[发明专利]一种基于蝴蝶优化算法的MPPT控制方法

说明书

本发明涉及一种基于蝴蝶优化算法的MPPT控制方法，1)将占空比定义为蝴蝶个体，将蝴蝶浓度最高定义为最优蝴蝶个体；选取i只蝴蝶个体，选择迭代次数且初始化蝴蝶飞行的空间位置，输出占空比用来控制输出功率；2)当光伏阵列稳定运行，测量负载两端输出电压与流过负载输出电流；3)计算蝴蝶在t时刻下输出功率；4)引入余弦相似度筛选蝴蝶个体；5)比较各蝴蝶功率值，输出最佳占空比及最优功率值；6)更改蝴蝶算法步长；7)判断是否全部检测完毕，若是则输出并保持最优占空比，否则继续；8)判断外界光照强度是否发生突变，若是则重新执行MPPT，否则继续维持最优占空比。本发明具有提高MPPT收敛速度、提高太阳能利用率等优点。

技术领域

本发明涉及太阳能发电技术领域，尤其是涉及一种基于蝴蝶优化算法的MPPT控制方法。

背景技术

传统的MPPT最大功率跟踪方法包括电导增量法、扰动观察法、恒定电压法、开路电压比例系数法等等。当出现光伏阵列出现局部阴影的状况时，运用传统的MPPT最大功率跟踪方法去追踪MPP点(Maximum Power Point，最大功率点)会陷入局部最优的情况，从而追踪不到最大功率点。因此为了解决此类问题，已经有学者运用智能算法去解决局部遮阴的问题，譬如灰狼优化算法、改进的粒子群算法、飞蛾扑火算法等等。

然而在局部遮阴的情况下，传统的MPPT算法并不能跳出具跳出局部最优从而找到最大功率点，即针对光伏阵列系统局部阴影条件下P-V曲线会出现多峰值的问题，运用传统的MPPT算法控制可能会出现误判，导致追踪不到MPP点，使得太阳能没被充分地利用。改进的灰狼算法虽然能有效地追踪全局的最大功率，但其实现算法比较复杂；鲸鱼算法虽然有强大的全局和局部的搜索能力，但其实现的函数比较复杂，并且容易陷入局部最优的情况。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于蝴蝶优化算法的MPPT控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于蝴蝶优化算法的MPPT控制方法，该方法包括如下步骤：

步骤一、将MPPT的占空比作为蝴蝶个体，将蝴蝶浓度最高的蝴蝶个体作为最优蝴蝶个体，选取i只蝴蝶个体，设定迭代次数并初始化蝴蝶飞行的空间位置。

步骤二、待光伏系统稳定运行，测量负载两端的输出电压与流过负载的输出电流。

步骤三、通过输出电流与输出电压计算第i只蝴蝶在t时刻下的输出功率。

步骤四、引入余弦相似度进行蝴蝶个体筛选。

步骤五、对经过步骤四处理的各蝴蝶个体进行功率值比较，从而对蝴蝶最优个体进行保留与更新，并输出最佳占空比及最优功率值。

步骤六、更改蝴蝶算法的步长；具体表达式为：

式中，num为迭代次数，step为步长。

步骤七、判断所有蝴蝶是否全部被检测完毕且迭代次数满足收敛条件，若是，则输出并保持最优的占空比，从而控制MOSFET的开关状态，否则继续进行检测及迭代，直至满足要求。

步骤八、判断外界光照强度是否发生突变，若是则重新执行MPPT，否则继续维持最优占空比。

步骤四的具体内容为：

41)将当前蝴蝶个体与当前输出最大功率的蝴蝶个体进行余弦相似度计算，构建蝴蝶飞行向量，并设定阈值，若当前蝴蝶个体的余弦相似度高于此阈值，则对当前蝴蝶个体进行位置更新。对当前蝴蝶个体进行位置更新的具体更新公式为：