本發(fā)明涉及新能源發(fā)電，具體涉及到植物胞群算法和電導(dǎo)增量法在局部遮蔭下的光伏發(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用。

背景技術(shù)：

1、太陽能作為新能源之一，憑借其普遍、能量巨大和清潔無污染的特點(diǎn)被廣泛地應(yīng)用于光伏發(fā)電系統(tǒng)。隨著光伏發(fā)電系統(tǒng)普及度的增加，光伏陣列的工作環(huán)境也變得越來越復(fù)雜。當(dāng)光伏陣列中每個光伏電池板都處于均勻光照條件(輻照度相同)時，其工作特性曲線只有一個峰值；當(dāng)光伏陣列由于灰塵、云層等遮擋處于局部遮蔭下時，其各個光伏電池板所受的輻照度不同，光伏陣列的工作特性曲線呈現(xiàn)多峰特性。

2、傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)追蹤(maximum?power?point?tracking,mppt)技術(shù)，如：定電壓法、擾動觀察法等，在應(yīng)對均勻光照下的光伏陣列時，能夠快速有效地追蹤到最大功率點(diǎn)。但當(dāng)光伏陣列處于局部遮蔭下時，由于光伏陣列的工作特性曲線存在多個峰值點(diǎn)，傳統(tǒng)的mppt技術(shù)易陷入局部最優(yōu)值，導(dǎo)致光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率降低，造成功率的浪費(fèi)。

3、因此，研究出一種能更好地適應(yīng)環(huán)境變化，具有相對良好穩(wěn)態(tài)和動態(tài)性能的算法，對光伏發(fā)電起著至關(guān)重要的作用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其能夠有效解決光伏發(fā)電系統(tǒng)在局部遮蔭下的最大功率點(diǎn)追蹤問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

3、一種基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，所述方法包括以下步驟：

4、s1，設(shè)置算法相關(guān)參數(shù)：植物細(xì)胞數(shù)目n，最大生長次數(shù)m，生長素濃度閾值α、β、γ；初始化植物細(xì)胞位置；

5、s2，計算每個植物細(xì)胞接觸的陽光量，并更新每個細(xì)胞接觸陽光量的最大值和最佳位置，通過比較大小，找出并更新單個細(xì)胞接觸陽光量的最大值和其所對應(yīng)的細(xì)胞位置，記為最強(qiáng)光照位置；

6、s3，為細(xì)胞分配生長素，計算細(xì)胞生長速度；

7、s4，植物細(xì)胞完成一次生長，并更新植物細(xì)胞群；

8、s5，判斷是否滿足終止條件，若滿足，則進(jìn)入電導(dǎo)增量法；反之則返回步驟s2；

9、s6，在植物胞群算法的基礎(chǔ)上，采用電導(dǎo)增量法對細(xì)胞位置進(jìn)一步調(diào)整。

10、進(jìn)一步地，步驟s1包括：

11、s101，生長素濃度對植物細(xì)胞的作用如圖1所示，設(shè)置α為生長素促進(jìn)植物細(xì)胞生長作用由強(qiáng)變?nèi)醯臐舛绒D(zhuǎn)折點(diǎn)閾值，β為生長素從促進(jìn)植物細(xì)胞生長到抑制植物細(xì)胞生長的濃度轉(zhuǎn)折點(diǎn)閾值，γ為生長素從抑制植物細(xì)胞生長到殺死植物細(xì)胞的濃度轉(zhuǎn)折點(diǎn)閾值；

12、s102，所述細(xì)胞數(shù)目等于光伏陣列中的光伏電池板的數(shù)目，初始化細(xì)胞位置，將植物細(xì)胞位置均勻分布在boost電路占空比(0,1)范圍內(nèi)。

13、進(jìn)一步地，步驟s2包括：

14、s201，細(xì)胞接觸陽光量的最大值與細(xì)胞最佳位置：

15、

16、式中，i為細(xì)胞序號；m為當(dāng)前生長次數(shù)；f為細(xì)胞接觸陽光量的計算函數(shù)；分別為截止到第m次生長為止，第i個細(xì)胞的：接觸陽光量的最大值、最佳位置；分別為截止到第m+1次生長為止，第i個細(xì)胞的：當(dāng)前位置、接觸陽光量的最大值、最佳位置；

17、s202，單個細(xì)胞接觸陽光量的最大值和最強(qiáng)光照位置：

18、

19、式中，m為最大生長次數(shù)；分別截止到第m+1次生長為止，單個細(xì)胞接觸陽光量的最大值、最強(qiáng)光照位置。

20、進(jìn)一步地，步驟s3包括：

21、s301，細(xì)胞分配得到的生長素濃度的計算方法為：

22、

23、式中，為第m次生長結(jié)束后，第i個細(xì)胞的位置到最強(qiáng)光照位置的歐幾里得距離；

24、s302，細(xì)胞生長速度的計算方法為：

25、

26、式中，a、b、c為正數(shù)，要保證在算法中，認(rèn)為生長素“抑制植物細(xì)胞生長”是“使植物細(xì)胞向與最強(qiáng)光照位置相反的方向生長”；認(rèn)為生長素“殺死植物細(xì)胞”是對細(xì)胞進(jìn)行重新初始化。

