自适应果蝇算法多峰值光伏阵列最大功率点跟踪

作者：原琳^*; 程海军; 赵凤贤

来源：电源学报, 2020, 18(03): 168-174.

DOI：10.13234/j.issn.2095-2805.2020.3.168

• 遮挡
• 最大功率点跟踪
• 自适应果蝇算法

光伏PV(photovoltaic)阵列在实际应用中常存在遮挡现象,与光照均匀时的单峰特性不同,遮挡情况下的PV输出曲线呈多峰特性,常规的最大功率点跟踪方法大多寻找到第1个峰值点即停止搜索,易使光伏阵列因陷入局部极值点的跟踪而失效。提出一种基于自适应的果蝇优化算法AFOA(adaptive fruit fly optimization algorithm),对原有果蝇算法的初始值设定及寻优步长进行改进,并定时与扰动观察法P&O(perturb&observe)相结合,增强寻优算法的实时性。通过Matlab仿真,分别在光照均匀和遮挡情况下,与扰动观察法和粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的跟踪效果进行了比较,仿真结果表明,无论有无遮挡现象,AFOA算法都可准确跟踪到系统的全局最大功率点,提高了系统输出功率的稳定性及发电效率。

• 单位
  辽宁工业大学