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复杂遮蔽条件下光伏多峰出力特征及GMPPT控制

陈明轩 武建文 马速良 黄炼

陈明轩, 武建文, 马速良, 等 . 复杂遮蔽条件下光伏多峰出力特征及GMPPT控制[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(6): 1141-1148. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0478
引用本文: 陈明轩, 武建文, 马速良, 等 . 复杂遮蔽条件下光伏多峰出力特征及GMPPT控制[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(6): 1141-1148. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0478
CHEN Mingxuan, WU Jianwen, MA Suliang, et al. Photovoltaic multi-peak output characteristics and GMPPT control under complex shaded condition[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(6): 1141-1148. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0478(in Chinese)
Citation: CHEN Mingxuan, WU Jianwen, MA Suliang, et al. Photovoltaic multi-peak output characteristics and GMPPT control under complex shaded condition[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(6): 1141-1148. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0478(in Chinese)

复杂遮蔽条件下光伏多峰出力特征及GMPPT控制

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0478
基金项目: 

国家自然科学基金 51377007

高等学校博士学科点专项科研基金 20131102130006

详细信息
    作者简介:

    陈明轩, 男, 博士研究生。主要研究方向:电力电子技术在新能源领域应用、分布式能源系统与控制

    武建文, 男, 博士, 教授, 博士生导师。主要研究方向:电力电子技术、智能电器

    马速良, 男, 博士研究生。主要研究方向:微电网群控制、电力电子变换器建模及非线性控制、储能技术及控制

    黄炼, 男, 硕士研究生。主要研究方向:新能源接入、分布式能源系统与控制、电力电子技术

    通讯作者:

    武建文, E-mail:wujianwen@vip.sina.com

  • 中图分类号: TM615

Photovoltaic multi-peak output characteristics and GMPPT control under complex shaded condition

Funds: 

National Natural Science Foundation of China 51377007

Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China 20131102130006

More Information
  • 摘要:

    针对光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)算法在遮蔽情况下失效问题,提出了一种基于δ势阱的量子粒子群全局MPPT(GMPPT)算法。结合光照强度变化时的光伏多峰值出力特征,从光伏最大功率点变迁角度出发,分析常规MPPT算法存在搜索盲区的原因,说明GMPPT寻优必要性。提出一种提高粒子多样性、搜索速度及收敛精度的量子行为粒子群优化(QPSO)算法。在MATLAB/SIMSCAPE平台下,结合算例分析,对比标准粒子群优化(PSO)算法,验证所提优化算法在有效GMPPT的情况下,具有参数少、搜索快的特点,同时全局搜索能力强,防早熟效果明显,适用于GMPPT的实现。

     

  • 图 1  光伏阵列结构

    Figure 1.  Structure of photovoltaic array

    图 2  Boost电路原理

    Figure 2.  Principle of Boost circuit

    图 3  不同光照条件下,光伏输出U-IU-P曲线

    Figure 3.  Photovoltaic output U-I and U-P curves under different illumination conditions

    图 4  基于δ势阱的QPSO算法流程图

    Figure 4.  Flowchart of QPSO algorithm based on δ-potential well

    图 5  标准PSO和QPSO算法在遮蔽1下的搜索轨迹对比

    Figure 5.  Comparison of search trajectories between standard PSO and QPSO algorithms under shaded 1

    图 6  QPSO和标准PSO算法在遮蔽1下的搜索结果对比

    Figure 6.  Comparison of search results between QPSO and standard PSO algorithms under shaded 1

    图 7  QPSO和标准PSO算法在遮蔽1下的全局最优值曲线对比

    Figure 7.  Comparison of global optimum curves between QPSO and standard PSO algorithms under shaded 1

    图 8  QPSO和标准PSO算法GMPPT效果图

    Figure 8.  Effect pictures of GMPPT by QPSO and standard PSO algorithms

    表  1  不同工况下光照强度

    Table  1.   Illumination intensity under different conditions

    光照模式 光照强度/(W·m-2)
    标准光照 遮蔽1 遮蔽2
    G11 1 000 1 000 1 000
    G12 1 000 1 000 1 000
    G21 1 000 500 800
    G22 1 000 300 500
    G31 1 000 200 200
    G32 1 000 200 200
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    表  2  单块光伏电池板参数

    Table  2.   Parameters of single photovoltaic cell panel

    参数 数值
    Uoc/V 37.67
    Isc/A 8.81
    Pm/W 254.9
    Um/V 31.8
    Im/A 8.18
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    表  3  Boost电路及算法参数

    Table  3.   Boost circuit and algorithm parameters

    参数 数值
    负载电阻R 200
    粒子数N 5
    迭代次数Gmax 20
    收缩-扩张系数β 1.2
    自变量范围[Dmin, Dmax] [0, 1]
    下载: 导出CSV

    表  4  收敛准确率σ对照

    Table  4.   Comparison of convergence accuracy rate σ

    算法 σ/%
    标准光照 遮蔽1 遮蔽2
    QPSO 100 95 100
    标准PSO 100 80 90
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-06-03
  • 录用日期:  2016-09-21
  • 刊出日期:  2017-06-20

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