基于阴影检测的双模式光伏最大功率点跟踪算法

作者：左啸云; 罗珍珍; 刘宏毅^*

来源：湖南电力, 2023, 43(05): 43-48.

• 最大功率点跟踪(MPPT)
• 径向基函数神经网络(RBFNN)
• 功率预测
• 长短期记忆(LSTM)
• 光伏发电

光伏发电作为电力电子化新型电力系统的重要组成部分，具有随机波动性，如何提高其供电效率和可靠性成为一个具有挑战性的问题。为此，提出一种基于阴影检测的双模式最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法，通过基于长短期记忆神经网络的光伏功率预测模型来检测局部阴影遮挡情况。针对系统正常运行和局部阴影遮挡两种工况，基于径向基函数神经网络实现局部阴影下的光伏MPPT,同时采用传统的扰动观察法实现正常运行条件下的MPPT。在MATLAB/Simulink环境下建立光伏系统模型并分析所提算法在不同工况下的性能，验证了所提MPPT方法的有效性。

• 单位
  国网湖南省电力有限公司; 中南大学; 自动化学院