局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏最大功率点跟踪策略

实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。

基于长短期记忆网络-模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列具有非线性特点且其最大功率点会随环境变化而产生偏移现象。尽管最大功率点跟踪算法被广泛地应用于跟踪和预测光伏系统的最大功率点,但仍然面临着模糊控制的动态品质低、控制精度不佳等挑战。为解决前述问题,提出了一种集成长短期记忆网络与模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法。首先,采用长短期记忆网络以时间序列法预测最大功率点电压。其次,将该预测电压与光伏阵列电压间偏差及其导数作为模糊控制的输入,然后直接调节Boost变换器的占空比。再者,为防止开关管常通,预先设置了变换器的最大、最小占空比。最后,在四种可变大气条件下,利用MATLAB/Simulink对所提算法进行仿真验证。实验结果表明:与长短期记忆网络、电导增量法和遗传算法相比,所提出的算法具有良好的跟踪性能、稳定精度及效率,并且具有波形更平滑、振幅较小的优点。

局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。

BOA-NCF-AW混合算法在光伏最大功率跟踪的运用

在局部遮荫下,针对传统最大功率跟踪MPPT(maximum power point tracking)算法不能跳出局部最优找到全局最大功率,及传统蝴蝶优化算法BOA(butterfly optimization algorithm)存在搜索震荡大和收敛慢等问题,提出一种新型的MPPT控制算法。该算法在传统蝴蝶算法上加入收敛因子,来加快全局搜索速度;引入自适应权重系数,来提高蝴蝶优化算法在局部搜索的搜索速度及追踪精度等性能。通过仿真,对比混合算法(INBOA)与BOA、粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法、灰狼优化算法GWO(gray wolf optimization)的函数收敛曲线,验证所提算法具有收敛速度快、搜索精度高的优点;对比INBOA、BOA、PSO、GWO的MPPT算法在静态与动态环境下的性能指标可知,INBOA的MPPT算法具有更高追踪效率、更快收敛速度以及更小的搜索震荡。从而进一步验证混合算法的优越性。

基于跃变探索式电导增量法的光伏阵列全局最大功率点跟踪控制研究

实现光伏阵列最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)的传统算法已经较为成熟,但是在局部阴影出现后会发生寻优失效,难以实现全局最大功率跟踪(Global maximum power tracking, GMPPT)。为解决该问题,研究人员提出将粒子群(Particle swarm optimization, PSO)等群搜索算法应用在MPPT控制过程中,虽然能够控制工作点稳定在全局最大功率点处,但由于该算法收敛能力依赖于核心参数,在应用过程中有一定概率会导致系统振荡。针对以上问题,在电导增量法(Incremental conductance, INC)的基础上提出跃变探索式电导增量法(Jump explore incremental conductance, JEINC),相较于传统电导增量法而言,具有较强的探索能力,能够在局部阴影下实现全局最大功率点跟踪控制,同时所提算法具有较好的收敛能力,在工作点位于最大功率点附近能够快速稳定。在三种光照环境下进行Matlab仿真,从稳定时间、暂态过程能量损耗率和振荡幅值三个方面验证了所提算法相较于电导增量法和粒子群算法的优越性。

基于改进模糊控制算法的光伏发电最大功率点跟踪技术研究

为了保证光伏发电系统具有最高的发电效率,必须使光伏发电系统工作于全局最大功率点,对光伏发电系统的最大功率点跟踪技术进行了研究。由于光伏电池输出特性的非线性,采用基于改进的模糊控制算法最大功率点跟踪技术,模糊控制器可以根据偏离平衡位置的程度产生自适应跟踪步长,通过优化控制算法改善系统的不对称性,提高最大功率点跟踪精度。通过MATLAB建立仿真模型并进行实验研究,结果表明光伏发电系统最大功率点的跟踪精度及跟踪速度均明显优于传统算法,可使光伏发电系统更高效地运行。

基于粒子群算法的建筑光伏发电最大功率跟踪方法

在建筑光伏发电系统中,由于部分组件受到阴影遮挡或不均匀光照等因素的影响,光伏组件会展现出多个局部峰值的功率输出特性,限制了建筑光伏发电系统的发电效率。为此,文章对基于粒子群算法的建筑光伏发电最大功率跟踪方法展开了研究。为掌握光伏组件的输出性能,对输出特性展开了分析,获取光伏组件并联支路电流与电流源两端的电压,进而计算出了相应的功率输出。引入粒子群优化算法,通过不断迭代,跟踪光伏系统的全局最大功率点。通过仿真分析验证,应用该方法,光伏系统能够在不同的环境影响下始终保持最大功率输出,从而大幅提高光伏发电系统的效率和性能。不仅增强了系统的稳定性,也为实现更高效的光伏发电利用提供了有力支持。

