[发明专利]一种局部遮阴下光伏系统最大功率跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种局部遮阴下光伏系统最大功率跟踪控制方法，所述方法主要包括初始化策略、约束机制和计算适应度、横向交叉、纵向交叉以及保存全局最优等几个方面。本发明方法所采用的纵横交叉算法是当前一种全新的智能优化算法，相比于粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）等智能优化算法，它在解决高维非凸多峰的优化问题上具有求解精度高、收敛速度快等特点。点该算法通过横向交叉、纵向交叉和竞争算子来实现种群的优化迭代过程，最终求得最优解。

技术领域

本发明涉及光伏发电系统技术领域，具体涉及一种局部遮阴下光伏系统最大功率跟踪控制方法。

背景技术

光伏能源因其可持续性、清洁性和无须维护等特点成为目前广泛应用的可再生能源。然而，光伏发电系统的输出密度很低且主要取决于安装的环境与光伏阵列的表面温度。在局部遮阴的情况下，光伏发电系统的输出功率会大大降低，造成大量的能量损耗。光伏阵列的P-U曲线在局部遮阴的条件下会产生多个峰值，为了使光伏发电系统的输出功率尽可能地最大化，需采用最大功率点跟踪控制方法来实现。

而传统的最大功率点跟踪方法如扰动观测法、导纳增量法、短路电流法、开路电压法和模糊逻辑控制等都是为了通过降低硬件要求来提升跟踪的性能，但是这些都是在同一日晒条件下即单峰现象中才行之有效。

遮阴情况下，针对光伏阵列的P-U曲线出现多个峰值的这一现象，有学者运用一种智能优化算法即粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)来解决这一问题。该智能优化算法相对于传统的最大功率跟踪方法，具有降低系统成本、模型相对简单且独立运行等优点。然而，在处理这类多峰问题时，粒子群算法仍然存在着收敛速度慢、控制精度较低以及容易过早收敛等问题。

因此，光伏发电系统的输出功率的智能跟踪技术还有待于改进。

发明内容

本发明针对现有技术中局部遮阴下光伏阵列P-U曲线出现多个峰值的最大功率跟踪问题，提出一种局部遮阴下光伏系统最大功率跟踪方法，该方法基于纵横交叉智能优化算法(crisscross optimization algorithm,CSO)，在局部遮阴的情况下实现光伏系统的最大功率的跟踪控制。

为了实现本发明目的，本发明实施例提出一种局部遮阴下光伏系统最大功率跟踪控制方法，包括如下步骤：

步骤(1)，初始化种群，设种群大小为X，最大迭代次数为m，种群中的每一个粒子表示一个解，将粒子的位置定义成DC/DC转换器的占空比d；

步骤(2)，计算每个父代粒子的适应度，所述适应度为局部遮阴下光伏系统输出功率p_pv；

步骤(3)，种群中任意两个粒子X(i)和X(j)横向交叉产生两个中庸解MS_hc(i)和MS_hc(j)，计算所述两个中庸解MS_hc(i)和MS_hc(j)的适应度，分别将MS_hc(i)和MS_hc(j)与其父代粒子X(i)和X(j)的适应度进行比较，比较后分别保留适应度较好的解作为占优解DS_hcX(i)和DS_hcX(j)；