基于人工蜂群算法的光伏阵列 MPPT 控制策略研究

在实际的复杂应用环境下，光伏阵列不仅存在因局部阴影情况影响导致输出功率曲线( P-U 曲 线) 呈现多极值点的问题，还具有难以考察的传感器精度、采样精度等实际应用限制所带来的量测噪 声问题。为此，在分析复杂应用环境下光伏阵列的输出特性的基础上，提出先采用递推最小二乘估 计来削弱量测噪声的影响，再运用比粒子群算法控制更简单，鲁棒性更好的人工蜂群算法跟踪全局 最大功率点的 MPPT 控制策略。最后通过仿真与实验，验证了该 MPPT 控制策略的可行性和有效性。 随着全球能源结构的转变，可再生能源得到了广泛的关注和应用。光伏能源作为一种清洁、高效、可持续的能源，其应用前景广阔。然而，由于环境影响和设备本身特性，光伏阵列在实际应用中存在着输出功率曲线多极值点的问题，这给最大功率点跟踪（MPPT）带来了挑战。 为解决这一问题，研究者提出了基于人工蜂群算法的MPPT控制策略。人工蜂群算法是一种模拟自然界蜜蜂觅食行为的优化算法，它通过模拟蜜蜂在寻找食物源时的侦查、唤起和跟随行为来完成全局搜索和局部搜索。与传统的粒子群优化算法相比，人工蜂群算法因其简单性和更好的鲁棒性而受到青睐。 在提出控制策略之前，研究者首先采用递推最小二乘估计法对量测噪声进行削弱。这是因为量测噪声会导致MPPT控制算法的性能降低，影响光伏阵列能量输出的准确性。递推最小二乘估计是一种参数估计方法，能够在线更新估计值，即使在存在噪声的情况下也能提供较为准确的估计结果。 在此基础上，研究者运用人工蜂群算法来跟踪光伏阵列的最大功率点。算法中，每个蜜蜂代表一个解，通过侦查蜂发现新的食物源（即新的功率点），观察蜂对现有食物源进行评估，根据一定的选择机制（如轮盘赌选择）选择好的食物源。通过不断地迭代，最终找到全局最优解，即最大功率点。 为了验证所提出的MPPT控制策略的可行性与有效性，研究者通过仿真和实验来进行测试。仿真在Matlab/Simulink环境下进行，Matlab/Simulink是一个集数学计算和仿真环境于一体的软件，非常适合进行算法的仿真测试。实验中，研究者使用了如“ABC.m”、“RouletteWheelSelection.m”、“CostFunction.m”等脚本文件来实现人工蜂群算法的相关操作。此外，“mptt.slx”可能是一个Simulink模型文件，用于构建光伏阵列MPPT的仿真模型。 通过对比实验结果，研究人员可以评估控制策略的性能，包括跟踪速度、准确性和稳态误差等指标。这些指标的优劣直接关系到MPPT控制策略在实际应用中的表现，是评价控制策略好坏的关键因素。 人工蜂群算法因其独特的优势，在处理具有多极值点问题的光伏阵列MPPT控制中显示出较高的实用价值。递推最小二乘估计法的加入进一步提高了控制策略对量测噪声的抵抗能力，确保了算法的稳定性。研究者通过仿真和实验验证了该策略的有效性，为光伏能源的实际应用提供了有力的技术支持。