[发明专利]一种基于SCASL的光伏发电多峰值MPPT控制方法

权利要求书

1.一种基于自学习策略和Lévy的正余弦优化算法(Sine cosine optimizationalgorithm with self-learning strategy and Lévy flight，SCASL)的光伏发电多峰值MPPT控制方法，其特征在于自学习策略和Lévy的正余弦优化方法是在基于正弦余弦优化算法的基础上，加入了Lévy飞行和自学习方法，可以摆脱正弦余弦算法陷入局部搜索，再对MPPT进行追踪，首先利用MATLAB软件搭出电路模型，然后再将利用的SCASL算法带入到这个模型中来，最后完成对太阳能电池最大功率点的捕捉，改进后的智能算法相对于粒子群算法具有更快的 响应时间并且更加稳定；

步骤1：基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法的局部阴影光伏阵列MPPT方法，四种不同工作模式；

步骤2：基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法的局部阴影光伏阵列MPPT方法，搭出光伏阵列的电压电流和功率的输出曲线的电路模型：首先搭建6个光伏板，设置参数，连接示波器，分别导出输出电流，输出电压和输出功率；

步骤3：基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法的局部阴影光伏阵列MPPT方法，搭出光伏MPPT电路结构图：由光伏阵列板，汇流器，PWM电路模块和Boost电路模块，MPPT模块以及示波器组成；

步骤4：基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法的局部阴影光伏阵列MPPT方法，在SCASL算法使最大功率点(Maximum power point，MPP)到达稳态后，发生阴影面积变化后，能再次重启算法，到达新的MPP并稳定。