简介:粒子群优化(PSO)算法是智能算法的一种,有较好的全局搜索能力,已经被应用于局部阴影条件下的最大功率跟踪(MPPT)当中。但PSO算法的搜素速度慢,收敛不稳定。本文通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出特性曲线提出了改进型粒子群优化算法(IPSO),以变换器的占空比为粒子,初始化时将粒子均匀分散在可能的功率峰值点处,依据迭代次数线性调整惯性权重、学习因子,并通过引入反正切函数,对传统PSO算法的速度更新进行修改,以减小追踪过程的振荡,更快地找到最大功率点,提高收敛速度。最后通过仿真验证了与常规的PSO算法相比,改进的PSO算法具有跟踪速度快、动态响应波动小等特点。
简介:摘要:本文通过Matlab/Simulink软件搭建光伏系统模型,以人工神经网络(ANN)中的径向基函数网络(RBFN)为基础,建立PSO-RBFN 模型,利用PSO算法寻找网络最优的连接权值,仿真研究了光伏系统在光照、温度等条件变化下MPPT计算的速度和精确度,对光伏系统进行最大功率点追踪研究。
简介:摘要:随着科学技术的发展,我国的物联网技术有了很大进展,并在各个行业中得到了广泛的应用。为实时在线自动获取光伏阵列各分支的电压、电流、温湿度、水平照度和有效照度等精确值,便于在不影响发电的情况下自动实现对光伏阵列的在线周期性精细检测,以提高光伏电站对发电效率的预测和对异常状况的维护,设计了一种智能光伏电站数据汇聚管理系统。系统采用模块化设计,可根据实际需要灵活配置传感器,以窄带物联网(NB⁃IoT)和LoRa为通信方式,采用UCOSⅢ嵌入式系统和消息队列遥测传输协议(MQTT)云服务器进行数据传输和存储。本文首先分析了光伏阵列常见故障及其原因,其次探讨了基于物联网技术的光伏阵列数据管理系统设计,以供参考。