[发明专利]可实现光伏阵列重构的拓扑结构及最大功率点求解方法

权利要求书

1.一种可实现光伏阵列重构的拓扑结构，其特征在于：包括四块光伏阵列、六个二极管和六个可控开关：

其中，四块光伏阵列按串联模式连接，且相邻两个光伏阵列之间分别串接有可控开关；另外三个可控开关分别跨接在中间两个光伏阵列上；所述二极管分为两支路，其中一支路从上至下分别跨接在每个光伏阵列和可控开关组成的整体上，共计3个；另一支路从下至上分别跨接在每个可控开关和光伏阵列组成的整体上，共计3个。

2.一种基于权利要求1所述拓扑结构的改进型果蝇算法最大功率点的求解方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步、算法的初始化：设置初始果蝇群体的位置、种群数量、迭代次数和迭代步进值；

第二歩、种群评价：

在对各参数进行初始化后，计算每个果蝇对应目标函数的适应值，其中所述目标函数为光伏阵列输出的总功率，适应度函数通过公式（1）和（2）表示：

Smelli,j=Σj=1m{Ij×Σi=1nPVprog(Ij,Suni,Ti)}---(1)]]>

PVprog(I,Sun,T)=1.1103×log(3.8×G-I+2.2×10-82.2×10-8)-0.2844×I---(2)]]>

其中，Smell_i,j为整个光伏阵列的输出功率值，即目标函数；PVprog(I,Sun,T)为单个阵列的输出电压值；Sun_i和T_i分别表示第i个光伏阵列的光照强度和温度；I_j表示第j个支路上流过的电流值；n和m分别为串联和并联支路数；I，Sun和T分别表示电流、光照强度和温度值；

通过调用一个适应度函数计算功率值的大小，该函数实质上包含了每个模块的电流电压公式并将它们加和形成总的系统的功率输出；

第三歩、比较确定个体和全局适应度及极值

比较单个果蝇当前适应度值和历史最好适应度值的大小，如果当前适应度值较大，则更新果蝇的适应度值；每个果蝇的最佳适应度值都确定后，相互比较以确定全局的最佳适应度值；

第四步、更新果蝇的位置；

第五步、检查结束条件，若满足，结束寻优，并输出最优解的范围；否则转至第二步重复进行，结束条件为寻优达到最大进化代数。

3.根据权利要求2所述改进型果蝇算法最大功率点的求解方法，其特征在于：所述最大功率点求解方法适用于光伏阵列重构模型的优化配置约束条件如下：

P≥(1-β)P_max                    (3)

I≤(1-2β)I_max                   (4)

式中：P为在最大功率点处的实际输出功率；I为在最大功率点处的实际输出电流，β为设定的安全裕度约束值。