光伏电池最大功率点跟踪算法的研究与实现

为增强光伏电池的发电效能,文章进行了深入的研究,并开发了一种创新的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法在分析光伏电池输出特性的基础上,引入先进预测算法及实时调整机制来实现对最大功率点高效、准确、平稳跟踪。实验结果表明,新型MPPT算法无论在动态响应速度、跟踪精度还是稳定性方面,都明显优于传统算法,能显著改善光伏发电系统整体性能。该新型算法对环境的适应性强,能为可再生能源的广泛利用提供强有力的支撑。

基于萤火虫优化模糊P&O的微生物燃料电池最大功率点跟踪

针对微生物燃料电池产电量低、输出不稳定等问题,提出一种混合萤火虫优化和模糊改进扰动观测的最大功率点跟踪算法,利用双种群萤火虫算法的全局优化能力和模糊控制的逻辑推理能力产生更精确的控制信号,通过Boost变换器对等效负载进行动态调节。结果表明:基于双种群萤火虫优化-模糊扰动观测的最大功率点跟踪算法能以更快的速度追踪到并稳定在最大功率点,降低了稳态误差,抑制了功率振荡,提高了抗干扰能力,显著改善了微生物燃料电池的产电能力和供电质量。

基于改进狮群算法的最大功率跟踪控制研究

针对直驱式波浪发电系统在实际海域中输出功率低的问题,设计了基于改进狮群算法的最大功率跟踪控制方案。该算法引入Tent混沌映射、差分进化算法的变异机制和灰狼优化算法的捕猎机制对基础狮群算法(Lion Swarm Optimization,LSO)进行改进。仿真结果表明,在规则海浪的情况下,改进狮群算法的能量捕获率比基础狮群算法的能量捕获率高约17.46%,比遗传算法的能量捕获率高约5.99%。在非规则海浪的情况下,改进狮群算法的能量捕获率比基础狮群算法的能量捕获率提升了约23.16%,比遗传算法的能量捕获率提升了约18.15%。仿真结果证明该算法能够有效提高直驱式波浪发电系统的输出功率。

失配条件下的基于变步长法的全局最大功率点跟踪算法仿真研究

针对光伏系统在实际工况条件下的失配问题,提出一种基于变步长法的全局最大功率跟踪算法,该方案可以在多个局部最大功率点条件下快速找到全局最大功率点,实现光伏系统能效的有效提升。相比较现有方案,该方案具备快速、简单和稳定的特点。

独立光伏阵列全局最大功率点跟踪控制技术

受多种因素影响,传统独立光伏阵列跟踪方法跟踪效率低、速度慢,为此提出一种独立光伏阵列全局最大功率点跟踪控制技术。通过建立独立光伏阵列工程仿真模型,模拟在实际工程中的光伏阵列发电特性;分析独立光伏阵列输出特性,得到I-U特性曲线和P-U特性曲线;利用梯度法跟踪全局最大功率点,观察P-U特性曲线存在的扰动,求得P-U特性曲线上的最大值。经实验论证分析,在无阴影条件下,该方法的振荡范围更小,跟踪速度更快;在静态阴影条件下,跟踪精度更高,具有良好的控制能力;在动态阴影条件下,能够在阴影突变后再次准确找到全局最大功率点。

基于IPSO-IP&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

在局部遮阴条件下,光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰现象。传统的方法易陷入局部最大功率点(LMPP),而基于元启发式算法的最大功率点跟踪(MPPT)方法难以兼顾快速性和准确性。对此,设计了一种基于改进粒子群(IPSO)算法内嵌变步长扰动观察法(IP&O)的IPSO-IP&O混合算法。首先,采用IPSO对粒子的速度和位置进行更新;然后,通过IP&O对粒子进行最大功率点跟踪,并将跟踪得到的功率作为粒子的适应度值,以便于IPSO在诸多局部最大功率点中找到全局最大功率点;最后,以IPSO输出的全局最优为初始位置,再次利用IP&O进行全局最大功率点跟踪。将所提算法与IP&O、IPSO、改进粒子群算法结合扰动观察(IPSO-P&O)算法进行仿真对比,仿真结果表明:所提算法在跟踪速度和精度上表现优异,尤其是在宽电压搜索范围的情况下;并且在跟踪过程中的功率振荡更小。

太阳能无人机中光伏发电最大功率点跟踪算法的研究

本文提出了变步长混沌萤火虫算法(VS-CLSFA)和免疫粒子群算法(IM-PSO),并对比了粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)及改进萤火虫算法(MFA)用于太阳能无人机光伏组件在局部阴影下最大功率点的跟踪结果。同时,研究上述算法在太阳能无人机飞行高度、速度等因素影响下的跟踪效果。研究结果表明:VS-CLSFA和IM-PSO都克服了FA、MFA和PSO陷于局部最优或者过早收敛的缺点,并且快速、稳定地追踪到太阳能无人机光伏组件产生功率的最大功率点;对于输出特性愈复杂的光伏组件,上述5种算法都需要增加迭代次数并牺牲跟踪时间来提高跟踪精度和稳定性;与VS-CLSFA相比,IM-PSO的跟踪精度提高约0.229%,跟踪时间减少约0.108 s。

