基于布谷鸟搜索算法的光伏系统MPPT控制论文_1牟春晓,2孙睿,3许潇,4曹东亮,5李雪艳,6罗

 1牟春晓 2孙睿 3许潇 4曹东亮 5李雪艳 6罗成

(1、3、4、5、6 国网山东省电力公司检修公司 264000;国网山东省电力公司东营供电公司 257000)

摘要:为减小光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统的光电转换效率及跟踪响应速度,本文提出了一种采用Levy飞行搜索机制的布谷鸟搜索算法(CS)对最大功率进行跟踪,将所提出的布谷鸟搜索算法与用扰动观察( P&O )进行比较仿真结果表明,该算法在光照、温度等系统参数扰动的情况下都能快速找到新的工作点,表现出良好的动态及稳态特性,证实了算法的正确性和有效性。

关键词:光伏系统; 最大功率点跟踪 ;布谷鸟搜索算法(CS)

0引言

光伏系统作为一种典型的非线性电源,其输出功率极易受光照强度、温度等的影响[1-2]。为了提高光伏系统的工作效率,就必须实时监测光伏系统的输出状态,以使其保持最大功率输出,这一过程称之为最大功率点追踪 [2-3] 。

本文提出了一种采用Levy飞行搜索机制的布谷鸟搜索算法对最大功率进行跟踪,将所提出的布谷鸟搜索算法与用扰动观察进行比较,表现出良好的动态及稳态特性。

1光伏电池数学模型

光伏电池的不同等效电路已在文献[4]中提出,其I一U输出特性如式(1)所示:

从两图的对比中可以发现:

(1) 开始时CS算法与P&O法大致在1.3s时达到MPP,寻优速度都较快,但在功率值增大的过程中,P&O无法像CS算法很好的跟踪功率的变化,CS具有良好的瞬态性能;

(2) 到达稳定值时,P&O会在MPP附近振荡,而CS算法在MPP处稳定运行,几乎不存在功率的振荡,其动态性能优于P&O,具有快速收敛性;

(3) 2.8s与4.5s光照与温度又发生变化,在重新跟踪MPP点时,CS算法大致需要经过100ms,而P&O大致需要经过150ms,这是由于CS中较大的Levy飞行步长,使其具有较快的响应速度。

4 结语

本文提出的布谷鸟搜索算法(CS)对最大功率进行跟踪,通过用扰动观察( P&O )进行比较,表现出良好的动态及稳态特性,证实了算法的正确性和有效性。

参考文献:

[1] 陈兴峰.多支路并网型光伏发电系统最大功率跟踪器的研究[D].北京市:中国科学院电工研究所.2005.

[2] 田勤曼.光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究[D]. 天津市:天津大学.2008.

[3] 陈剑,赵争鸣,袁立强,查澜曦.光伏系统最大功率点跟中技术的比较[J]. 清华大学学报,2010,5(50):700-704.

论文作者:1牟春晓,2孙睿,3许潇,4曹东亮,5李雪艳,6罗

论文发表刊物:《电力设备》2016年第12期

论文发表时间:2016/8/25

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