模
本文考虑了一个由多个光伏电池组成的光伏阵列，其中某些电池受到局部阴影的影响。光伏电池的输出特性可以通过标准双曲线模型表示。通过对光伏阵列进行建模，可以得到其输出电流和电压之间的关系，进而计算出系统的输出功率。
3.PSO算法概述
粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群或鱼群等生物的集体行为。每个粒子都代表着一个潜在解，并通过与其他粒子的信息交流来调整自身的位置和速度。PSO算法主要包括初始化、粒子更新、适应度评价和停止准则等步骤。
4.改进PSO算法
为了提高PSO算法在局部阴影下的搜索能力和收敛速度，本文引入了一种改进的粒子更新策略。根据局部阴影的位置和强度，粒子会使用不同的速度和位置更新策略。当粒子受到较强的阴影影响时，其速度更新公式中的权重因子会相应调整，以加快搜索速度和提高收敛精度。
5.MPPT控制算法设计
基于改进PSO算法的MPPT控制算法设计主要包括系统初始化、粒子更新和MPPT追踪策略等步骤。在系统初始化阶段，对光伏发电系统进行初始化配置，包括设定初始粒子位置和速度，以及设置适当的PSO算法参数。然后，通过粒子更新策略来调整粒子位置和速度，以及更新适应度值。最后，在MPPT追踪策略中，根据粒子的位置和速度来调整光伏阵列的操作参数，以实现最大功率输出。
6.仿真结果与分析
通过MATLAB/Simulink工具进行仿真实验，评估所提出的基于改进PSO算法的MPPT控制方法。结果表明，相比传统的MPPT控制方法，所提出的方法在局部阴影条件下能够更快地跟踪到全局最大功率点（GMPPT）。同时，系统的输出功率也得到了显著提高。
7.结论
本文提出了一种基于改进PSO算法的MPPT控制方法，在局部阴影光伏发电系统中能够有效地克服阴影干扰，提高系统的输出功率。通过引入改进的粒子更新策略，在PSO算法中能够更精确地搜索到全局最大功率点。仿真结果验证了所提出方法的有效性和性能优势。未来的研究可以进一步优化该方法，从而在实际光伏发电系统中得到更广泛的应用。