基于CSA-INC算法的光伏發電MPPT仿真研究

摘要：為提高最大功率點追蹤的速度與準確性，并減小光伏陣列在局部陰影時光伏發電系統輸出功率的損失與諧波含量，提出基于布谷鳥算法（CSA：Cuckoo Search Algorithm）和電導增量法（INC：Incremental Conductivitymethod）相結合的控制方法。在算法前期利用布谷鳥算法進行全局搜索，避免算法陷入局部最優解。后期利用電導增量法進行局部范圍內細致搜索，鎖定最大功率點。并且將此算法應用于并網控制，驗證是否滿足并網諧波含量要求。在Matlab/Simuink中建立了仿真模型，結果表明基于布谷鳥與電導增量法相結合的復合算法追蹤速度更快，誤差更小，滿足并網諧波含量要求。

關鍵詞：最大功率點追蹤；光伏陣列；布谷鳥算法；并網控制

中圖分類號：TP18; TM914.4 文獻標志碼：A

0 引言

太陽能作為環保清潔的綠色能源，擁有良好的開發前景。在光伏發電系統中光伏陣列在外界環境不發生任何改變時有一固定工作點，稱為最大功率點。但光伏電池在實際應用中其輸出特性會受環境與溫度的影響，致使光伏電池利用率較低。因此最大功率點追蹤是解決該問題的關鍵技術。

目前，傳統的MPPT（Maximum Power Point Tracking）方法有恒壓法，電導增量法（INC：IncrementalConductivity method）和擾動觀察法（Pamp;O：Perturbation and Observation method）等，這些傳統算法在應對單峰值的功率追蹤有較好的效果，但在面對多峰值，非線性的復雜環境時會陷入局部最優導致功率丟失，從而無法進行最大功率追蹤。在面對多峰值情況下若只應用智能算法，如麻雀算法，布谷鳥算法和蟻群算法等，無法跳出局部尋優，收斂速度相較于傳統算法較慢，有非常明顯的缺陷。……