基于改进PSO算法的光伏阵列MPPT研究_李昂.pdf

基于改进P S O算法的光伏阵列MP P T研究*李 昂,高春阳,刘文锋,温子洋(陕西理工大学电气工程学院,陕西 汉中7 2 3 0 0 0)摘 要:由于光伏组件的P-V特性是单峰非线性曲线,由它组成的光伏阵列的发电功率易受温度、光照强度等外界环境因素的影响,导致实际工程中光伏发电效率大大降低,因此追踪最大功率点(M a x i m u mP o w e rP o i n tT r a c k i n g,MP P T)使光伏发电系统的发电功率一直处于最大功率点,对提高系统整体的发电效率有着十分重要的意义。引用进化差分算法对传统的粒子群算法(P S O)的寻优过程进行差分进化选择,并将非线性策略与改进后的P S O算法相结合。通过仿真计算分析,改进后的P S O算法相较于传统的P S O算法能够更快速、更准确地找到部分阴影情况下的最大功率点,进而提升了光伏系统的发电效率。关键词:光伏;MP P T;改进P S O算法;部分阴影中图分类号:TM 6 1 5 D O I:1 0.1 9 7 6 8/j.c n k i.d g j s.2 0 2 3.0 2.0 0 7R e s e a r c ho nMP P To fP h o t o v o l t a i cA r r a yB a s e do nI m p r o v e dP S OA l g o r i t h m*L IA n g,G AOC h u n y a n g,L I U W e n f e n g,WE NZ i y a n g(S c h o o l o fE l e c t r i c a lE n g i n e e r i n g,S h a a n x iU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,H a n z h o n g7 2 3 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:S i n c e t h eP-Vc h a r a c t e r i s t i c s o f p h o t o v o l t a i cm o d u l e s a r e s i n g l e-p e a kn o n l i n e a r c u r v e s,t h ep o w e r g e n e r a t i o np o w e r o ft h ep h o t o v o l t a i c a r r a y c o m p o s e do f i t i s v e r y s u s c e p t i b l e t o e x t e r n a l e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s s u c ha s t e m p e r a t u r e a n d l i g h t i n t e n s i t y,w h i c h i n t u r n l e a d s t o a s i g n i f i c a n t r e d u c t i o n i n t h e e f f i c i e n c y o f p h o t o v o l t a i c p o w e r g e n e r a t i o n i n a c t u a l p r o j e c t s.T h e r e f o r e,t r a c k-i n g t h em a x i m u mp o w e rp o i n t(M P P T)t ok e e p t h eg e n e r a t i o np o w e ro f t h ep h o t o v o l t a i cp o w e rg e n e r a t i o ns y s t e ma t t h em a x i-m u mp o w e rp o i n t i so f g r e a t s i g n i f i c a n c e t o i m p r o v e t h eo v e r a l l g e n e r a t i o ne f f i c i e n c yo f t h es y s t e m.T h ee v o l u t i o n a r yd i f f e r e n t i a la l g o r i t h mi su s e d t op e r f o r md i f f e r e n t i a l e v o l u t i o n a r y s e l e c t i o n f o r t h e o p t i m i z a t i o np r o c e s s o f t r a d i t i o n a l p a r t i c l e s w a r mo p t i m i z a-t i o n(P S O),a n d t h e n o n l i n e a r s t r a t e g y i s c o m b i n e dw i t h t h e i m p r o v e dP S Oa l g o r i t h m.T h r o u g h s i m u l a t i o n c a l c u l a t i o n a n d a n a l y-s i s,t h e i m p r o v e dP S Oa l g o r i t h mc a n f i n d t h em a x i m u mp o w e r p o i n t i np a r t i a l s h a d o wm o r e q u i c k l y a n d a c c u r a t e l y t h a n t h e t