结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法

被引：79

作者：

韩鹏 ^{[1
]}

李银红 ^{[1
]}

何璇 ^{[1
]}

付元欢 ^{[1
]}

游昊 ^{[2
]}

李本瑜 ^{[2
]}

机构：

[1] 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)

[2] 云南电力调度控制中心

来源：

电力系统自动化 | 2016年 / 40卷 / 23期

关键词：

光伏发电; 最大功率点跟踪; 粒子群优化算法; 量子粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。

引用

页码：101 / 108

页数：8

共 21 条

[1]

基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法 [J].