局部阴影遮挡下的光伏最大功率点跟踪算法研究

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:ycl12345
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随着全球能源需求的不断提升,新兴可再生绿色能源发电受到广泛关注。光伏能源因其储量庞大、无噪音、无污染等优势成为新型可再生能源最热点的研究领域之一。实际光伏系统受到局部阴影的遮挡,输出功率不稳定,系统往往会陷入局部最大功率点,因此如何有效、准确地跟踪光伏最大功率点成为提高光伏发电系统发电效率的研究热点。本文对局部阴影情形下的光伏模型以及特性进行了深入的研究,分析传统最大功率点跟踪算法的优缺点,提出跟踪效率高的新型算法,即改进差分进化算法(Differential Evolution,DE)与变步长的电导增量法(Incremental conductance,INC)相结合的算法。主要研究内容如下:针对标准DE算法收敛速度慢、精度较低的缺点,将改进DE算法与变步长INC算法相结合,提出了一种搜索光伏系统全局最大功率点的新方法。新算法在光伏阵列启动以及光照或者温度条件发生变化时,采用改进DE算法进行全局寻优,使得光伏阵列在一定次数迭代后跟踪到全局最大功率点附近;在确定近似最大功率点后,采用改进变步长INC算法进行精确搜索。使用三块串联光伏电池板组成的光伏阵列仿真模型对所提出算法进行了仿真,研究静态和动态局部遮阴情形下的功率跟踪情况,结果表明:在非均匀光照情况下,该方法的平均跟踪精度为99.97%,平均跟踪速度比粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)提升了16.7%。为检验本文算法在实际系统中的表现,设计了光伏阵列MPPT实验平台,以TMS320F2812作为主控电路,主控电路输出PWM波形经过IR2110驱动Boost电路调节占空比,软件部分采用CCS3.3进行主程序、采样程序、MPPT程序编程,模拟非均匀光照条件,实测三种MPPT控制算法下的输出电流、电压和最大输出功率,研究结果表明:本文提出的新型算法比PSO算法最大输出功率提升3.1%,验证了该算法在局部遮阴情形下的光伏系统最大功率点跟踪中具有一定优势。仿真结果与实验结果均表明在局部阴影遮挡情况下,本文提出的改进DE-INC算法都能迅速地跟踪到光伏全局最大功率点,准确性和稳定性都非常突出,对局部遮阴情形下的光伏系统最大功率点跟踪技术有一定推动作用。
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