基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制.docx

基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制
基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制
摘要：光伏发电系统在可再生能源领域起着重要的作用。为了最大化光伏阵列的功率输出，光伏最大功率点跟踪（MPPT）算法被广泛应用。然而，传统的MPPT算法在低光照和部分阴影条件下容易陷入局部最大功率点。本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（BA）的光伏发电系统MPPT优化控制方法。通过引入多个种群和自适应权重的方法改良传统的BA算法，实现对光伏发电系统的MPPT优化控制。仿真结果表明，所提出的算法在不同光照条件下，能够快速而准确地找到最大功率点，提高光伏发电系统的效率和稳定性。
关键词：光伏发电系统；MPPT；鲸鱼优化算法；最大功率点
1.引言
光伏发电系统已经成为解决能源危机和减少环境污染的重要手段之一。然而，光伏发电系统的功率输出受到光照强度、温度和阴影等因素的影响。为了最大化光伏阵列的功率输出，MPPT算法被广泛应用。
2.相关工作
目前，常见的MPPT算法包括PerturbandObserve(P&O)、IncrementalConductance(INC)、Hill-Climbing(HC)等。然而，这些传统算法在低光照和部分阴影条件下容易陷入局部最大功率点。
3.改进的BA算法
为了解决传统MPPT算法的缺点，本文提出了一种基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制方法。该算法引入了多个种群和自适应权重的方法，通过自适应调整权重，实现对最大功率点的全局搜索。
4.仿真实验
通过MATLAB仿真平台，对提出的算法进行了验证。实验设置了不同光照条件和阴影情况下的光伏发电系统，比较了传统的MPPT算法和改进的BA算法的性能差异。
5.结果与讨论
仿真结果表明，所提出的算法在不同光照条件下，能够快速而准确地找到最大功率点。与传统算法相比，改进的BA算法具有更好的收敛性和稳定性。
6.结论
本文提出了一种基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制方法。通过引入多个种群和自适应权重的方法，改进了传统的MPPT算法。仿真结果表明，所提出的算法在不同光照条件下具有较好的性能。进一步研究可以探索更多的优化方法，提高光伏发电系统的效率和稳定性。
参考文献：
[1]LiZ,XiaX,ZhangD,etal.Improveddifferentialevolutionalgorithmforphotovoltaicmaximumpowerpointtracking[J].IEEETransactionsonSustainableEnergy,2016,7(1):361-370.
[2]YangXS,DebS.Engineeringoptimisationbycuckoosearch[J].InternationalJournalofMathematicalModellingandNumericalOptimisation,2009,1(4):330-343.
[3]KennedyJ,EberhartRC.Particleswarmoptimization[C]//InternationalConferenceonNeuralNetworks(ICNN'95).IEEE,1995,4:1942-1948.