改进遗传算法在MPPT中的应用研究.pdf

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1、·电气与自动化·郑方昊·改进遗传算法在MPPT中的应用研究改进遗传算法在MPPT中的应用研究郑方昊(河海大学，江苏南京211100)摘要：为了提高光伏电池的利用率，需对光伏电池的最大功率点进行准确快速的追踪控制。根据光伏电池的非线性特性，建立光伏阵列的数学模型。针对基于遗传算法的占空比扰动法的不足．提出了一种基于改进遗传算法的MPPT法，并在Matlab下进行了建模与仿真，实验结果表明，该算法具有良好的搜索速度，能使系统稳定工作在最大功率点。关键词：改进遗传算法；占空比；最大功率点跟踪；光伏发电系统中图分类号：TM11文献标志码：A文章编号：1671—5276(2013)02—018

2、5—03ResearchOilalIaxin11，mPowerPointTrackingwithDRPBasedonImprovedGeneticAlgorithmZHENGFang—hao(HohaiUniversity，Nanjing211100，China)Abstract：Itisnecessarytotrackthemaximumpowerpointofsplarcellarrayrapidlyandaccuratelytoimproveitsutilization．Accord-ingtothenon-linearcharacteristicsofphotovoltaic

3、cels，thispaperestablishesamathematicalmodelofthePVarray．Aimingatthelackoftraditionaldutyratioperturbation．adutyperturbationbasedonimprovedgen~icalgorithmisproposed．ThismaximumpowerpointtrackingmethodisestablishedandsimulatedwithMatlab／Simulink．Simulationresultsshowthatthealgorithmhasagoodsearch

4、speed；itcanworkstablyatthemaximumpowerpoint．Keywords：improvedgeneticalgorithm；dutyratio；maximumpowerpointtracking；photovoltaicpowersystem在所有可再生能源使用中，光伏发电毫无疑问是最具发展前景的。由于太阳能阵列输出特性具有非线性特征，1光伏阵列的建模并且其输出受光照强度、环境温度和负载情况影响，在一定的光照和环境温度下，光伏电池可以工作在不同的输出1．1光伏电池的数学模型电压，但是只有在某一输出电压值时，光伏电池的输出功率才能达到最大值，因此，通过控

5、制技术实现光伏发电的光伏电池实际上就是一个大面积平面二极管，其工作最大功率跟踪是解决光电转换效率低的有效措施。目前原理可以用图1的单二极管等效电路来描述⋯。常用的最大功率跟踪方法有干扰观测法、电导增量法、固定电压法和间歇扫描法等。干扰观测法和电导增量法是目前应用较多的方法，这两种方法转换效率高，但干扰观测法在最大功率点附近振荡运行，扰动步长设定无法兼顾跟踪精度和响应速度。电导增量法其算法实现时需要反复微分运算，计算量大，需要高速运算控制器，且对传感器精度要求比较高，否图1光伏电池等效电路图则控制效果也不理想，会出现扰动和振荡。遗传算法(CA)是以Mcndel遗传变异理论与Darwin

6、由图1可得光伏电池的输出特性方程]：自然进化论为基础的寻找全局最优解的一种算法。把遗传算法应用于最大功率点跟踪中可以使逆变器克服外界，=ILC-{exp[(V+IRs)卜l}(1)环境的变化造成的干扰，快速寻找到最大功率点。但是，[K(T-298)lio“oo(2)由于遗传算法还存在早熟现象，算法快速收敛于局部最优解得不到全局最优解。以及在接近最优解时收敛速度减式中：，，。，，。——光伏电池的输出电流、短路电流、反向缓等现象。因此，本文介绍一种基于改进遗传算法的饱和电流，其中由日照强度h决定；MPPT控制法，实验表明该算法可以更准确地跟踪最大功q——电荷强度；率点的变化，使光伏系统始

7、终输出最大功率。A——光伏电池中半导体器件的p-n结系数；卜玻尔兹曼常数；卜绝对温度；作者简介：郑方吴(1988一)，男，江苏无锡人，硕士研究生，研究方向：电气控制与智能电网技术。MachineBuildingAutomation，Jun2013，41(2)：185—187·185··电气与自动化·郑方昊·改进遗传算法在MPPT中的应用研究光伏电池输出电压。3．1传统遗传算法存在的问题1．2基于占空比的光伏电池仿真模型遗传算法存在的问题有：快速收敛于局部最