考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型（Simulink仿真实现）

然哥爱编程

于 2025-04-13 08:49:37 发布

阅读量960

点赞数 19

文章标签： matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73907476/article/details/147186941

版权

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型研究

一、局部遮阴对光伏系统的影响

二、PSO-MPPT算法原理与改进

三、实验验证与性能对比

四、技术挑战与未来方向

五、工程实践建议

结论

📚2 运行结果

2.1 仿真模型搭建

2.2 PSO-MPPT

2.3 U/V特性曲线

2.4 输出功率

🎉3 参考文献

🌈4 Simulink仿真实现

💥1 概述

光伏电池阵列的输出特性曲线呈现非线性变化。在光伏电池被遮挡时，产生的功率会不断波动，导致光伏电池阵列的输出功率也在不断变化，呈现出多峰值的特征。

多峰值最大功率点跟踪（MPPT）技术的出现是由光伏发电系统失配问题引起的。当光伏发电系统失配时，其功率-电压输出特性曲线会呈现多个峰值，传统的单峰值MPPT控制算法可能只能追踪到局部最大功率点，而非全局最大功率点，导致算法失效，从而降低光伏发电系统的输出功率和效率。

传统的光伏MPPT算法，如扰动观察法和电导增量法等，由于其原理缺陷，在太阳辐照不均匀的情况下容易陷入局部最优解。为了解决这一问题，近年来，国内外研究者通过学习粒子群优化（PSO）算法，对光伏阵列的MPPT进行了大量研究。

粒子群算法的参数设置对算法的收敛时间和精度有直接影响。合理设置参数可以满足具体目标要求，下面详细介绍了粒子群算法中参数的设置规则：

1. 种群规模N：种群规模的大小直接影响算法的收敛时间。N较小会导致较短的收敛时间，但可能陷入局部最优解；N较大会增加算法复杂度，但能提高精确性。

2. 粒子的最大速度Vmax：Vmax较大会加快算法优化速度，但可能导致越过最优值。Vmax较小不会错过最优解，但搜索速度较慢且难以摆脱局部最优，降低算法效率。

3. 惯性权重w：惯性权重是粒子群算法中最重要的参数，决定了当前粒子速度对上一代粒子的影响。采用自适应惯性权重可以平衡局部和全局搜索能力。

4. 学习因子c1和c2：c1和c2分别反映粒子趋向个体和全局最优的比重。学习因子较小时，粒子会被拉回目标区域；较大时，搜索速度过快可能导致越过目标区域。

5. 空间维数E：决定了问题的变量个数和空间维度。

6. 适应度函数：通常将目标函数设为适应度函数。

通过粒子群算法寻找光伏阵列系统的最大功率点，将目标函数设定为光伏阵列系统的输出总功率，粒子的位置表示光伏阵列的输出电压值。

考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型研究

一、局部遮阴对光伏系统的影响

局部遮阴会导致光伏阵列的输出功率-电压（P-V）特性曲线呈现多峰值现象，造成传统MPPT算法失效。具体表现为：

效率降低：即使微小遮挡（如树荫、电线阴影）也可使发电量下降20-30%，若电池片被遮挡面积超过50%，组件功率衰减可达1/3。
热斑效应：被遮挡电池片反向偏置成为耗能负载，局部温升可达80℃以上，导致焊点熔断或封装材料老化。
多峰值特性：串联结构中电流失配引发I-V曲线畸变，产生多个局部最大功率点（LMPP），传统算法易陷入局部最优。

二、PSO-MPPT算法原理与改进

粒子群优化（PSO）算法通过模拟鸟群觅食行为实现全局搜索，其核心公式为：

改进策略：

参数优化：自适应调整学习因子（如余弦规律收敛因子）和惯性权重，平衡全局搜索与局部开发能力。
混合算法：结合电导增量法（INC）进行局部精细调节，两步控制模型将收敛时间从0.615秒缩短至0.298秒。
粒子初始化：限制最大搜索速度（Vmax≤0.2DmaxVmax≤0.2Dmax），避免振荡并提升稳定性。

三、实验验证与性能对比

通过MATLAB/Simulink仿真和RT-LAB实时平台测试，PSO-MPPT在局部遮阴场景中表现优异：

指标	传统PSO	改进PSO	P&O算法
收敛时间（s）	0.615	0.298	无法收敛
稳态精度（%）	98.0	99.8	90.5
功率振荡（W）	15.3	3.2	25.7
数据来源：

典型案例显示，在遮挡导致3个LMPP时，改进PSO算法能准确锁定全局最大功率点（GMPP），较传统PSO功率损失减少21.7%。

四、技术挑战与未来方向

动态适应性：现有算法对快速变化的遮阴模式响应滞后，需结合LSTM等时序预测模型。
硬件实现：需优化算法计算量以适配低成本控制器，如采用定点运算替代浮点运算。
混合架构：探索PSO与灰狼优化（GWO）、金枪鱼算法（TSO）的融合，如PSO-GWO混合算法使功率振荡幅度降低58%。

五、工程实践建议

系统设计阶段：采用多通道MPPT逆变器，每个子阵列独立优化以减少遮阴耦合效应。
运维阶段：定期清洁组件表面并监控热斑，使用红外成像仪定位异常温升区域。
算法部署：在DSP控制器中预设遮阴模式库，通过在线辨识快速匹配最优PSO参数。

结论

PSO-MPPT算法通过群体智能搜索机制有效解决了局部遮阴场景下的多峰值追踪难题，改进后的混合算法在收敛速度（<0.3秒）和稳态精度（>99%）上已接近实用化要求。未来需进一步结合数字孪生技术实现虚拟调试，降低实际系统试错成本。

📚2 运行结果

2.1 仿真模型搭建

2.2 PSO-MPPT

2.3 U/V特性曲线

2.4 输出功率

代码：

function Um  = pso(U,I)
persistent k  x v p_array u_array n flag
c=2;
w=0.5;
P=U*I;
if(isempty(k))  %初始化
    x=65*rand(30,1);       %粒子位置初始化
    v=rand(30,1);          %粒子速度初始化
    k=1;
    p_array=1;
    u_array=1;
    n=0;
    flag=1;
end
p_array=[p_array,P];    %更新功率
u_array=[u_array,U];    %更新电压
if(round(U)==round(abs(x(k)))) %等待实际电压达到输出粒子位置
    flag=1;  %更新粒子速度和位置标志
end
if(flag)%是否更新粒子速度和位置
    if(n>1000&&abs((p_array(end-1)-P)/p_array(end-1))>0.2&&abs(p_array(end-1)-P)>100)%功率变化判断，过大则粒子再次散开
                                                                                     %注意:根据自己光伏功率修改整定值（默认100W）
        flag=0; %停止更新粒子速度和位置标志
        k=1;
        x=x(k)*0.7+x(k)*0.5*rand(30,1); %在上次最大功率点周围散开
        p_array=1;
        u_array=1;
        Um=x(k);
    else 
        [~,g_best_x]=max(p_array);%全局最优值位置
        if(k<30)
            k=k+1; %依次输出30个粒子
        end
        Um=abs(x(k)); %更新输出
        v=w*v+c*rand*(u_array(g_best_x)-x);%二维曲线粒子群速度更新公式
        x=x+v;%更新粒子位置
    end
else
    Um=x(k);
end
 n=n+1;%记录运行次数
end