光伏发电系统最大功率点跟踪仿真

Marco Dorigo 在 1992 年提出了蚁群算法 [10]。信息素反 馈和均匀计算方法由于其本身的优点，已经广泛应用于交 通、通信和无人机等领域。
蚁群算法顾名思义是利用蚂蚁蚁群进行的一项算法研 究，其原理是蚂蚁蚁群在出去寻找食物之前，对食物位置 的感知是未知的，根据觅食路上的踪迹可以避免觅食路径 的重复。蚂蚁觅食的过程中是没有信息素存在的，这也就 是说在演算法开始的时候，路径上的信息基本为零，当所 有寻找食物的蚂蚁个体在不同的路径上移动，并在每条路 径上留下相应地信息时，信息的浓度就会随时间而持续下 降。同时，当其他蚂蚁重新开始觅食时，会在之前蚂蚁觅 食的路径上重复留下信息素，间接提高了信息素的浓度， 从而可以通知其他蚂蚁，寻找到最佳的觅食路径。该算法 的原理同上，当算法得到优化时，蚂蚁觅食的最优路径就 是现实问题优化后的最优解，而在光伏发电系统中，光伏 为蚂蚁，在寻找最大功率的路径上留下信息素，从而进行 跟踪仿真研究，也就是所谓的发电系统最大功率的跟踪仿 真，我们常见的蚁群算法有以下 3 类。1）蚁量算法 Ant-
１．１ 传统方法
所谓传统的算法即 MPPT 控制算法 [6]。该算法主要 包括恒压方法、短路电流方法等，此算法根据规范规定 的参数信息对参数进行设计，通过计算获得相似的速度， 对获得的相似速度进行对比分析，进而得出结论。同时， 此控制算法可以快速稳定光伏系统的最大功率点，整个 稳定过程简单便捷且十分实用，可以有效跟踪光伏发电 的最大功率值，但是，该方法受到温度等外界因素的影 响较大，温度等外界因素会导致跟踪的精度变差，直接 导致追踪的最大功率点误差较大，因此，该方法在实际 工作中很少使用 [7]。另一种方法对于光伏电池的参数的 要求较小，该算法称为自寻优算法。主要包括微扰观测 法和电导增量法 2 种方法 [8]。一些研究者改进了恒定电 压法和电导增量法。赫廷、张超等学者将短路电流法与 扰动观察法相结合，形成了传统的光伏发电系统最大功 率点跟踪方法 [9]。
其中，蚁周算法所使用的的方法是全局搜索模式，因 此蚁周算法的最大功率跟踪效果最好，其决定因素有 4 个 方面。1）检索出重复访问的路径，总结重复访问的路径列 表。2）能见度指数的大小。3）虚拟状态下的信息素实时 更新情况以及访问时的及时信息。4）概率转换即光能转化 率。
１．３ 粒子群算法Байду номын сангаас
粒子群算法是 Kennedy 和 Eberhart 在 1992 年提出的 算法。该算法类似于鸟类寻找到最佳的觅食路径，该路径 被其他鸟类运用的现象的模拟。具体分析就是在鸟儿寻
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找到食物之前，食物的位置是未知的，觅食开始后鸟类在初 始阶段为分散开的状态。一段固定时间以后，鸟儿在找到 食物后逐渐聚集。此时，每只鸟都可以将自己视为粒子群 算法中的任何粒子单位，每只鸟的位置和速度对应粒子群 算法中每个粒子的属性以及它自己的位置和速度特性，最 终形成拟合函数。使用粒子群算法时，粒子的相对位置在 运行算法之前是随机的。通过目标需求设定的自适应值来 评估颗粒的质量、传递速度，并确定移动方向和移动距离。
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光伏发电系统最大功率点
跟踪仿真
卢耀文 罗天健 （国网甘肃省电力公司武威供电公司，甘肃 武威 733000）
摘 要 ：随着世界的发展，能源危机日益严重，太阳能及其利用率的逐渐提高，得到了人们的充分重视。其
中光伏发电系统是将太阳能转化为光电能源的系统，而太阳能的转化率取决于光伏电池列阵转化效率的高低。
基本原理为 ：在假设空间 D 里面，寻找随机的一系列群 体，假设粒子数为 N，寻找 i 个粒子的坐标，Xi 为粒子编号， 则：
Xi=（xi1，xi2，…，xiD）,i=1,2…N 其每个粒子的速度为 vi，则 ： Vi=（vi1，vi2，…，viD）,i=1,2…N 该粒子经历的位置的点为 P，则将该位置称为全局最优 值 Pbest 为 ： Pbest=（pi1，pi2，…，piD）,i=1,2…N 其中，个体最优值代表粒子能找到食物的最佳位置。全 局最佳值是一组单独的最佳值，即通过类似方法，确认每个 粒子即为曾经最优解。这类似于分段间隔。通过筛选比较确 定每个区间的极值和最大值。
quantity。2）蚁密算法 Ant-density。3）蚁周算法 Ant-cycle。 这 3 类算法在蚁群算法中较为常用，分别对蚂蚁觅食
的数量，蚂蚁觅食聚集的数量和蚂蚁觅食的范围进行综合 研究，寻找到蚂蚁觅食的最优路径，同时，将类似的原理 转化到发电系统最大功率的跟踪仿真中，最终也能得到最 优解。
文献标志码 ：A
０ 引言
１．２ 蚁群算法
该文介绍了国内外光伏发电系统最大功率跟踪仿真方 法研究的发展现状，介绍了光伏电池的运行原理和光伏发 电系统的运行原理及运行等效模型的设计，最后通过仿真 系统 MATLAB 仿真器 [1] 对 2 种改进算法的仿真过程进行了 分析，得出了光伏发电系统最大功率跟踪仿真算法的最有 效结论 [2]。对传统与改进后的控制算法的算法设计、运行 过程等进行了比较分析，结果表明，2 种改进算法比传统 算法具有更高的效率 [3]。
该文首先简单介绍了国内外光伏产业的发展现状，并介绍了其发展前景、光伏电池的运行原理及其等效模型
的简化形式。其次，介绍了在传统扰动条件下的功率点跟踪方法，在此基础上，对蚁群算法和粒子群算法的
各自特点进行了介绍。
关键词 ：光伏电池列阵 ；率点跟踪方法 ；蚁群算法 ；粒子群算
中图分类号 ：TM615
１ 光伏发电系统最大功率点跟踪方法
光伏发电系统是能通过太阳能电池直接将太阳能转 变成电能的系统 [4]。太阳能电池输出特性受光照强度、环 境温度和负载情况影响，具有明显的非线性特征。当外界 环境发生变化时，其工作电压和输出功率会发生变化，因 此，利用最大功率跟踪控制技术，实时调整太阳能电池的 工作点，使其始终工作在最大功率点附近，提高光伏发电 系统效率 [5]。目前已经有较为完善的研究，下面介绍 3 种 方法。