r a d i-t i o n a lP S Oa l g o r i t h m,t h e r e b y i m p r o v i n g t h ep o w e rg e n e r a t i o ne f f i c i e n c yo f t h ep h o t o v o l t a i c s y s t e m.K e yw o r d s:p h o t o v o l t a i c;MP P T;i m p r o v e dP S Oa l g o r i t h m;p a r t i a l s h a d i n g基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目(编号1 5 J K 1 1 2 5)收稿日期:2 0 2 2-0 5-1 0作者简介:李昂(1 9 7 1-),硕士,教授,研究方向为电力系统及其自动化。0引言在“碳达峰、碳中和”双碳的目标下,国家开始大力发展低碳、安全的清洁能源,将化石能源的总量控制在一定的范围之内,实现可再生的新能源对传统化石能源的替换,并构建新型的、以可再生能源为主体的电力系统。在此大的背景下,未来三十年内,新能源发电及新能源并网将成为研究的热点。其中光伏发电技术更是几种新能源发电中被应 用 最 广 泛 的 技 术,成 为 了 前 景 最 好 的 清 洁 能源1。但是事情总是存在两面性,光伏发电技术同样也存在许多的问题,影响实际工程最大的问题就是它的发电功率十分不稳定,存在非线性、随时间变化而变化等缺点,而且在不同的外界环境影响下,它的发电功率依然会随着变化,而大多数外界环境又是不可以进行人为干预的2。在光伏发电技术后续的发展中,科研人员又发现光伏阵列在不同的光照强度和不同的环境温度下的发电功率也仍然不同,主要是由于光伏组件的特性是单峰非线性的曲线,进而导致由光伏板串联或者并联组成的光伏阵列的最大功率点会受到温度以及光照强度的影响3。经过科研人员多年的研究,现在已经出现多种最大功率点跟踪的方法。跟踪方向主要分为两大类:一类是准最大功率点跟踪方法,也可以称作非直接最大功率点跟踪法;另一类是真最大功率点跟踪方法,也可以称作直接功率跟踪法。目前使用最多的算法是真最大功率点跟踪法中包含的扰动观察法(P&O)、增量电导法(I n cC o n d)以及模糊控制法等。这些最常用、最经典的算法虽然都可以在稳定的状态下对光伏列阵的输出功率进行跟踪,但是光伏阵列在实际工作环境中会受到天气、环境、建筑物、列阵角度、参数、部分电池组老化等因素影响,因此光伏电池将处于部分阴影状态。由于一些阴影问题的影响,光伏系统12新能源系统与设备 电工技术 的发展将在一定程度上受到限制,尤其是小型光伏发电系统的使用。为了解决上述问题,研究学者将很多的智能算法加入MP P T中。文 献 4 提 出 的 粒 子 群 优 化 模 糊 控 制 器 在MP P T中应用,在环境发生变化时还能够有较快的动态响应速度和较高的稳态精度。文献5 针对部分阴影条件下的光伏系统,提出了一种P S O优化算法和电导增量法相结合的算法,有效地提高了跟踪性能。文献6 提出利用量子粒子群(Q P S O)算法对MP P T进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件。文献7 提出基于自适应混沌粒子群算法A C P S O算法,有效地提高了光伏系统的发电效率。本文在现有研究的基础上,提出了一种改进P S O算法,该算法引用进化差分算法对传统的粒子群算法的寻优过程进行差分进化选择,并用非线性策略对惯性权重和学习因子进行自适应调节。1光伏电池等效电路和输出特性1.1光伏等效电路光伏电池常见的等效电路图如图1所示。图1光伏电池等效电路利用文献8 中的工程模型,光伏电池的输出特性方程可以描述为:Ip v=Ip c-Ioe x pqncKcT(Vp v+RsIp v)-1-Vp v+RsIp vRs h(1)Io=Ip c(TTr)3e x pq EgncKc(1Tr-1T)(2)Ip c=Is c+ki c(T-Tr)s1 0 0 0(3)式中,Ip v为光伏电池输出电流;Rs h为光伏电池等效并列电阻;Rs为光伏电池等效串联电阻;q为电子电荷量;nc为二极管特性因子;Kc为玻尔兹曼常数;T为光伏电池热力学温度;Vp v为光伏电池输出电压;Io为等效二极管P N结处的反向饱和电流;Ip c为光照后所产生的电流,其大小与光伏板接收到的有效光强度和光伏电池的温度成正比;Tr为I E C6 0 9 0 4-1规定的光伏电池测试传统温度;Is c为光伏电池输出端短路电流;ki c为短路电流温度系数。由于光伏电池系统中并联等效电阻值特别大,串联等效电阻值特别小,因此在实际光伏系统中,Rs h和Rs对光伏特性的影响通常被忽略,从而得到光伏电池的工程近似数学模型,这在很大程度上可简化光伏电池特性的分析。Ip v=Ip c-Ioe x p(qncKcTVp v)-1(4)光伏电池的输出功率为:P=U Ip c1-c1e x p(Uc2Uo c)-1(5)式中,c1=(1-Im 1Ip c 1)e x p(-Um 1c2Uo c 1),c2=(Um 1Uo c 1-1)l n(1-Im 1Ip c 1)-1,其中Im 1、Um 1和Uo c 1为任一条件下最大功率点电流、电压和开路电压。1.2光伏电池输出特性曲线本文对温度恒定、光照强度改变以及光照强度恒定、温度改变时的输出特性曲线分别进行研究。当温度恒定,光照强度分别设置为7 0 0、8 0 0、9 0 0、1 0 0 0 W/m2时,可以得到该条件下光伏电池的输出特性曲线,如图2所示。(a)P-V特性曲线(b)I-V特性曲线图2温度恒定时的光伏电池输出特性曲线当光照强度恒定,温度为1 0、1 5、2 0、2 5 时,可以得到该条件下光伏电池的输出特性曲线,如图3所示。(a)P-V特性曲线(b)I-V特性曲线图3光照强度恒定时的光伏电池输出特性曲线22电工技术 新能源系统与设备 从