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...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。展开更多
在激光无线能量传输中,由于瞄准系统误差和物体遮挡的影响,光电池阵列接收到的激光辐照分布不均匀,导致光电池阵列组串内的电池间出现电流失配,输出功率下降。针对该问题,采用分布式最大功率点追踪(Distributed Maximum Power Point Tra...在激光无线能量传输中,由于瞄准系统误差和物体遮挡的影响,光电池阵列接收到的激光辐照分布不均匀,导致光电池阵列组串内的电池间出现电流失配,输出功率下降。针对该问题,采用分布式最大功率点追踪(Distributed Maximum Power Point Tracking,DMPPT)技术,减少光电池阵列组串内的电池间电流失配,并用并联型Boost(PT-Boost)电路替代传统Boost电路,降低DC/DC转换器的输入电流纹波,使DMPPT系统获得高追踪效率。实验结果表明,相较于传统Boost电路,PT-Boost电路的追踪效率提高3.6%,达到93.5%。在上述研究的基础上,设置了遮光率分别为0%、25%和50%的激光无线能量传输场景,DMPPT系统整体效率分别达到了93%、92.6%和90.3%。该研究结果对激光辐照不均匀场景下激光无线能量传输的最大功率点追踪指导意义。展开更多
光伏最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的重要手段。在局部阴影条件下,光伏阵列的特性曲线呈现多峰形状,常规的传统算法容易陷入局部最优。如何在局部阴影条件下找到全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)至关重要。提出了...光伏最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的重要手段。在局部阴影条件下,光伏阵列的特性曲线呈现多峰形状,常规的传统算法容易陷入局部最优。如何在局部阴影条件下找到全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)至关重要。提出了一种定位收缩法(locate and shrink algorithm,LSA),采用收缩边界的思想使得边界逐渐收缩到GMPP。LSA第一阶段提出了一种峰的定位方法,通过自适应采样结合I-V特性曲线能够定位主要峰的占空比范围。定位法能够与其他单峰算法结合,具有较强的扩展性。第二阶段提出了一种基于三点准则的收缩法,能够在单峰范围内通过收缩边界快速找到峰值点,并且具有很强的环境适应性。将LSA与多个算法进行仿真和硬件实验对比,结果表明LSA在跟踪速度、跟踪精度和稳态振荡方面有着明显优势。展开更多
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...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。展开更多
光伏阵列输出在不同工况下具有单峰或多峰特性.针对因最大功率点跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)精度不高、跟踪时间较长而导致光伏发电效率低下的问题,提出一种改进的量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization...光伏阵列输出在不同工况下具有单峰或多峰特性.针对因最大功率点跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)精度不高、跟踪时间较长而导致光伏发电效率低下的问题,提出一种改进的量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,简称QPSO)算法.采用Logistic混沌映射初始化粒子种群;在种群进化前期将反向学习策略引入惯性权重自适应调整的量子粒子群优化(dynamically changing weights quantum-behaved particle swarm optimization,简称DCWQPSO),扩大种群搜索范围,提高种群的全局搜索能力;在种群进化后期将模拟退火机制引入DCWQPSO,提高种群收敛速度,并对粒子群进行柯西变异,增强粒子的多样性,提升局部搜索能力.Matlab仿真结果表明:相对其他4种算法,该文提出的改进QPSO算法的跟踪时间更短、跟踪精度更高.因此,该文算法具有优越性.展开更多
由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀...由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。展开更多
基金supported by National Natural Science Foundation of China(No.52067013)Natural Science Foundation of Gansu Province(No.21JR7RA280)。
文摘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。
文摘在激光无线能量传输中,由于瞄准系统误差和物体遮挡的影响,光电池阵列接收到的激光辐照分布不均匀,导致光电池阵列组串内的电池间出现电流失配,输出功率下降。针对该问题,采用分布式最大功率点追踪(Distributed Maximum Power Point Tracking,DMPPT)技术,减少光电池阵列组串内的电池间电流失配,并用并联型Boost(PT-Boost)电路替代传统Boost电路,降低DC/DC转换器的输入电流纹波,使DMPPT系统获得高追踪效率。实验结果表明,相较于传统Boost电路,PT-Boost电路的追踪效率提高3.6%,达到93.5%。在上述研究的基础上,设置了遮光率分别为0%、25%和50%的激光无线能量传输场景,DMPPT系统整体效率分别达到了93%、92.6%和90.3%。该研究结果对激光辐照不均匀场景下激光无线能量传输的最大功率点追踪指导意义。
文摘光伏最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的重要手段。在局部阴影条件下,光伏阵列的特性曲线呈现多峰形状,常规的传统算法容易陷入局部最优。如何在局部阴影条件下找到全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)至关重要。提出了一种定位收缩法(locate and shrink algorithm,LSA),采用收缩边界的思想使得边界逐渐收缩到GMPP。LSA第一阶段提出了一种峰的定位方法,通过自适应采样结合I-V特性曲线能够定位主要峰的占空比范围。定位法能够与其他单峰算法结合,具有较强的扩展性。第二阶段提出了一种基于三点准则的收缩法,能够在单峰范围内通过收缩边界快速找到峰值点,并且具有很强的环境适应性。将LSA与多个算法进行仿真和硬件实验对比,结果表明LSA在跟踪速度、跟踪精度和稳态振荡方面有着明显优势。
文摘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。
文摘由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。