[发明专利]一种基于混沌优化搜索的光伏阵列最大功率点跟踪方法

说明书

技术领域

   本发明涉及一种光伏发电系统，具体地说，涉及一种基于混沌优化搜索的光伏阵列最大功率点跟踪方法，利用MPPT方法提高光伏发电过程中光伏电池阵列的效率，使太阳能以最大效率转化为电能输出，属于光伏发电技术领域。

背景技术

光伏发电系统工作时，在一定的温度和日照强度下，光伏电池阵列具有唯一的最大功率点，但是由于光伏电池阵列的输出特性受负载状态、日照强度、环境温度等因素的影响，光伏电池阵列的输出电压和电流都会随之产生很大的变化，从而使输出功率不稳定，若不能实时跟踪其变化，则会降低光伏系统的输出效率。另外，由于光伏电池阵列的输出特性具有复杂的非线性特性，很难准确确定其数学模型，无法用解析法求取最大功率。为了使光伏阵列的输出功率最大，就必须利用相应的控制方法实时跟踪、控制光伏电池阵列的最大功率点，最大限度地利用太阳能，这种保证光伏阵列持续输出最大功率的调节过程称为最大功率点跟踪（MPPT）。

目前，常见的最大功率点跟踪控制方法有恒定电压控制法、扰动观察法、增量导纳法和单一混沌搜索等，但不同的方法在实际使用中都存在不同的优缺点。恒定电压法是一种简单的最大功率点跟踪方法,其优点是控制简单、易实现，但是这种跟踪方法在温度变化时，其跟踪效率不高，有较为严重的功率损失。扰动观察法和增量导纳法都会在最大功率点附近震荡运行，导致部分功率损失。单一混沌搜索的方法虽然可以准确的跟踪全局最大值，但是若在全局最大值附近有密集地存在许多局部最大值的情况时, 虽然混沌运动存在遍历性, 但要跳出局部最大值往往需要很长时间，并且由于混沌运动具有的随机性使得有可能在接近全局最大值时, 却跳得很远, 从而造成优化搜索时间的浪费。

发明内容

本发明要解决的问题是针对以上不足，提供一种基于混沌优化搜索的光伏阵列最大功率点跟踪方法，该方法采用二次载波混沌优化搜索算法在搜索到具有一定保证的当前最优解以后, 缩小优化变量的搜索空间，使得算法能够更快、更精确地收敛到全局最优解，因此搜索效率有较大提高。

本发明解决以上技术问题所采用的技术方案是：一种基于混沌优化搜索的光伏阵列最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述跟踪方法包括以下步骤：

步骤1: 一次载波选择Logistic映射

（1）

其中，k 是混沌变量的迭代次数，μ是一个控制参数，当μ= 4时，则所述Logistic映射产生的混沌变量处于完全混沌状态，且在[0，1]范围内是遍历的，将其作为混沌优化搜索方法的一次载波；

步骤2:将所述一次载波产生的混沌变量按（2）式转换成新的混沌变量同时将整个遍历区间[0，1]映射到优化变量的取值区间 [c，d]；

            （2）

步骤3:利用所述一次载波，进行第1次混沌搜索；

通过混沌发生器产生的随机步长在光伏阵列的输出电压取值区间[c，d]范围内对光伏系统进行扰动，同时系统实时采样光伏阵列当前时刻的输出电压Vpv、电流Ipv，计算出光伏输出功率并和MPPT控制器预存的当前最大功率值进行比较，如果>，则把的值赋给，Vpv的值赋给,否则舍弃，若干步搜索都保持不变，则认为粗搜索达到满意；

步骤4:利用二次载波进行第 2 次混沌优化搜索，混沌优化搜索的二次载波方式如（3）式所示，其能够产生在某一指定点附近轨道概率密度较大的混沌变量；

 （3）                

式中为所述一次载波搜索过程中的最大功率点所对应的输出电压,为（1）式产生的混沌变量，为（1）式产生的另一混沌变量，0<α<1，β>1；当取α为较小的值，β取较大的值时，可以得到以为中心的混沌序列，并可使混沌搜索在最大功率点附近有较好的遍历性；

步骤5:采用缩小搜索空间的方法提高跟踪效率，即以当前最优解为中心 ,通过式(4) 调整 c , d 的值来实现重新构造优化变量取值区间；

        (4)

其中 r为大于 1 的常数；

步骤6: 返回到步骤2，继续循环搜索，当循环次数达到设定值,搜索结束；此时即为光伏阵列的最大功率, 为光伏阵列的最优输出电压。

一种基于混沌优化搜索的光伏阵列最大功率点跟踪方法，其特征在于：所述跟踪方法包括以下步骤：

开始于步骤S101；