Over the last decade, detrimental effects of human exposure to electromagnetic radiations have received widespread attention. Communications and Information Technology Commission (CITC) in Saudi Arabia has set guideli...Over the last decade, detrimental effects of human exposure to electromagnetic radiations have received widespread attention. Communications and Information Technology Commission (CITC) in Saudi Arabia has set guidelines and launched a national project—in collaboration with academic and research institutions—to perform measurements of the “electromagnetic fields” (EMFs) radiated from base stations of the mobile phone network. In keeping with its mission to address problems of the local community, Electrical Engineering (EE) department at Umm Al-Qura University (UQU) has been commissioned to conduct this project in the western region of Saudi Arabia. The project is concerned with measuring the strength of EMFs around base stations to locate the Maximum Peak Point (MPP). The aim of measurements is to ensure the site compliance with the CITC guidelines for human exposure to Radiofrequency (RF). This paper discusses possible health consequences caused by human exposure to RF radiations. Furthermore, it sum- marizes the results from 20 selective base stations located in Makkah, Madinah, Jeddah, Taif and Yanbu. The results show that EMF levels at all surveyed sites are far below the National Guidelines for public exposure to RF and that the MPPs are found within the distance range suggested in the CITC guidelines. The paper concludes by providing some useful comments and recommendations for RF sites surveyors.展开更多
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...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。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
光伏阵列在局部遮荫的情况下会导致光伏系统输出的功率-电压曲线出现多个极值点,具有全局寻优能力的传统群体智能优化算法进行最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT),普遍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。该文提出了...光伏阵列在局部遮荫的情况下会导致光伏系统输出的功率-电压曲线出现多个极值点,具有全局寻优能力的传统群体智能优化算法进行最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT),普遍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。该文提出了一种基于改进黏菌优化算法的控制方法。先采用正态分布初始化种群,增加种群的多样性。然后应用莱维飞行策略和螺旋搜索策略,提高算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。经仿真验证,与粒子群算法和普通黏菌算法相比,改进黏菌算法在跟踪速度、稳定性等方面均有更显著的效果。展开更多
当光伏阵列表面光照不均匀时,其功率特性呈现多峰特征,增加了最大功率跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)过程的复杂性。传统MPPT方法无法跟踪到全局最大功率点(Global maximum power point,GMPP),人工智能算法虽然在一定程度上...当光伏阵列表面光照不均匀时,其功率特性呈现多峰特征,增加了最大功率跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)过程的复杂性。传统MPPT方法无法跟踪到全局最大功率点(Global maximum power point,GMPP),人工智能算法虽然在一定程度上能解决多峰情况下光伏MPPT问题,但该类算法实现过程较复杂、具有一定的局限性。对适用于非均匀光照条件下的光伏全局最大功率跟踪控制策略进行研究,提出基于虚拟阻抗特性扰动(Virtual impedance characteristic disturbance,VICD)的光伏全局最大功率跟踪控制方法,将全局搜索机制引入传统扰动观察法中。当光伏阵列表面光照不均匀时,首先通过虚拟阻抗特性对光伏阵列I-U特性曲线上最大功率点所处位置区域进行初步定位,然后利用传统扰动观察法进行准确跟踪,提高了传统MPPT控制方法的适用性,应用所提控制方法能准确搜索到光伏阵列全局最大功率点,且动态性能良好。仿真与试验结果验证了所提算法的可行性与有效性。展开更多
