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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法。本发明包括PV阵列、DC\DC控制器以及MPPT控制器；PV阵列由若干光伏电池通过不同的串并联方式组合而成，PV阵列所产生的电压电流主要由辐照度和温度决定；MPPT控制器中写入增强蝴蝶算法，MPPT控制器通过得到的电流电压，根据增强蝴蝶算法计算出占空比，来调节DCDC控制器的输出电压，从而达到实时跟踪光伏系统输出功率极值的目标。本发明通过增强蝴蝶算法，使用单参数非线性递减策略替代了基本算法的多个参数，简化算法的复杂度，大幅度减少了算法的收敛时间，收敛效率翻倍；同时本发明能够准确的在多峰特性曲线中找到全局最大功率点并进行高效的收敛。

主权项：1.一种基于持续激励和增强蝴蝶算法的光伏跟踪控制方法，其特征在于当光伏板表面出现阴影遮挡会出现热点现象，通过添加旁路二极管绕过阴影遮挡的局部光伏板，同时通过增强蝴蝶算法实现阴影遮挡下的光伏最大功率的高效率跟踪与控制，具体包括如下步骤：步骤1.将增强蝴蝶算法进行离散化和时间序列化处理，生成一系列时间序列离散控制信号uk:uk＝IBOAIk,Vk；1其中IBOA表示增强蝴蝶优化算法，Ik表示光伏板电流，Vk表示光伏板电压；步骤2.将离散控制信号uk转化成PWM波形，用于控制DCDC变换器的切换频率和周期，从而调节光伏发电系统的输出功率，实现全局最大功率点的实时跟踪；所述的增强蝴蝶优化算法具体实现如下：①使用一个跟迭代次数相关的单个参数来替代标准算法中的多个参数；在蝴蝶算法中，随着迭代次数的增加，c和a若变小，向峰值点的收敛会变得动态且搜索到的全局最优点的精度会提高；蝴蝶算法搜索全局最优点是一个非线性的过程，若采用线性递减策略会影响其全局搜索能力，故采用非线性递减策略如公式3来确定c和a的值，其中Tmax是算法最大迭代次数，取决于光伏板的开路电压，开路电压越高，Tmax越高；刺激强度It被替换为上一次迭代全局最优值位置DGbestt，有利于快速在搜索空间中找到全局最佳功率；每次迭代中每只蝴蝶的位置将根据条件概率P决定选择公式5或公式6进行更新；与公式2相比，避免了DGbestt和Djt与r2相乘从而导致的向GMPP方向过早收敛，不利于追踪全局最优值的精度，相关公式如下： 其中，蝴蝶散发的香味ft取决于刺激强度It、感觉通道参数c和幂指参数a，r是0至1之间的随机值，条件概率P用于在局部或全局搜索之间切换；xbestt代表所有蝴蝶中的最佳位置，xit代表当前要更新的蝴蝶位置，而xjt和xkt是搜索空间中通过随机值获得的第j和第k只蝴蝶位置，t表示当前迭代的次数： Dit+1＝Dit+DGbestt-Dit·ft5 设立迭代终止条件如7所示 其中ct表示第t次迭代参数c的值，at表示第t次迭代参数a的值；Dit表示第i只蝴蝶的位置，而Djt和Dkt是搜索空间中通过随机值获得的第j和第k只蝴蝶的位置，ΔD代表更新的位置量；PGbestt代表全局最大功率，DGbestt是通过比较更新迭代确定的，对于每一个更新的位置通过比较其功率和当前全局最大功率PGbestt的关系，如果大于当前全局最大功率，则对当前全局最大功率进行更新，同时将局最优值位置DGbestt替换为刚刚更新的位置。

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