改进FA算法在阴影条件下光伏MPPT中的应用

付 华，张 彤 ，于 田，杨 傲

（1.辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院，辽宁 葫芦岛 125105；2.国网辽宁省电力有限公司 阜新供电公司，辽宁 阜新 123000）

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目前太阳能成为重要的清洁能源，成为代替传统能源的首选.在现实应用中，光伏阵列的输出功率和输出电压会随着环境的变化而改变，在特定的电压下才能达到最大输出功率[1].找到一种有效的MPPT方法使光伏阵列达到最大的转换效率显得极为重要.

近几年提出多种MPPT算法，例如电导增量法（Incremental Conductance，INC）、扰动观察法（Perturbation and Observation，P&O）等.这些算法计算简单，追踪效果也很好，但存在一定弊端，即步长固定.当步长过大，整个系统的震荡会加剧，系统稳定性变差；当步长过小，阵列输出较低功率的时间会增加，追踪效果也会变差.当局部遮阴（Partial Shadow Condition，PSC）时，光伏电池输出特性曲线是出多峰状态的，原算法不能分辨出局部极值（Local Peak，LP）和全局最大值（Global Peak，GP），此时会发生强烈震荡并失效.因此很多学者提出了一些多峰MPPT算法，文献[2]提出P&O结合PI控制方法来提高前期收敛速度并减轻在最大功率点处的抖动问题，但也不能保证适用于复杂情况；文献[3]提出应用非线性反步长控制器进行最大功率点追踪，应用扰动观察法获得参考电压，但未考虑鲁棒性的非线性自适应控制器在外部干扰下可能导致整个系统崩溃；文献[4]提出粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）结合INC追踪最大功率点的改进算法.粒子群算法和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）等也开始在光伏发电领域得到应用，但PSO由于其受个体最优的影响，可能在一些过低的极值点搜索较长的时间，仍存在追踪时间较长的问题；……