在不均匀光照条件下,光伏阵列输出特性呈现多峰现象,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法容易陷入局部极值。为了提高复杂阴影下的跟踪速度和跟踪精度,结合改进粒子群算法(improved particle swarm optimizati...在不均匀光照条件下,光伏阵列输出特性呈现多峰现象,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法容易陷入局部极值。为了提高复杂阴影下的跟踪速度和跟踪精度,结合改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和自适应步长扰动观察法(adaptive perturbation and observation,AP&O)各自的特点,提出了基于IPSO-AP&O算法的改进MPPT控制方法。其中,IPSO算法采用自适应惯性权重因子,在不同搜索阶段能够充分搜索目标函数,然后与AP&O算法结合实现最大功率的稳定输出。仿真结果表明,所提出的IPSO-AP&O算法减少了传统智能算法的迭代过程,能快速跟踪到全局最大功率点,相比其余几种算法而言,在光照强度突变时均具备快速精准的双重跟踪能力,在4种场景下跟踪效率分别为99.86%、99.91%、87.63%、99.79%,能够更好地减小光伏阵列外部条件变化导致的功率损耗,所提出的MPPT控制方法能够较好地适用于光储混合系统,具备工程实用价值。展开更多
混合光伏-热电(centralized hybrid photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统在部分遮蔽(partial shading condition,PSC)条件下呈现多个局部最大功率点(local maximum power point,LMPP)。采用多元宇宙优化算法(multi-verse...混合光伏-热电(centralized hybrid photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统在部分遮蔽(partial shading condition,PSC)条件下呈现多个局部最大功率点(local maximum power point,LMPP)。采用多元宇宙优化算法(multi-verse optimization,MVO),用于PV-TEG系统在PSC下的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。MVO通过平衡全局搜索和局部搜索,有效识别多个LMPPs中唯一的全局最大功率点(global maximum power point,GMPP),避免搜索结果陷入LMPP,以提高发电效率和能源利用率。算例仿真结果表明:基于MVO的MPPT可以在更短的时间内收集到更高的功率,实现功率波动最小。展开更多
局部遮阴情况下光伏阵列的输出功率呈现多峰现象,导致传统MPPT控制算法失效,而基于元启发式算法的MPPT控制功率追踪速度慢,输出功率振荡大。针对上述问题,提出一种基于改进型灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IG...局部遮阴情况下光伏阵列的输出功率呈现多峰现象,导致传统MPPT控制算法失效,而基于元启发式算法的MPPT控制功率追踪速度慢,输出功率振荡大。针对上述问题,提出一种基于改进型灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)与改进型扰动观察法(improved perturbation and observation method,IP&O)相结合的光伏MPPT控制算法。IGWO采用非线性收敛因子调整策略提高算法适应性,并通过使用改进型莱维飞行与增强型醉汉漫步结合的搜索策略平衡全局搜索与局部寻优的关系。利用IGWO追踪至最大功率点附近,再与可调节扰动步长变化速率的IP&O结合实现最大功率的稳定输出。算法测试实验数据和仿真结果表明,所提出的MPPT控制算法具有快速的追踪速度和高输出精度,且在功率追踪过程中输出振荡小。展开更多
文摘Over the last decade, detrimental effects of human exposure to electromagnetic radiations have received widespread attention. Communications and Information Technology Commission (CITC) in Saudi Arabia has set guidelines and launched a national project—in collaboration with academic and research institutions—to perform measurements of the “electromagnetic fields” (EMFs) radiated from base stations of the mobile phone network. In keeping with its mission to address problems of the local community, Electrical Engineering (EE) department at Umm Al-Qura University (UQU) has been commissioned to conduct this project in the western region of Saudi Arabia. The project is concerned with measuring the strength of EMFs around base stations to locate the Maximum Peak Point (MPP). The aim of measurements is to ensure the site compliance with the CITC guidelines for human exposure to Radiofrequency (RF). This paper discusses possible health consequences caused by human exposure to RF radiations. Furthermore, it sum- marizes the results from 20 selective base stations located in Makkah, Madinah, Jeddah, Taif and Yanbu. The results show that EMF levels at all surveyed sites are far below the National Guidelines for public exposure to RF and that the MPPs are found within the distance range suggested in the CITC guidelines. The paper concludes by providing some useful comments and recommendations for RF sites surveyors.
