[发明专利]光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置

说明书

本发明提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明的方法包括：光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；基于PO算法实现GMPP的快速定位；基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。本发明的方法充分考虑了光伏阵列均匀光照和局部遮挡等不同辐照条件，构建了融合PO算法和文化算法的递阶MPPT结构。首先通过PO算法对GMPP大致位置进行快速定位，然后在定位的范围内采用文化算法进行精确搜索。本发明的跟踪方法以实现任何遮挡情况下GMPP的快速精确跟踪，该递阶MPPT方法可有效提高光伏系统GMPP跟踪过程的快速性和精确性，为提高光伏系统的发电效率和并网稳定性等奠定基础。

技术领域

本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。

背景技术

化石燃料的广泛使用、温室气体排放和煤炭储量的减少使风能、太阳能等可再生能源的开发利用成为能源转型的关键。光伏的低成本及太阳能电池板和光伏技术的快速发展使太阳能成为当前最高效的分布式能源之一。光伏电源具有非线性电特性，其功率-电压(P-V)曲线在均匀光照下呈现出单个最大功率点(MPP)。因此，需合理设计MPP跟踪(MPPT)算法以获取并维持光伏系统最大输出功率。

光伏组件通常通过串联和/或并联以满足负载要求。由于组件上方的云层或树木的阴影效应以及灰尘、落叶等掉落物的遮挡等，部分遮光条件(PSC)是不可避免的，光伏阵列的某些部分可能会受到较少的太阳照射。光伏阵列上的不均匀照射会使P-V曲线产生多个局部MPP(LMPP)和一个全局MPP(GMPP)。此时，传统的MPPT算法，如增量电导法、扰动观测(PO)法等，在全局MPP跟踪(GMPPT)的性能减退，在占空比变化率较高时，错过GMPP的概率极大增加。因此，通过MPPT算法改进或结合提高光伏系统的GMPP跟踪效率至关重要。

粒子群优化算法、遗传算法、人工蜂群优化算法和灰狼优化算法等元启发算法以其原理简单，实现便捷，性能优越成为近年来优化领域研究的热点。此类基于软计算的算法在包含光伏系统MPPT设计等领域取得了许多成功的尝试和应用，可在绝大多数PSC中准确找到GMPP的位置，但如何兼顾MPPT过程的跟踪精度和收敛速度还有一定的发展空间。

因此，基于上述问题，本发明提出一种融合文化算法的光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置。

本发明的一方面，提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法，包括下述具体步骤：

光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；

基于PO算法实现GMPP的快速定位；

基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。

可选的，所述光伏阵列结构的确定，包括：

设光伏阵列由M×N个光伏组件组成，分析每个光伏组件内光伏电池的特性，其中，光伏电池单二极管模型的电气特性如下：

其中：I_ph是光电流，与环境温度和太阳辐照度的变化相关；I_PV和V_PV分别代表光伏组件的输出电流和电压；R_s代表一个光伏组件中串联的电阻；n_p和n_s分别代表一个光伏组件中并联和串联的光电池个数；q为电荷量；A是二极管理想常数；K为Boltzman常数；T是实际温度；I_o为二极管饱和电流；以及，I_ph和I_o的表达式分别如下所示：