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基于改进鲸鱼—粒子群混合算法MPPT的研究

基于改进鲸鱼—粒子群混合算法MPPT的研究

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作者：王法凯太原科技大学

学位级别：硕士

当前科技水平飞速进步,电能成为我们在日常生活中必不可少的一部分,随着化石能源的日益枯竭,污染的日益严重,各国都在努力推动新型能源的开发,以此改善传统能源的结构,减轻一次能源对环境的破坏。太阳能是一种具有可再生性、低污染特征... 详细信息

当前科技水平飞速进步,电能成为我们在日常生活中必不可少的一部分,随着化石能源的日益枯竭,污染的日益严重,各国都在努力推动新型能源的开发,以此改善传统能源的结构,减轻一次能源对环境的破坏。太阳能是一种具有可再生性、低污染特征的清洁环保的能源,尽管光伏发电技术取得了一定的进展,但仍有许多挑战需要解决,其中实现复杂环境下最大功率点追踪就是其中重要一环。当出现局部遮阴时,光伏电池的P-V曲线会呈现出“多峰值”的特性,相对于传统的跟踪算法来说,在面对多峰值特性时无法准确快速追踪到全局最大功率点,容易出现局部最优问题,最终造成最大功率点的追踪失败。目前随着一些智能算法的提出,在追踪全局最大功率方面表现有所进步,但是它们的搜索速度相对较慢,前期输出波形波动较大因此无法发挥其应有的效果。本文提出改进鲸鱼-粒子群混合算法,可以更有效地实现对最大功率点的追踪,从而提高系统的性能。完成的主要工作如下:首先应用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了光伏电池模型,对其输出特性曲线进行综合分析,得出电池阵列在不同温度、光照强度下所受的影响不同。实际生活当中,光伏电池在使用过程中出现局部遮阴的现象是非常常见的,因此构建光伏阵列模型,通过恒定温度来控制变量,调节光照强度来模拟局部遮阴的环境条件,来分析对光伏阵列性能的影响,以及外界环境局部遮阴情况下光伏阵列输出特性。在对控制电路进行综合分析后,决定DC-DC转换单元选用Boost升压电路。其次,研究分析了传统的最大功率点追踪的控制方法,简要的阐述了对最大功率追踪的目标和控制原理,对传统算法进行了简单的介绍,对扰动观察法、电导增量法进行仿真模型搭建,并进行对比分析。针对陷入局部最优,介绍了粒子群算法与鲸鱼算法,进而提出一种通过改进算法的收敛因子和引入随机策略因子的改进鲸鱼-粒子群混合算法(IWOA-PSO),优化了跟踪性能,能快速和稳定的对最大功率点进行追踪。最后MATLAB/Simulink仿真平台上搭建了控制模型,将改进鲸鱼-粒子群混合算法仿真结果与粒子群算法和鲸鱼算法进行比较,得出改进鲸鱼-粒子群混合算法的MPP跟踪可以有效解决传统方法陷入局部最优解问题,并且跟踪速度快,输出功率波动小,从而实现对最大功率点的有效追踪,相比其它算法具有很好的优越性。

关键词：光伏发电局部遮阴最大功率点追踪改进鲸鱼-粒子群混合算法

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