基于自适应粒子群算法的光伏阵列多峰值MPPT研究

【摘要】：伴随太阳能发电的普及，光伏阵列的运行环境变的越来越复杂，局部遮荫导致光伏阵列输出特性曲线出现了多个极值点，已影响了光伏阵列的输出效率。因此，本文针对光伏阵列的多峰值最大功率跟踪技术的研究具有理论价值和实际意义。 首先，深入分析了光伏阵列的数学模型，搭建了光伏阵列的仿真模型，利用该模型，仿真了不同遮荫情况下的多峰值输出特性曲线。以恒定电压法和电导增量法为例，深入研究了传统最大功率跟踪方法在多峰值最大功率跟踪中的失效性，给出了传统最大功率跟踪方法失效的真正原因：其一，失效性与遮荫情况变化前后全局最大功率点处占空比的相对位置有关；其二，传统最大功率跟踪方法缺乏全局搜索能力。 其次，基于粒子群算法具有全局搜索能力，将其应用到多峰值最大功率跟踪中。针对基本粒子群算法在多峰值跟踪时，存在跟踪精度低、稳定性差的缺点，本文采用自适应粒子群算法进行多峰值跟踪。该算法引入了进化状态因子和聚集度因子，进化状态因子的引入将算法分成三段，对于不同阶段选取不同的参数，聚集度因子的引入可以在算法运行的不同阶段对参数进行实时的调整。通过对经典测试函数的寻优，验证了自适应粒子群算法具有精度高、稳定性好的优点。 最后，利用Matlab/simulink中的仿真模块，分别对基本粒子群算法和自适应粒子群算法在多峰值中的最大功率跟踪控制进行仿真，仿真结果表明自适应粒子群算法在多峰值最大功率跟踪中，具有良好的跟踪精度与稳定性。 【关键词】：光伏阵列 多峰值 最大功率跟踪 自适应粒子群算法 跟踪精度 稳定性
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-13
• 1.1 本课题研究目的及意义9
• 1.2 光伏发电国内外发展现状9-10
• 1.3 最大功率跟踪方法及研究现状10-11
• 1.3.1 传统最大功率跟踪算法10-11
• 1.3.2 智能算法11
• 1.4 本文的主要研究内容11-13
• 2 光伏阵列输出特性分析及 DC/DC 变换电路研究13-29
• 2.1 光伏电池概述13-15
• 2.1.1 光伏电池的工作原理13-14
• 2.1.2 光伏电池的等效电路14-15
• 2.2 局部遮荫下光伏阵列的输出特性分析15-22
• 2.2.1 光伏阵列的数学模型15-16
• 2.2.2 光伏阵列的建模16-20
• 2.2.3 不同环境条件下光伏阵列输出特性仿真20-22
• 2.3 DC/DC 变换电路研究22-26
• 2.3.1 降压（Buck）电路22-24
• 2.3.2 升压（Boost）电路24-26
• 2.4 升压电路的参数选择26-28
• 2.4.1 升压电感 L 的参数选择26-27
• 2.4.2 滤波电容 C 的参数选择27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 传统 MPPT 算法及其在多峰值跟踪中的失效性分析29-39
• 3.1 最大功率跟踪控制的工作原理29-30
• 3.2 传统 MPPT 算法30-34
• 3.2.1 恒定电压法（CVT）30-31
• 3.2.2 扰动观察法（P&O）31-32
• 3.2.3 电导增量法（INC）32-34
• 3.3 传统 MPPT 算法在多峰值跟踪中的失效性分析34-37
• 3.3.1 恒定电压法的失效性分析34-36
• 3.3.2 电导增量法的失效性分析36-37
• 3.4 本章小结37-39
• 4 自适应粒子群算法及其在多峰值 MPPT 中的应用39-54
• 4.1 基本粒子群算法（PSO）39-41
• 4.1.1 算法原理39
• 4.1.2 数学表达式39-41
• 4.2 自适应粒子群算法41-44
• 4.2.1 惯性权重的自适应调整41-43
• 4.2.2 学习因子的自适应调整43-44
• 4.3 自适应粒子群算法的设计流程和参数选取44-50
• 4.3.1 自适应粒子群算法的设计流程44-45
• 4.3.2 自适应粒子群算法的参数选取45-46
• 4.3.3 自适应粒子群算法的优化性能测试46-50
• 4.4 自适应粒子群算法在多峰值 MPPT 中的应用50-53
• 4.4.1 自适应粒子群算法的多峰值 MPPT 实现步骤50-51
• 4.4.2 自适应粒子群算法的仿真模型51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 5 仿真与结果分析54-59
• 5.1 自适应粒子群算法的仿真结果分析54-56
• 5.2 自适应粒子群算法和基本粒子群算法的比较分析56-58
• 5.3 本章小结58-59
• 6 总结59-60
• 参考文献60-62
• 攻读硕士期间发表学术论文情况62-63
• 致谢63

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