[发明专利]一种光伏发电系统及光伏阵列最大功率点跟踪控制方法有效
| 申请号: | 201711115033.0 | 申请日: | 2017-11-13 |
| 公开(公告)号: | CN107947226B | 公开(公告)日: | 2020-01-10 |
| 发明(设计)人: | 胡玉纯;王伟;屈许良;张俊豪 | 申请(专利权)人: | 河南森源电气股份有限公司 |
| 主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;H02M3/335;H02M7/5387 |
| 代理公司: | 41119 郑州睿信知识产权代理有限公司 | 代理人: | 吴敏 |
| 地址: | 461500 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 发电 系统 阵列 最大 功率 跟踪 控制 方法 | ||
1.一种光伏阵列最大功率点跟踪控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
采集步骤:采集光伏阵列的各个光伏板输出的电压和电流;其中,光伏阵列的各个光伏板对应光伏阵列的各个输出点;
跟踪步骤:以光伏阵列输出为种群,以光伏阵列的各个输出点为个体,以光伏阵列输出点的功率为适应度函数,采用自适应差分进化方法对光伏阵列的输出功率进行全局跟踪,筛选出光伏阵列的最大功率输出点;其中,光伏阵列输出点的功率为对应电压和电流的乘积;
控制步骤:根据最大功率输出点对负载进行控制;
所述自适应差分进化方法的步骤包括:
1)以适应度函数对种群中的个体进行筛选,将适应度函数值小于该轮设定适应度阈值的个体进行淘汰,得到该轮的种群;
2)更新变异因子和交叉因子,利用更新后的变异因子和交叉因子对该轮的种群中的个体进行变异和交叉操作,得到筛选的种群;
3)对筛选的种群进行下一轮的进化操作,直至满足迭代次数,得到最优的种群,从最优的种群中选择适应度函数值最高的个体作为光伏阵列的最大功率输出点;
所述交叉因子为:
其中,CR(G)为交叉因子,为种群适应度方差,Np为种群规模,fi为第i个个体的适应度值,fav为种群的平均适应度值,fbest为当前种群中最优适应度值;CRmin为交叉因子取值的下限;CRmax为交叉因子取值的上限。
2.根据权利要求1所述的光伏阵列最大功率点跟踪控制方法,其特征在于,所述变异因子为:
其中,K(G)为变异因子;为种群适应度方差,Np为种群规模,fi为第i个个体的适应度值,fav为种群的平均适应度值,fbest为当前种群中最优适应度值;Kmin为变异因子取值的下限;Kmax为变异因子取值的上限。
3.一种光伏发电系统,包括光伏阵列、采集单元、控制单元和用于与光伏阵列连接的DC/DC变换器,所述采集单元与光伏阵列连接,所述控制单元控制连接所述DC/DC变换器、并采样连接所述采集单元,其特征在于,所述采集单元用于采集光伏阵列的各个光伏板输出的电压和电流;其中,光伏阵列的各个光伏板对应光伏阵列的各个输出点;
所述控制单元用于以光伏阵列输出为种群,以光伏阵列的各个输出点为个体,以光伏阵列输出点的功率为适应度函数,采用自适应差分进化方法对光伏阵列的输出功率进行全局跟踪,直至筛选出光伏阵列的最大功率输出点;其中,光伏阵列输出点的功率为对应电压和电流的乘积;并根据最大功率输出点来控制DC/DC变换器;
所述控制单元中采用的自适应差分进化方法的步骤包括:
以适应度函数对种群中的个体进行筛选,将适应度函数值小于该轮设定适应度阈值的个体进行淘汰,得到该轮的种群;
更新变异因子和交叉因子,利用更新后的变异因子和交叉因子对该轮的种群中的个体进行变异和交叉操作,得到筛选的种群;
对筛选的种群进行下一轮的进化操作,直至满足迭代次数,得到最优的种群,从最优的种群中选择适应度函数值最高的个体作为光伏阵列的最大功率输出点;
所述交叉因子为:
其中,CR(G)为交叉因子,为种群适应度方差,Np为种群规模,fi为第i个个体的适应度值,fav为种群的平均适应度值,fbest为当前种群中最优适应度值;CRmin为交叉因子取值的下限;CRmax为交叉因子取值的上限。
4.根据权利要求3所述的光伏发电系统,其特征在于,还包括电网频率和相位跟踪单元、DC/AC逆变器;DC/AC逆变器一端连接DC/DC变换器,另一端用于连接电网;所述电网频率和相位跟踪单元用于采样连接电网,控制连接所述DC/AC逆变器。
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