基于粒子群优化算法的光伏阵列MPPT

王 平，卞建龙

（河海大学 能源与电气学院，江苏 南京 211100）

基于粒子群优化算法的光伏阵列MPPT

王 平，卞建龙

（河海大学 能源与电气学院，江苏 南京 211100）

针对光伏阵列在阴影下具有多个最大功率点，而传统的优化算法不能有效跟踪全局最大功率点的问题，提出了一种基于粒子群优化算法的跟踪算法，在Matlab平台上利用M函数对光伏阵列和跟踪算法进行编程。仿真结果表明：该控制算法不仅具有跟踪速动快、稳态精度高的特点，而且能够跟踪全局最大功率点，比传统的优化算法更有优势。

局部阴影；最优梯度法；粒子群优化算法；最大功率点跟踪

光伏发电作为一种新兴的发电形式，因其资源节约型、环境友好型的优点备受关注与重视，然而转换效率低下[1]一直是制约其发展的重要因素之一。由于周围建筑物、树木以及太阳照射方位的影响会造成光伏阵列表面所接受的光照不均匀，导致局部阴影现象的产生，光伏阵列输出的P-U曲线上会出现多个局部峰值，若没有良好的最大功率点跟踪算法，将导致光伏发电的转化效率严重低下。因此研究局部阴影下光伏阵列的数学模型与最大功率点跟踪（Maxiumum Power Point Tracking，MPPT）对于提高光伏阵列的发电效率和加快光伏发电发展有着重大意义。

1 局部阴影下光伏阵列运行特性分析

1.1 光伏电池数学模型

供应商一般提供光伏模块在标准条件下测试得到的4个重要技术参数：短路电流Isc、开路电压Voc、最大功率点电流Im、最大功率点电压Vm。……