【MPPT控制】基于matlab粒子群算法求解光伏电池MPPT工程优化问题【含Matlab源码 2791期】

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⛄一、粒子群算法

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）可以用于求解光伏电池的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）工程优化问题。MPPT问题是指在不同光照条件下，通过调节光伏电池的工作点，使其输出功率达到最大。

下面是使用粒子群优化算法求解光伏电池MPPT工程优化问题的一般步骤：

目标函数定义：确定要优化的目标函数。在光伏电池MPPT问题中，目标函数通常是最大化光伏电池的输出功率。可以根据光伏电池的电流-电压特性曲线来计算功率。

参数定义：确定粒子群优化算法的参数，包括粒子数量、位置和速度的范围、惯性权重等。这些参数的选择会对算法的性能和收敛速度产生影响。

粒子群初始化：随机生成一组粒子，并为每个粒子分配随机的位置和速度。位置表示光伏电池的工作点，速度表示工作点的变化方向和速率。

适应度评估：根据目标函数计算每个粒子的适应度值，即光伏电池输出功率。适应度值越高，表示该粒子的工作点越接近最大功率点。

最优位置更新：根据适应度值和历史最优位置，更新每个粒子的速度和位置。通过调整速度和位置，粒子在搜索空间中逐渐靠近最优解。

终止条件判断：判断是否达到终止条件，如迭代次数达到预设值或适应度值满足一定收敛准则。如果未达到条件，则返回步骤4进行下一次迭代。

结果分析：根据最终的粒子位置，确定光伏电池的最佳工作点，即最大功率点。可以通过实际测试或仿真验证结果的有效性。

需要注意的是，粒子群优化算法的性能和收敛速度受参数选择的影响。因此，在应用中，需要根据具体问题和要求进行参数调整和优化。此外，还可以结合其他方法和策略，如模型预测控制、模糊控制等，进一步提高光伏电池MPPT的效果和可靠性。

⛄二、部分源代码

clc
clear
close all

%%
%---------------阵列P-U特性计算---------------
Uoc=43.6;
Ump=35.0;
Isc=8.35;
Imp=7.6;
%光伏组件参数

S=[1000 800 600]‘;
T=[25 25 25]’;
%组件的温度、光照强度，行为串联，列为并联

[r,c]=size(S);% r串联数,c并联数

Im1=cell(r,c);
Um1=cell(r,c);
Pm1=cell(r,c);

for i=1:c
for j=1:r
upv=[];
ppv=[];
dS=S(j,i)/1000-1;
dT=T(j,i)-25;
Iscn=IscS(j,i)/1000(1+0.0025dT);
Impn=ImpS(j,i)/1000*(1+0.0025dT);
Uocn=Uoc(1-0.00288dT)log(exp(1)+0.5dS);
Umpn=Ump(1-0.00288*dT)log(exp(1)+0.5dS);
C2=(Umpn/Uocn-1)/log(1-Impn/Iscn);
C1=(1-Impn/Iscn)exp(-Umpn/C2/Uocn);
ipv=0:0.001:Iscn;
for k=1:length(ipv)
I=ipv(k);
U=log(((1-I/Iscn+C1)/C1))C2Uocn;
upv(k)=U;
ppv(k)=UI;
end
Im1{j,i}=ipv;
Um1{j,i}=upv;
Pm1{j,i}=ppv;
end
end

Ib=cell(1,c);
Ub=cell(1,c);
Pb=cell(1,c);
%支路输出特性

for i=1:c
L=[];
for j=1:r
L=[L length(Um1{j,i})];
end
U=zeros(1,max(L));
for j=1:r
if L(j)~=max(L)
Um1{j,i}=[Um1{j,i},zeros(1,max(L)-L(j))];
U=U+Um1{j,i};
else
U=U+Um1{j,i};
I=Im1{j,i};
end
end
Ib{1,i}=I;
Ub{1,i}=U;
Pb{1,i}=U.*I;
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]刘岩,杨牧.四旋翼飞行器飞行控制系统研究与设计[J].山东工业技术. 2019,(07)
[2]Salas Vargas, A. P., & Vazquez, G. (2019). A review of maximum power point tracking algorithms for photovoltaic systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 107, 515-535.
[3]Esram, T., & Chapman, P. L. (2007). Comparison of photovoltaic array maximum power point tracking techniques. IEEE Transactions on Energy Conversion, 22(2), 439-449.
[4]Mohamed, Y. A. R. I., & Ali, E. S. M. (2016). Comparative study of maximum power point tracking algorithms for photovoltaic systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 65, 150-159.

3 备注
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