基于樽海鞘群算法的仿生智能孤岛检测新方法

为保证分布式光伏发电系统安全可靠运行,考虑到传统检测方法以及现有基于最大功率跟踪(MPPT)检测方法的缺陷,提出一种适用于多变环境下基于樽海鞘群算法(SSA)的MPPT仿生智能孤岛检测新方法。该方法利用SSA实时寻找光伏并网发电系统最大功率点(MPP),通过对DC/DC换流器的占空比周期性地扰动,间接地改变逆变器的输出功率与负载功率的匹配程度,从而判断是否发生孤岛效应,以此避免检测盲区及不均匀光照的影响。依据IEEE Std.929—2000的规定进行仿真验证,验证了新方法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究

针对局部阴影条件下光伏阵列呈现出的非线性多峰值P-V输出特性，提出一种基于改进灰狼优化算法的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。该算法将传统灰狼优化算法中线性减小的收敛因子改进为按非线性规律变化，以改善算法的动态性能。结果表明：所提出的MPPT方法在局部阴影条件下能有效跟踪到光伏阵列的最大功率点，不仅具有较快的跟踪速度，且跟踪精度达到99.1%。