一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，包括如下步骤，实时获取当前环境工况，以及对应的光伏组件I-V输出特性曲线；根据当前I-V输出特性曲线采样点，利用IAFSA对光伏组件内部等效参数进行参数辨识；通过Newton迭代法对光伏组件输出功率进行显式化求解，获取当前工况下最大输出功率；采用自适应PI控制算法实现光伏组件MPPT；若输出功率的变化值超过预设值时，重启上述Newton迭代求解过程，以实现新一轮MPP寻优过程，本发明专利技术有效解决了传统常用的光伏组件MPPT算法存在动态响应慢、稳态精度差的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏组件MPPT算法
，具体涉及一种基于参数辨识的光伏组件 MPPT算法。
技术介绍
随着传统能源的紧缺及环境污染问题日益严峻，世界各国纷纷努力采用清洁、无 污染的可再生能源替代传统化石能源，希望达到保护环境和生态的目的。太阳能无疑是符 合可持续发展战略的理想能源，它具有清洁性、可再生性、安全性以及使用灵活性等优点。 因此，光伏发电有巨大的经济效益和广阔的发展前景，是各国着力发展的可再生能源发电 技术之一。 在光伏发电应用过程中，首要问题是提高光伏组件的发电效率，即如何使光伏发 电系统在任意工况下都输出最大功率，因此迫切需要实现光伏组件的MPPT问题。 常用的光伏组件MPPT算法主要包括:恒定电压法、扰动观测法、电导增量法以及开 路电压/短路电流系数法等。上述方法均基于采样数据的直接控制，因而目标明确、简单易 实现，已得到广泛应用;然而上述方法不可避免存在动态响应慢、稳态精度差的缺陷。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，本专利技术 有效解决了传统常用的光伏组件MPPT算法存在动态响应慢、稳态精度差的问题。 本专利技术通过以下技术方案实现： -种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于:包括如下步骤， 步骤1:实时获取当前环境工况，以及对应的光伏组件I-V输出特性曲线； 步骤2:根据当前I-V输出特性曲线采样点，利用IAFSA对光伏组件内部等效参数进 行参数辨识； 步骤3:通过Newton迭代法对光伏组件输出功率进行显式化求解，获取当前工况下 最大输出功率； 步骤4:采用自适应PI控制算法实现光伏组件MPPT; 步骤5:若输出功率的变化值超过预设值时，重启上述Newton迭代求解过程，以实 现新一轮MPP寻优过程。 本专利技术进一步技术改进方案是： 所述的步骤1中相关数据的获取过程如下:通过太阳总辐射表TBQ-2和温度传感器 PT100对当前光照强度S和环境温度T分别进行测量，可编程直流电子负载用于实现对光伏 组件Ι-ν输出特性曲线进行N点扫描，根据参数辨识精度要求选取N值。 本专利技术进一步技术改进方案是： 所述的步骤2中光伏组件内部等效参数的辨识过程如下:光伏组件参数辨识可归 纳为一个优化问题，其基本思想是通过最小化目标函数以求取参数最优值，本过程选取的 目标函数为均方根误差(RMSE)为： 式中，0 =浪、1^、1[)11、1111)为待辨识参数4(￥，1，0)是第1组实测值和仿真模型 输出的差值； 针对上述式⑴，采用IAFSA的具体实施步骤如下： 步骤1:对IAFSA的相关参数进行初始化操作，种群数目N、随机初始位置、最大迭代 次数Maxgen、感知范围、步长范围、拥挤度因子 δ、最大试探次数Try_number和NM法间隔数K等参数； 步骤2:求取各人工鱼的适应度值，并记录全局最优人工鱼状态；步骤3:对AFSA算法参数进行自适应调整； 步骤4:对各人工鱼的行为进行评价，选择人工鱼最合适的行为进行动作； 步骤5:执行相应的行为后，对人工鱼的位置信息和全局最优人工鱼状态进行更 新，给公告牌赋最优值，同时，采用繁殖行为，淘汰适应度值较差的个体； 步骤6:迀徙行为判断，若满足迀徙概率Pe，则执行迀徙行为，并更新公告牌状态； 否则，直接转到步骤207执行； 步骤7:如果满足t mod K = 0,执行Ml法，借助K-均值聚类法，确定聚类中心人工 鱼;对每个类中心个体执行NM搜索，计算其适应度值并更新公告牌； 步骤8:对全局极值人工鱼个体执行NM法搜索，将最优值赋给公告牌； 步骤9:判断终止条件，若满足终止条件，则输出最优值，算法结束;否则，继续迭代 执行步骤202~步骤208,直至算法终止条件被满足。