光伏系統(tǒng)不均勻光照下MPPT技術(shù)與儲能監(jiān)測研究.pdf

1、伴隨著社會的生產(chǎn)力的不斷發(fā)展,社會對能源的需求量也與日俱增,能源危機(jī)也日益凸顯。在可再生能源中,太陽能以其充足的存儲量和綠色環(huán)保等特性,使之成為最具有發(fā)展?jié)摿Φ哪茉?。但目?光伏發(fā)電系統(tǒng)主要存在以下問題,一是在不均勻光照環(huán)境中,其 P-V曲線會呈現(xiàn)出多峰性,傳統(tǒng)最大功率點跟蹤方法(Maximum Power Point Tracking-MPPT),易陷入局部最優(yōu),跟蹤結(jié)果較差,且收斂速度較慢;二是因為獨立光伏發(fā)電系統(tǒng)所處環(huán)境較為惡劣,

2、所以影響其儲能部分狀態(tài)的因素,如光照,溫度等變化也較大,因此傳統(tǒng)儲能部分監(jiān)測方法,存在監(jiān)測結(jié)果誤差較大,實時性差等問題。
　　針對MPPT問題,本文提出了一種擴(kuò)展粒子群優(yōu)化魚群算法(Fish-Swarm Algorithm optimized by extended PSO,簡稱EP-FSA),該算法首先將標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行擴(kuò)展,加上記憶部分,使得粒子群算法不僅有自學(xué)習(xí)能力,而且還具有記憶能力;其次,利用擴(kuò)展粒子群算法對人工魚群算

3、法進(jìn)行優(yōu)化,將人工魚群算法迭代過程由一步變換成兩步,并且引入速度參數(shù),最后仿照粒子群算法,使人工魚群算法增加兩種運動模式,即認(rèn)知行為和社會行為。
　　針對儲能監(jiān)測問題,本文提出了一種擴(kuò)展卡爾曼濾波方法,該方法首先建立蓄電池的電路模型,其次將模型中非線性部分進(jìn)行線性化,最后利用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法進(jìn)行監(jiān)測。
　　本文利用Matlab對不同MPPT算法,進(jìn)行了仿真比較實驗。結(jié)果表明擴(kuò)展粒子群優(yōu)化魚群算法較擾動法和粒子群算法,跟蹤精