[发明专利]一种基于混合改进磷虾群算法和模糊控制器的MPPT算法

说明书

本发明提出了一种基于混合改进磷虾群算法和模糊控制器的MPPT算法，包括：根据DC/DC升压转换器的电压V_PV和输入电流I_PV，计算得到时刻k对应的太阳能光伏发电系统的功率P_PV(k)；基于时刻k对应的太阳能发电系统的功率P_PV(k)和太阳能发电系统的历史功率，采用改进磷虾群算法对模糊控制器的MFs比例因子的进行调整，得到最优MFs比例因子；基于最优MFs比例因子，模糊控制器输出时刻k对应的占空比D(k)；基于时刻k对应的占空比D(k)与时刻k‑1对应的占空比D(k‑1)，得到占空比变化量ΔD，在占空比变化量ΔD的控制下，DC/DC升压转换器的输出功率向最大功率方向转移。

技术领域

本发明属于光伏发电控制技术领域，涉及一种基于混合改进磷虾群算法和模糊控制器的MPPT算法。

背景技术

近几十年来，为了获得更大的经济、技术和环境效益，人们纷纷利用光伏(PV)和风能等可再生能源来替代化石燃料。太阳能系统由于其可利用性高、污染性低以及安装使用较灵活的特点，成为了燃料发电厂最重要的替代品之一。

为了最大限度地提高太阳能系统的输出功率，现对太阳能系统输出的非线性特性的研究，目前常采用的方法为最大功率点跟踪方法，该方法可以在低成本的条件下轻松实现，从而提高光伏发电的效率，但在快速变化的大气环境下得到最佳的控制参数是本发明需要解决的问题。

发明内容

发明目的：为解决如何得到最佳的MPPT的控制参数，本发明提出了一种基于混合改进磷虾群算法和模糊控制器的MPPT算法，对模糊控制器的MFs进行调整，以处理波动引起的不确定性，使得本发明的MPPT算法能够在快速变化的大气环境下准确追踪和快速动态响应。

技术方案：一种基于混合改进磷虾群算法和模糊控制器的MPPT算法，包括：

根据DC/DC升压转换器的电压V_PV和输入电流I_PV，计算得到时刻k对应的太阳能光伏发电系统的功率P_PV(k)；

基于时刻k对应的太阳能发电系统的功率P_PV(k)和太阳能发电系统的历史功率，采用改进磷虾群算法对模糊控制器的MFs比例因子的进行调整，得到最优MFs比例因子；

基于最优MFs比例因子，模糊控制器输出时刻k对应的占空比D(k)；

基于时刻k对应的占空比D(k)与时刻k-1对应的占空比D(k-1)，得到占空比变化量ΔD，在占空比变化量ΔD的控制下，DC/DC升压转换器的输出功率向最大功率方向转移；

其中，所述改进磷虾群算法包括以下步骤：

步骤1：将MFs作为磷虾个体，每个磷虾个体的适应度函数为该磷虾个体位置距离食物和群体最高密度的距离的结合；

随机产生pn个初始磷虾个体，计算每个磷虾个体的适应度值，并确定当前最优的磷虾位置；

步骤2：每个磷虾个体按照式(1)～(4)计算其运动向量，按照式(5)更新位置；

磷虾i的实时位置取决于引导运动觅食运动和随机扩散运动具体表示为：

所述引导运动表示为：

式中，α_ind，i表示被引导的磷虾运动的方向向量，表示周围磷虾对个体磷虾引导速度的上限，ω_ind表示引导权重，表示磷虾i上一次由于周围磷虾引导所产生的位置变化；

所述觅食运动表示为：