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为优化光伏阵列在部分遮蔽情况下的多峰值MPPT控制,保证光伏发电系统实时功率的最大输出,提出了基于改进BA算法的最大功率追踪控制方法,即在基本BA算法的基础上,融入了小生境技术的共享机制与排挤策略,减少相似个体数量,从而增加了BA算法在迭代过程中的种群多样性,提高了BA算法在MPPT控制中的全局搜索能力,增强了最大功率追踪的稳定性,并将该算法与PSO、PO算法在不同光照及温度条件下的MPPT控制效果进行了仿真试验对比。结果表明,与传统算法相比,改进的BA算法具有更好的追踪效果,不仅避免了光伏系统在遮蔽情况下输出功率陷入局部最大值的问题,且提高了发电效率。 相似文献
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为了提高光伏发电系统建模过程中光伏电池的参数辨识精度,在基本的教与学优化算法(teaching-learning-based optimization, TLBO)的基础上,针对其存在易于出现精度不高且陷入局部最优等问题,提出了一种基于分组的教与学优化算法(grouping teaching-learning-based optimization, GTLBO)。GTLBO算法在教学阶段采用了分组教学的方式,并对教学因子进行了改进,将GTLBO算法应用于单二极管模型、双二极管模型和3个光伏组件模型的参数提取。实验结果表明,与其他优化算法相比,GTLBO算法在光伏模型参数提取方面更加准确可靠。其次,相对于基础的TLBO算法,GTLBO算法的收敛速度和辨识精度都得到了提高,具有一定的可行性和实用性。 相似文献
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光伏高占比地区功率双向交换过程中系统存在暂态功角稳定及电压稳定问题,为得到电网在有功和无功动态波动下统一潮流控制器(Unified Power Flow Controller,UPFC)的最优参数,文章通过对飞蛾扑火(MothFlame Optimization,MFO)算法进行改进,提出光伏高占比电网UPFC控制参数优化模型。首先,针对光伏高占比条件下电力系统UPFC串联、并联功率控制方法,建立基于UPFC的系统阻尼优化控制模型;其次,建立基于系统阻尼和电压偏差最优控制的UPFC参数改进的飞蛾扑火优化算法(Improve Moth-Flame Optimization,IMFO)模型;最后,通过MATLAB与PSD-BPA联合仿真,以东北某光伏高占比电网实际运行数据为基础,建立光伏高占比电网UPFC参数IMFO优化仿真模型。仿真结果表明,基于IMFO算法优化得到的UPFC控制参数,可有效提高UPFC设备对系统阻尼震荡及暂态电压稳定的支撑能力,与传统的MFO相比具有更好的收敛性。 相似文献
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首先基于有限元方法,建立双玻光伏组件仿真模型,并对仿真结果进行实验验证;然后选取光伏组件边框的长度、宽度、高度和厚度为影响因素,以组件成本最小和强度最优为目标进行多次正交试验分析;最后,通过Pareto最优解方法获得光伏组件的最佳尺寸。结果表明:组件中心最大变形实验值与仿真值的最大误差仅为7.33%,证明仿真结果的准确性;最大应力随长度的增加而上升,随宽度的增加先上升后下降,随高度的增加而下降,随厚度的增加无明显变化;单位面积价格随长度的增加而下降,随宽度的增加略微下降,随高度的增加而大幅上升,随厚度的增加而上升;当组件长度为1200 mm,宽度为787.5 mm,高度为37.5 mm,厚度为1.5 mm时,满足应力要求且成本最低,与初始结构相比成本降低8.41%。 相似文献
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工作于自然环境的光伏阵列故障频发,及时对故障进行定位和分类对于提高光伏电站运行水平具有重要意义。针对光伏阵列的常见故障类型(短路、开路、局部遮挡等),基于运行数据提出无监督模糊C均值(FCM)聚类与模糊隶属(FM)算法相结合的光伏阵列故障诊断方法。论文首先对光伏阵列典型故障的产生机理进行分析并提取故障特征参数;然后,采用FCM聚类方法对光伏阵列典型故障样本数据进行分类,得到不同故障的聚类中心;最后,利用FM算法计算运行数据与聚类中心的隶属度,判定故障类型。基于数字模拟实验和实证测试,验证上述方法的有效性。分析结果表明,本文方法可有效判别光伏阵列的典型故障,诊断结果准确、可靠。 相似文献
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针对外界环境因素快速变化时,光伏发电系统难以保持在最大功率点输出的问题,提出遗传算法与GRU神经网络相结合的最大功率跟踪算法(GA-GRU-MPPT)。该算法在构建的最大功率点预测模型基础上,采用遗传算法对GRU神经网络的参数进行优化。考虑到数据的关联性,将前一时刻的太阳电池温度、太阳辐照度、最大功率点电压及当前时刻的太阳电池温度和太阳辐照度作为预测模型的输入变量,输出为当前时刻的最大功率点电压。针对3种不同气候情形的仿真结果表明,该算法跟踪精度可达99%,能显著提高光伏系统的能量转换效率。 相似文献
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为减小光伏阵列在存在局部阴影时光伏系统输出功率的损失,提高最大功率点追踪(MPPT)的速度和准确性,提出基于布谷鸟(CS)算法和扰动观察法(P&O)相结合的MPPT控制方法(ICS-P&O)。对CS算法中的种群进行分组,在随机游走阶段为2个种群设置不同的更新策略,在偏好游走阶段加入信息共享策略来辅助更新,从而加快算法的收敛,提升收敛精度,而后利用小步长P&O算法进一步提高后期的收敛精度。仿真结果表明,所提算法在不同的外界环境下追踪速度和追踪精度均得到有效提升。 相似文献
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光伏阵列局部处于阴影时,其功率输出会呈现多峰值特征,将造成传统的MPPT算法跟踪失效。文章针对标准粒子群算法(PSO)在实现多峰值MPPT控制时,存在容易进入局部最优、收敛速度较慢和跟踪精度较低等问题,提出了一种基于改进PSO算法的多峰值MPPT控制算法。该方法把非线性变化的变异策略引入到PSO算法中,在显著提高跟踪速度的前提下,扩大了粒子的搜索范围,从而增强了全局寻优能力。仿真与实验结果表明,与传统的PSO方法相比,文章所提出的方法在均匀光照、静态阴影和动态阴影下,均能快速精准地实现对全局最大功率点的跟踪和控制,在一定程度上提高了光伏阵列的发电效率。 相似文献
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