本专利技术进一步技术改进方案是： 所述的步骤3中MPP显式化的求解过程如下：根据电流方程的显式解，得光伏组件 的输出功率为：式(3)是仅含有Im的方程，若已知当前工况下各内部等效参数值，即可求解出U直， 进而将其代入电压的显式表达式，可得： 已知光伏组件的内部等效参数并结合当前工况，通过Newton迭代法可以准确获知 当前Pm值。 本专利技术进一步技术改进方案是： 所述的步骤5中重启Newton迭代算法的判定过程如下：当检测输出功率的变化值超过设定阈值ΔΡ时，即可重启Newton迭代算法，重复步 骤3、步骤4,根据不同光伏组件的额定容量设定ΔΡ值，其工作原理:本专利技术结合参数辨识和 自适应PI控制算法进行光伏组件MPPT控制，其目的旨在使光伏发电系统能够快速、准确地 稳定在MPP处，有效解决现有光伏组件MPPT算法存在的诸多缺陷。本专利技术与现有技术相比，具有以下明显优点：本专利技术建立了一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，与现有MPPT算法相比，本 专利技术方法充分考虑了光伏组件的运行工况、参数辨识算法精度高，结合定功率差重启迭代 算法可使得光伏组件始终稳定运行在MPP处，将参数辨识和自适应PI控制算法相结合，不仅 可以实现全局MPP的搜索过程，避免陷入局部最优;而且当功率变化值较小时，也能实现光 伏组件MPP的局部微调，提高了动态响应的速度。【附图说明】 图1为本专利技术为本专利技术的单二极管等效电路模型； 图2为本专利技术为本专利技术的改进人工鱼群算法(IAFSA)的详细流程图； 图3为本专利技术为本专利技术的具体示意图【具体实施方式】 下面结合附图1、2、3，对本专利技术进行详细说明：基于可编程直流电子负载对光伏组件进行数据实测，以TSM-250PC05A型光伏组件 为例，为便于求解，可选取N = 32。在实际运行工况下，通过太阳总辐射表TBQ-2和温度传感 器PT100对当前光照强度S和环境温度T分别进行测量。通常，光伏电池单体的等效电路模型如图1所示，模型参数主要包括：光生电流 (IPh)、二极管反向饱和电流(Isd)、二极管理想品质因素(η)以及等效串并联电阻(Rs、R sh)。 在实际应用中，一块光伏组件由Ns = 60个光伏电池串联而成，则光伏组件的基尔 霍夫电流定律(KCL)等效电路方程为： 式中：q为电子电荷量（1.602\10-19〇士为玻尔兹曼常数（1.381\10-231/1〇 ;1'为 热力学温度(常温近似为300K)。由式（1)可知，该方程中含有5个未知参数，分别为：1#、]^、11、1^和1^。光伏组件数 学模型是一个隐式且非线性的超越方程，直接函数求解较困难。本专利技术先通过Lambert W函 数将其进行显式化处理，用于降低原数学模型中参数求解的难度;进而提出通过改进人工 鱼群算法（IAFSA)来辨识模型参数。由此可得光伏组件的电流显式表达式：在进行IAFSA辨识该模型参数之前，需建立准确的目标函数，对式(2)作如下变形：式中，V、I是I-V特性曲线中电压、电流采样值。光伏组件参数辨识可归纳为一个优化问题，其基本思想是通过最小化目标函数以 求取参数最优值。本专利技术选取的目标函数为均方根误差(RMSE)为：式中，0 =(匕、1^、1[)11、1111)为待辨识参数4(￥，1，0)是第1组实测值和仿真模型 输出的差值。 Nelder-Mead方法(NM法)也称下山单纯形法，不同于线性规划的单纯形法，它适用 于求η元函数f (XI，X2，···，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于参数辨识的光伏组件MPPT算法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：实时获取当前环境工况，以及对应的光伏组件I‑V输出特性曲线；步骤2：根据当前I‑V输出特性曲线采样点，利用IAFSA对光伏组件内部等效参数进行参数辨识；步骤3：通过Newton迭代法对光伏组件输出功率进行显式化求解，获取当前工况下最大输出功率；步骤4：采用自适应PI控制算法实现光伏组件MPPT；步骤5：若输出功率的变化值超过预设值时，重启上述Newton迭代求解过程，以实现新一轮MPP寻优过程。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华宝，方绍康，胡玉忠，葛恒清，于海春，陈凌，
申请(专利权)人：淮阴师范学院，江苏瑞特电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32