[发明专利]一种基于混合BSO-FLC的光伏最大功率点跟踪方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于混合BSO‑FLC的光伏最大功率点跟踪方法及系统，以模糊控制器(FLC)为基础，采用回溯搜索优化(BSO)对控制器参数进行优化，使直流‑直流升压型功率转换器的输出功率向最大功率方向转移；本发明提出的方法该能够有效地跟踪最大功率点，从而减少跟踪时间、提高精度和抑制参考电压振荡；本发明将电池储能与光伏结合使用，形成一个稳定的混合系统，在光伏系统无法正确响应需求时，电池储能来提供额外的负载，以提高测试系统的可靠性。

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BSO-FLC的光伏最大功率点跟踪方法及系统。

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，该方法将输出电压控制在一个合适的值，能够使光伏系统的输出功率稳定在其最大值，而完善跟踪时间和精度是提高传统最大功率跟踪方法性能的两个主要路径。

现有的最大功率跟踪算法虽然能有效解决局部最大值点的问题，但在跟踪时间、精度、成本和稳定性上都不尽人意。

发明内容

发明目的：为解决现有最大功率跟踪算法在跟踪时间、进度和稳定性上的缺陷，本发明提出了一种基于混合BSO-FLC的光伏最大功率点跟踪方法及系统。

技术方案：一种基于混合BSO-FLC的光伏最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：

采用回溯搜索优化算法对模糊控制器参数进行优化选择；待优化参数为输入至直流-直流升压型功率转换器的PWM信号的占空比；使直流-直流升压型功率转换器的输出功率向最大功率方向转移。

进一步的，所述的回溯搜索优化算法包括以下步骤：

S100：随机生成种群POP和历史种群OldPOP，基于目标函数，计算种群POP中各个个体的适应度；

S200：根据下式，更新历史种群OldPOP，以及对其中个体位置进行排序；

if a＜b，then OldPOP＝POP

OldPOP：＝permuting((OldPOP)

式中，a与b为(0,1)中产生的两个均匀分布随机数；

S300：根据下式对种群POP进行扰动，得到突变体，将突变体作为一个新群体；

Mutant＝POP+F.(OldPOP-POP)

式中，F为突变控制函数；

S400：生成一个用于表明测试群体T单一性的N_pop×N_v大小的二元矩阵map，当二元矩阵map中元素为1时，将突变体中对应位置元素赋给测试种群T，否则将种群POP中对应位置元素赋给测试种群T；交叉结束后，对测试种群T中个体进行边界控制，若测试种群T中个体中存在越界元素，则这些越界元素均重新生成；

S500：通过比较种群POP和测试群体T中对应个体适应度值的大小，选择具有更优适应度的个体，进而产生新的种群POP；

S600：判断是否满足停止迭代条件，若满足，则停止迭代，输出最优解，否则返回S200。

进一步的，所述目标函数表示为：