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粒子群與細菌覓食混合算法在光伏陣列MPPT中的應用

來源：電工電氣發布時間：2021-06-28 10:28 瀏覽次數：893

粒子群與細菌覓食混合算法在光伏陣列MPPT中的應用

支昊，張建德，黃陳蓉，薛正愛

(南京工程學院電力工程學院，江蘇南京 211167)

摘要：為了提高光伏陣列光電轉換效率，確保光伏陣列功率輸出始終維持在最大功率點上，傳統最大功率點跟蹤算法在應用于局部陰影條件時，可能存在陷入局部最優或跟蹤時間過長等問題。提出一種粒子群與細菌覓食混合算法，并將其應用于光伏陣列的最大功率點跟蹤中，來改善跟蹤過程中的收斂精度與速度。通過仿真實驗結果，與傳統擾動觀察算法以及細菌覓食算法進行對比，驗證了混合算法在跟蹤速度、收斂精度、穩定性上的優越性，以及在動態光照條件下的適應性能力。

關鍵詞：最大功率點跟蹤；粒子群算法；細菌覓食算法；光伏陣列

中圖分類號：TM615 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2021)06-0014-06

Application of Hybrid Algorithm of Particle Swarm Optimization and

Bacterial Foraging in MPPT of Photovoltaic System

ZHI Hao, ZHANG Jian-de, HUANG Chen-rong, XUE Zheng-ai

（School of Electrical Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China）

Abstract: In order to improve the photoelectric conversion efficiency of the photovoltaic array and ensure the power output of the photovoltaic array is always maintained at the maximum power point, when the traditional maximum power point tracking algorithm is applied to partial shadow conditions, there may be problems such as falling into the local optimum or longer tracking time. The hybrid algorithm of particle swarm optimization and bacterial foraging is proposed and applied to the maximum power point tracking of photovoltaic array to improve the convergence accuracy and speed in the tracking process. Compared with traditional disturbance observation algorithm and bacterial foraging algorithm, it is verified that this hybrid algorithm is better in tracking speed, convergence accuracy, stability and adaptability under dynamic lighting conditions.

Key words: maximum power point tracking; particle swarm optimization algorithm; bacterial foraging optimization algorithm; photovoltaic array

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