多峰值光伏MPPT 改進(jìn)獅群算法的研究

韓鴻雁，李田澤，苑文續(xù)，張曉陽(yáng)

（山東理工大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，山東 淄博 255049）

0 引言

隨著能源危機(jī)變得越來(lái)越嚴(yán)重，綠色清潔能源已作為國(guó)家重點(diǎn)扶持項(xiàng)目逐漸進(jìn)入大家的視野，而光伏發(fā)電作為清潔能源的重點(diǎn)培植項(xiàng)目之一，具有無(wú)污染、資源廣泛等優(yōu)點(diǎn)[1?2]。為了提高光伏發(fā)電的效率，對(duì)光伏能源進(jìn)行最大限度的利用，將采用MPPT 技術(shù)進(jìn)行研究[3]。

光伏系統(tǒng)的功率?電壓特性曲線在遮擋物作用下易出現(xiàn)多個(gè)極值的現(xiàn)象。傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法只能對(duì)單峰值特性曲線進(jìn)行跟蹤，無(wú)法解決復(fù)雜的多峰現(xiàn)象。

迄今為止，國(guó)內(nèi)外對(duì)光伏陣列多峰值的現(xiàn)象采用了一系列舉措，研發(fā)出智能MPPT 算法：粒子群（PSO）算法能在全局中有效搜尋，跟蹤最大功率點(diǎn)準(zhǔn)確，但搜索范圍太過(guò)廣泛[4]；遺傳算法覆蓋面廣，但容易陷入局部極值；人工魚(yú)群算法范圍廣泛，不易陷入局部最優(yōu)，但收斂過(guò)慢，搜索速度影響跟蹤效率。

1 光伏陣列在局部陰影下等效模型和輸出特性分析

1.1 光伏陣列的等效模型

通過(guò)對(duì)光伏陣列在局部陰影下的了解，本文選用文獻(xiàn)[5]提到的光伏組件模型對(duì)光伏陣列進(jìn)行建模，光伏電池等值電路如圖1 所示。

圖1 光伏電池等值電路

可以得出特性方程為：

1.2 局部陰影下的光伏特性

太陽(yáng)光透過(guò)樹(shù)木、樓房的遮擋照射在光伏陣列上出現(xiàn)局部陰影，很容易形成熱斑效應(yīng)[6]。如圖2 所示安裝一個(gè)旁路二極管，可以消除熱斑。

圖2 帶有旁路二極管的電池組件

在相同光照和溫度下，將兩個(gè)子串并聯(lián)，并取相同陰影下的光伏組件進(jìn)行觀察，如圖3 所示。S1代表無(wú)遮擋下的光伏組件，S2是有遮擋物作用下的光伏組件。Isc2為S1產(chǎn)生的電流，Isc1為S2產(chǎn)生的電流。

圖3 無(wú)規(guī)則遮擋物下并聯(lián)的光伏陣列

在圖3的局部陰影條件下，子串的電流方程表達(dá)式為：

任意遮擋下，電流、功率表達(dá)式如下：

2 萊維飛行獅群算法

2.1 獅群算法

利用獅群算法進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤時(shí)，把獅群分為三類(lèi)：獅王、母獅、幼獅[7]。

主要思想為：獅王擁有最優(yōu)獵物，從初始位置開(kāi)始選擇一定數(shù)目的母獅與其相互配合捕獵，一旦發(fā)現(xiàn)更加優(yōu)質(zhì)的獵物，該獵物的位置將被獅王占領(lǐng)。而捕獵期間幼獅會(huì)跟隨在母獅身邊，成年后被驅(qū)逐出獅群，隨后按照記憶中獅王的位置靠近，不斷搜尋最佳適應(yīng)度值，最終得出目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。

2.2 混沌優(yōu)化

Logistic 映射的表達(dá)式為[8]：

式中：xk0為混沌變量；ε為控制參數(shù)；k0為混沌變量迭代次數(shù)。

2.3 萊維飛行機(jī)制

萊維飛行是一種隨機(jī)游走的搜索機(jī)制[9]，其位置更新方式如下：

式中：α為隨機(jī)步長(zhǎng)；“?”為點(diǎn)乘。

式中：u，v服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；λ=1.5。

2.4 改進(jìn)獅群算法

本文在獅群算法中引入Logistic 混沌序列，在此基礎(chǔ)上又引入萊維飛行隨機(jī)游走機(jī)制，提出了一種基于萊維飛行機(jī)制和混沌優(yōu)化策略的獅群算法（LE?LSO）。

LE?LSO 算法在光伏最大功率點(diǎn)跟蹤流程如下：

步驟1：利用式（5）的Logistic 混沌序列對(duì)獅群進(jìn)行初始化，幼獅在獅群中的比值為η，取值范圍在（0，1）之間。

步驟2：設(shè)置每個(gè)個(gè)體為要優(yōu)化的位置向量，計(jì)算三獅數(shù)量，并將群體最佳位置賦給獅王。

步驟3：通過(guò)式（9）更新獅王位置，并計(jì)算當(dāng)前最優(yōu)解。

步驟4：通過(guò)式（10）更新母獅的位置。

式中αf為母獅活動(dòng)的擾動(dòng)因子。

步驟5：設(shè)置q為（0，1）之間的隨機(jī)數(shù)值，根據(jù)式（11）更新幼獅的位置。

步驟6：進(jìn)入迭代尋優(yōu)，并使用式（6）～式（8）中的萊維飛行隨機(jī)游走策略干擾獅王的當(dāng)前位置，重新計(jì)算適應(yīng)度值，并更新各個(gè)獅子的當(dāng)前位置及獅王位置。判斷算法是否滿足迭代中止條件（發(fā)現(xiàn)理論最優(yōu)值或與最后兩次最優(yōu)值差的絕對(duì)值小于設(shè)定的精度），滿足，轉(zhuǎn)至步驟8；否則，轉(zhuǎn)至步驟7。