局部阴影下光伏阵列的最大功率点跟踪算法研究

针对局部阴影下光伏阵列输出功率的多峰值问题,传统的MPPT跟踪算法不能准确跟踪系统的最大功率点,为此,该文研究了3种基于人工智能算法的光伏阵列MPPT算法,包括粒子群算法、灰狼算法和改进人工蜂群算法。该文详细介绍了3种人工智能算法的原理及算法流程,并在Matlab/Simulink中搭建系统的仿真模型,对比3种算法在静态阴影遮挡和阴影突变情况下的MPPT跟踪性能,结果表明:3种人工智能算法均能有效跟踪光伏阵列的最大功率点,跟踪误差均小于0.5%,其中粒子群算法跟踪精度最高,收敛速度最慢,而灰狼算法跟踪精度最低,收敛速度最快,在收敛稳定性方面,相较于灰狼算法和改进人工蜂群算法,粒子群算法更易陷入局部最优。

基于蒲公英优化算法的光伏系统最大功率点跟踪

针对局部阴影导致光伏系统功率输出特性曲线呈现多峰值,最大功率追踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法存在容易陷入局部极值、输出功率振荡等问题,将收敛快速、精度高和稳定性好的蒲公英优化(Dandelion optimization,DO)算法应用于光伏系统MPPT中。DO算法采用非线性减小的随机扰动因子α、向下凸振荡k值在MPPT初期阶段充分搜索全局区域,后期转向开发局部区域,确保输出功率稳定和精确收敛于最优功率;再结合不规则布朗运动逃避局部功率极值点,采用Levy飞行函数增强局部功率的搜索能力,最终算法收敛于全局最大功率。仿真结果表明,与灰狼算法(Grey wolf algorithm,GWO)、粒子群算法(Particle swarm algorithm,PSO)相比,DO算法具有追踪效率高、稳定性好、鲁棒性强等优点。

用改进蝴蝶算法实现局部遮荫下最大功率点跟踪

针对传统最大功率跟踪技术容易陷入局部最大功率点的问题,提出用1种改进的蝴蝶优化算法来实现部分遮荫条件下光伏阵列的最大功率输出。为解决传统蝴蝶算法收敛速度慢、搜索过程震荡大的问题,引入收敛因子,使全局搜索速度加快。将蝴蝶算法与细菌觅食算法相结合,对蝴蝶位置更新函数进行优化——根据细菌觅食的翻滚、游动行为对位置更新方程进行调整改进,赋予增量步长以较大的系数比重,以加快算法收敛速度、提高算法局部寻优能力。在太阳光照恒定和光照突变2种环境下进行了仿真对比实验。结果证明,所提算法在光照不均匀及光照突变条件下均能快速、稳定地在线寻得全局最大功率点。

基于全局学习自适应细菌觅食算法的光伏系统全局最大功率点跟踪方法

为了使光伏发电系统输出功率最大化,最大功率点跟踪(MPPT)技术被广泛采用。当出现局部遮阴等外部天气条件变化时,会使得光伏功率特性曲线出现多峰现象,增加最大功率追踪过程的复杂性。传统的MPPT方法和软计算技术由于固定步长和随机性不足等缺点,可能无法跟踪到全局最大功率点(GMPP)。为此本文提出一种全局学习自适应细菌觅食算法,将全局学习机制和自适应步长策略引入到传统的细菌觅食算法中,以提高算法的求解精度和收敛速度。同时,采用直接控制法模型,并提出两步法MPPT控制策略,避免光伏系统输出功率趋于最大点时的功率振荡,提高系统的输出效率。仿真结果表明所提出的方法在动态环境条件下可以准确快速地跟踪GMPP。

局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪算法的研究

传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰情况下容易陷入局部最优,蝴蝶优化算法有全局优化能力,但由于收敛精度较低而没有被广泛使用。提出了一种改进蝴蝶优化算法与扰动观察法相结合的MPPT算法,引入混沌映射理论和动态切换概率改进蝴蝶优化算法。先通过蝴蝶优化算法的全局搜索能力定位最大功率点范围,后切换小步长扰动观察法精准定位最大功率点。混合算法结合了蝴蝶优化算法和扰动观察法的优点,通过Simulink仿真实验,与传统蝴蝶优化算法、粒子群算法作对比,改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境,且在收敛精度和速度方面均有一定优势。