基于免疫细菌觅食算法的大容量光伏阵列GMPPT算法

【摘要】：老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数模型。然后提出免疫细菌觅食算法,实现大容量光伏阵列全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT),利用细菌觅食算法的随机选取方向特性和免疫选择算子,实现时变环境下全局最大功率点的动态跟踪,将所有跟踪到的全局最大功率点保存到全局最大功率点记忆池,再利用全局最大功率点记忆池初始化群体和产生迁移个体新位置,加快重复出现全局最大功率点的跟踪速度。仿真结果表明,免疫细菌觅食算法在动态和重复出现局部阴影条件下都有良好的GMPPT跟踪定位能力。 【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院;上海电气集团股份有限公司中央研究院;
【关键词】： 大容量光伏阵列 多功率峰值点 S函数模型 免疫细菌觅食算法 全局最大功率点记忆池
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA040302) 上海市自然科学基金(13ZR1444400) 上海市科委资助项目(13DZ1200403)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： Commission(13DZ1200403).0引言老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点[1-3]。其中,局部阴影最常见,研究也最多。德国“1 000个屋顶PV(photovoltaic)系统”,41%的系统受局部阴影影响,造成10%的能量损失[4]。局部阴影条件(par

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