基于全局学习自适应细菌觅食算法的光伏系统全局最大功率点跟踪方法

摘要

为了使光伏发电系统输出功率最大化,最大功率点跟踪(MPPT)技术被广泛采用.当出现局部遮阴等外部天气条件变化时,会使得光伏功率特性曲线出现多峰现象,增加最大功率追踪过程的复杂性.传统的MPPT方法和软计算技术由于固定步长和随机性不足等缺点,可能无法跟踪到全局最大功率点(GMPP).为此本文提出一种全局学习自适应细菌觅食算法,将全局学习机制和自适应步长策略引入到传统的细菌觅食算法中,以提高算法的求解精度和收敛速度.同时,采用直接控制法模型,并提出两步法MPPT控制策略,避免光伏系统输出功率趋于最大点时的功率振荡,提高系统的输出效率.仿真结果表明所提出的方法在动态环境条件下可以准确快速地跟踪GMPP.