步驟7：每相隔約10 次迭代，重新排序確定更新后三獅位置，轉(zhuǎn)至步驟3。

步驟8：輸出獅王的位置，算法結(jié)束。

3 LE?LSO 的仿真與結(jié)果分析

3.1 遮擋下光伏輸出特性的仿真分析

本文采用某型號(hào)光伏電池的參數(shù)如表1 所示。

表1 光伏電池參數(shù)

在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下，即溫度T為25 ℃，正常光照強(qiáng)度S為1 000 W/m2，采用表2 中三種不同遮擋物下的光照強(qiáng)度，通過(guò)三組件串聯(lián)的形式進(jìn)行仿真。

表2 不同陰影下各組件光照強(qiáng)度 W/m2

通過(guò)圖4 可以看出，全光照下的光伏陣列曲線只有一個(gè)極值，而在陰影條件下出現(xiàn)了多峰值，且陰影下的光照強(qiáng)度不同呈現(xiàn)出的峰值也有所不同。

圖4 不同陰影下光伏特性曲線

3.2 LE?LSO 算法在MPPT 中的仿真分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)獅群算法能否跳出局部最優(yōu)，本文利用表1 所示參數(shù)的光伏組件，在Matlab/Simulink 中搭建整個(gè)光伏系統(tǒng)的仿真模型，如圖5 所示。

圖5 光伏系統(tǒng)MPPT 仿真模型

該可變步長(zhǎng)仿真的時(shí)間為0.1 s。在0～0.05 s 時(shí)，光照強(qiáng)度為無(wú)陰影，局部遮擋下的光伏組件通過(guò)改進(jìn)獅群算法的優(yōu)化迅速跟蹤到了最大功率點(diǎn)，在0.05 s 時(shí)由無(wú)陰影突變?yōu)殛幱?，功率值有所下降，且在短時(shí)間內(nèi)迅速穩(wěn)定下來(lái)，仿真結(jié)果如圖6 所示。

圖6 改進(jìn)獅群算法跟蹤結(jié)果

從圖6 仿真結(jié)果中看出，當(dāng)處于遮擋物作用下，LE?LSO 能夠快速跟蹤到最大功率點(diǎn)，仿真曲線趨勢(shì)走向平緩，說(shuō)明搜索到的最大值十分穩(wěn)定。當(dāng)光照強(qiáng)度由無(wú)陰影突變?yōu)殛幱? 時(shí)，光伏陣列的輸出參數(shù)都呈下降趨勢(shì)，且能在短時(shí)間內(nèi)迅速穩(wěn)定，搜尋到的最大功率由無(wú)陰影的508.34 W 下降了30.31%，可以得出，改進(jìn)獅群算法在局部陰影發(fā)生突變時(shí)，也能迅速、準(zhǔn)確地跟蹤到最大功率點(diǎn)。

為了進(jìn)一步了解LE?LSO 性能的優(yōu)越性，本文在陰影1 條件下將LE?LSO 與PSO、LSO 進(jìn)行對(duì)比分析，仿真結(jié)果如圖7 所示。

圖7 改進(jìn)獅群算法與原始獅群算法和粒子群算法對(duì)比

通過(guò)對(duì)比曲線仿真可以得知，相比PSO 算法需要迭代22 次左右，LSO 算法需要迭代10 次左右趨于穩(wěn)定，本文算法僅需迭代5 次左右即可搜索到最大功率點(diǎn)，且三種算法搜尋到的最大功率結(jié)果基本相同，穩(wěn)定在353.62 左右。通過(guò)PSO 曲線明顯可以看出：粒子群算法雖然也能有效跟蹤到最大功率點(diǎn)，但迭代次數(shù)太多，導(dǎo)致對(duì)最大功率點(diǎn)的搜尋十分緩慢；而LSO曲線有兩個(gè)平緩期，說(shuō)明原始獅群算法在前幾次迭代中險(xiǎn)些陷入局部極值。

綜上所述，本文的LE?LSO 收斂速度快，能有效跳出局部最優(yōu)，更迅速、準(zhǔn)確地搜索到最大功率點(diǎn)，且在尋優(yōu)穩(wěn)定后，輸出功率非常平穩(wěn)地保持最大值不變。

4 結(jié)語(yǔ)

光伏陣列在太陽(yáng)光照射遮擋物的作用下形成局部陰影，導(dǎo)致光伏特性曲線產(chǎn)生多個(gè)極值，提高了光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤的難度，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文主要做了以下工作：

1）研究光伏陣列的組成部分及其等效電路，通過(guò)仿真得到了在無(wú)陰影條件下和不同光照強(qiáng)度陰影條件下的光伏陣列功率?電壓特性曲線，并建立了光伏系統(tǒng)中的MPPT 仿真模型。

2）將一些經(jīng)典MPPT 算法進(jìn)行對(duì)比，提出一種新型的LE?LSO 算法，在獅群算法中引入萊維飛行機(jī)制和混沌優(yōu)化策略。為驗(yàn)證該算法的尋優(yōu)性能，在Matlab/Simulink 中搭建了仿真模型，對(duì)LE?LSO 進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。通過(guò)仿真結(jié)果得知改進(jìn)獅群算法對(duì)最大功率點(diǎn)跟蹤的速度和精度都有所提升。