27、進(jìn)一步地，步驟s4的具體方法如下：

28、對于生長素濃度的植物細(xì)胞其位置更新方法為：當(dāng)生長素濃度時，說明植物細(xì)胞離最強(qiáng)光照位置太遠(yuǎn)，或者植物細(xì)胞接觸的陽光量太少，這部分植物細(xì)胞存在價值較低，故對其重新隨機(jī)初始化。

29、進(jìn)一步地，步驟s5的具體方法如下：

30、終止條件為各個植物細(xì)胞間的歐幾里得距離小于等于0.05，此時植物細(xì)胞已經(jīng)聚集在了最大功率點(diǎn)所在的區(qū)間；若滿足，則進(jìn)入電導(dǎo)增量法尋找最大功率點(diǎn)，反之則返回步驟s2。

31、進(jìn)一步地，步驟s6的具體方法如下：

32、將植物胞群算法得到的最佳占空比作為電導(dǎo)增量法的初始占空比，對占空比施加擾動后，如果di/du＞-i/u，則遞減占空比；di/du＜-i/u，則遞增占空比；di/du＝-i/u，則保持占空比不變。

33、進(jìn)一步地，所述步驟s6中，當(dāng)光伏陣列所處的環(huán)境條件發(fā)生變化時，其最大功率點(diǎn)也會隨之變化，此時要重新尋找最大功率點(diǎn)；算法的重啟條件為：δp＞0.1，且重啟后植物細(xì)胞的位置要均勻分布在[0.5gbest,1.5gbest]內(nèi)，其中g(shù)best為重啟前的最強(qiáng)光照位置。

34、進(jìn)一步地，所述步驟s4中，由步驟s3中細(xì)胞的生長速度的計算方法可知，處于最強(qiáng)光照位置的細(xì)胞，其生長速度為0，故要對其生長更新進(jìn)行輕微擾動，使其在最強(qiáng)光照位置附近搜索更優(yōu)解，其生長更新公式為：xm+1＝xm+a*0.015，其中a為1或-1。

35、本發(fā)明的有益效果如下：

36、本發(fā)明提供了一種基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，將該發(fā)明用于光伏發(fā)電系統(tǒng)，所述光伏發(fā)電系統(tǒng)包括光伏陣列、boost電路、mppt控制模塊、負(fù)載。該方法基于植物胞群算法對當(dāng)前細(xì)胞位置進(jìn)行更新，將距離最強(qiáng)光照位置較遠(yuǎn)或陽光量較低的搜索價值較低細(xì)胞淘汰掉并重新隨機(jī)初始化，增強(qiáng)了算法全局搜索的能力，并對處于最佳光照位置的細(xì)胞引入了擾動機(jī)制，增強(qiáng)了算法局部搜索的能力，經(jīng)過數(shù)次生長后，使細(xì)胞位置聚集在最大功率點(diǎn)所在的區(qū)間內(nèi)，有效避免了電導(dǎo)增量法陷入局部最優(yōu)。將植物胞群算法搜索的最佳位置作為電導(dǎo)增量法的初始占空比，由于經(jīng)過了植物胞群算法的優(yōu)化，此時占空比已位于包含最大功率點(diǎn)的很小的區(qū)間內(nèi)，故能快速、準(zhǔn)確地找到最大功率點(diǎn)，且不會陷入局部最優(yōu)。

技術(shù)特征：

1.基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s1的具體方法如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s2的具體方法如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s3的具體方法如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s4的具體方法如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s5的具體方法如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：步驟s6的具體方法如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：所述步驟s6中，當(dāng)光伏陣列所處的環(huán)境條件發(fā)生變化時，其最大功率點(diǎn)也會隨之變化，此時要重新尋找最大功率點(diǎn)；算法的重啟條件為：δp＞0.1，且重啟后植物細(xì)胞的位置要均勻分布在[0.5gbest,1.5gbest]內(nèi)，其中g(shù)best為重啟前的最強(qiáng)光照位置。

9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于植物胞群-電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的mppt控制方法，其特征在于：所述步驟s4中，由步驟s3中細(xì)胞的生長速度的計算方法可知，處于最強(qiáng)光照位置的細(xì)胞，其生長速度為0，故要對其生長更新進(jìn)行輕微擾動，使其在最強(qiáng)光照位置附近搜索更優(yōu)解，其生長更新公式為：xm+1＝xm+a*0.015，其中a為1或-1。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于植物胞群?電導(dǎo)增量法復(fù)合算法的MPPT控制方法，涉及局部遮蔭下光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)追蹤領(lǐng)域，包含以下步驟：S1：設(shè)置細(xì)胞數(shù)N、最大生長次數(shù)M、生長素濃度閾值等參數(shù)，初始化細(xì)胞位置；S2：計算每個細(xì)胞接觸的陽光量，并更新最強(qiáng)光照位置和細(xì)胞接觸陽光量的最大值；S3：為細(xì)胞分配生長素，計算細(xì)胞生長速度；S4：細(xì)胞完成一次生長，并更新植物細(xì)胞群；S5：判斷是否滿足終止條件，若滿足，則進(jìn)入電導(dǎo)增量法；反之則返回步驟S2；S6：在植物胞群算法的基礎(chǔ)上，采用電導(dǎo)增量法對占空比D進(jìn)一步調(diào)整。本發(fā)明結(jié)合了植物胞群算法全局搜索能力強(qiáng)和電導(dǎo)增量法搜索速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在復(fù)雜條件下快速、準(zhǔn)確地追蹤到最大功率點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：王英立,張文廣
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10