局部遮荫下基于IP&O-SSA的MPPT控制研究

作者：王延年^*; 王栋; 廉继红; 王炳炎

来源：西安工程大学学报, 2023, 37(04): 110-117.

DOI：10.13338/j.issn.1674-649x.2023.04.014

• 局部遮荫
• 最大功率点跟踪
• 麻雀搜索算法
• 扰动观察算法
• 光伏组件

为了解决传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制算法在局部遮荫环境中易陷入局部最优的问题，以及智能优化算法寻优速度慢的问题，提出了一种基于自适应扰动观察(IP&O)和改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)的复合IP&O-SSA。该算法对SSA加入了Tent序列初始化，对预警者加入了Levy飞行策略，再对P&O进行了自适应和滤波处理。该算法采用双层控制结构，先通过改进后的SSA进行全局搜索到最大功率点附近，再通过改进后的IP&O进行小步平缓搜索到跟踪最大功率点。通过在Simulink仿真标准环境、局部遮荫、环境突变3种情形，仿真结果表明：在标准环境下，该算法最先跟踪到最大功率点，收敛时间比改进前的扰动观察(P&O)和SSA缩短了3 ms、16 ms,跟踪效率高达99.99%;局部遮荫条件下，只有P&O会陷入局部最优，无法有效跟踪到系统的最大功率点，相较于改进前的SSA,该文算法的平均收敛时间缩短了8 ms,同时跟踪效率高达99.68%,提升了0.09%。验证了该算法适用于日常大部分应用情景，为提升光伏阵列的发电效率提供了理论控制算法基础，为之后的光伏阵列并网减少了不必要的功率损耗。

• 单位
  西安工程大学