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。
文摘光伏阵列在局部遮荫的情况下会导致光伏系统输出的功率-电压曲线出现多个极值点,具有全局寻优能力的传统群体智能优化算法进行最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT),普遍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。该文提出了一种基于改进黏菌优化算法的控制方法。先采用正态分布初始化种群,增加种群的多样性。然后应用莱维飞行策略和螺旋搜索策略,提高算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。经仿真验证,与粒子群算法和普通黏菌算法相比,改进黏菌算法在跟踪速度、稳定性等方面均有更显著的效果。
文摘当光伏阵列表面光照不均匀时,其功率特性呈现多峰特征,增加了最大功率跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)过程的复杂性。传统MPPT方法无法跟踪到全局最大功率点(Global maximum power point,GMPP),人工智能算法虽然在一定程度上能解决多峰情况下光伏MPPT问题,但该类算法实现过程较复杂、具有一定的局限性。对适用于非均匀光照条件下的光伏全局最大功率跟踪控制策略进行研究,提出基于虚拟阻抗特性扰动(Virtual impedance characteristic disturbance,VICD)的光伏全局最大功率跟踪控制方法,将全局搜索机制引入传统扰动观察法中。当光伏阵列表面光照不均匀时,首先通过虚拟阻抗特性对光伏阵列I-U特性曲线上最大功率点所处位置区域进行初步定位,然后利用传统扰动观察法进行准确跟踪,提高了传统MPPT控制方法的适用性,应用所提控制方法能准确搜索到光伏阵列全局最大功率点,且动态性能良好。仿真与试验结果验证了所提算法的可行性与有效性。
文摘在不均匀光照条件下,光伏阵列输出特性呈现多峰现象,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法容易陷入局部极值。为了提高复杂阴影下的跟踪速度和跟踪精度,结合改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和自适应步长扰动观察法(adaptive perturbation and observation,AP&O)各自的特点,提出了基于IPSO-AP&O算法的改进MPPT控制方法。其中,IPSO算法采用自适应惯性权重因子,在不同搜索阶段能够充分搜索目标函数,然后与AP&O算法结合实现最大功率的稳定输出。仿真结果表明,所提出的IPSO-AP&O算法减少了传统智能算法的迭代过程,能快速跟踪到全局最大功率点,相比其余几种算法而言,在光照强度突变时均具备快速精准的双重跟踪能力,在4种场景下跟踪效率分别为99.86%、99.91%、87.63%、99.79%,能够更好地减小光伏阵列外部条件变化导致的功率损耗,所提出的MPPT控制方法能够较好地适用于光储混合系统,具备工程实用价值。
文摘混合光伏-热电(centralized hybrid photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统在部分遮蔽(partial shading condition,PSC)条件下呈现多个局部最大功率点(local maximum power point,LMPP)。采用多元宇宙优化算法(multi-verse optimization,MVO),用于PV-TEG系统在PSC下的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。MVO通过平衡全局搜索和局部搜索,有效识别多个LMPPs中唯一的全局最大功率点(global maximum power point,GMPP),避免搜索结果陷入LMPP,以提高发电效率和能源利用率。算例仿真结果表明:基于MVO的MPPT可以在更短的时间内收集到更高的功率,实现功率波动最小。
文摘局部遮阴情况下光伏阵列的输出功率呈现多峰现象,导致传统MPPT控制算法失效,而基于元启发式算法的MPPT控制功率追踪速度慢,输出功率振荡大。针对上述问题,提出一种基于改进型灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)与改进型扰动观察法(improved perturbation and observation method,IP&O)相结合的光伏MPPT控制算法。IGWO采用非线性收敛因子调整策略提高算法适应性,并通过使用改进型莱维飞行与增强型醉汉漫步结合的搜索策略平衡全局搜索与局部寻优的关系。利用IGWO追踪至最大功率点附近,再与可调节扰动步长变化速率的IP&O结合实现最大功率的稳定输出。算法测试实验数据和仿真结果表明,所提出的MPPT控制算法具有快速的追踪速度和高输出精度,且在功率追踪过程中输出振荡小。