基于改進(jìn)粒子群算法的太陽(yáng)能光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制

摘要：常規(guī)的太陽(yáng)能光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)部署多為單節(jié)點(diǎn)局部覆蓋模式，導(dǎo)致得出的功率損耗比增加。為此，文章提出基于改進(jìn)粒子群算法的太陽(yáng)能光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制方法。該方法采用多點(diǎn)位監(jiān)測(cè)，采集實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行太陽(yáng)跟蹤軌跡與角度計(jì)算，構(gòu)建光伏發(fā)電改進(jìn)粒子群測(cè)算逐日自動(dòng)控制模型，采用全局最優(yōu)對(duì)比和反饋調(diào)整的方式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制。結(jié)果表明，應(yīng)用文章方法得出的功率損耗比相對(duì)較小，控制效率明顯提升。

關(guān)鍵詞：改進(jìn)粒子群算法；太陽(yáng)能；光伏發(fā)電；逐日測(cè)算；電能調(diào)度

中圖分類號(hào)：TM732 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

太陽(yáng)能光伏發(fā)電技術(shù)近年來(lái)得到了迅猛發(fā)展。為強(qiáng)化發(fā)電效率，相關(guān)研究人員設(shè)計(jì)了逐日自動(dòng)控制方法，如霍智偉等［1］提出的Split源逆變器單相光伏發(fā)電預(yù)測(cè)控制方法，通過(guò)將光伏電池直流電流作為前饋量，精準(zhǔn)調(diào)節(jié)逆變器輸出，實(shí)現(xiàn)電流的快速響應(yīng)與穩(wěn)定控制。范艷紅等［2］提出考慮諧波約束分布式光伏發(fā)電控制方法結(jié)合集成濾波器，采用諧波抑制技術(shù)等手段，有效消除光伏逆變器輸出的諧波。但此類方法控制的覆蓋范圍較?。?］，為此，本文提出基于改進(jìn)粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的太陽(yáng)能光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制方法。該方法通過(guò)引入動(dòng)態(tài)調(diào)整粒子速度和慣性權(quán)重等改進(jìn)策略，利用傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)太陽(yáng)的位置和光照強(qiáng)度［4］，計(jì)算出光伏組件的最優(yōu)調(diào)整角度，確保光伏組件始終保持與太陽(yáng)光線垂直，從而最大化地接收太陽(yáng)輻射能量［5］。

1 光伏發(fā)電改進(jìn)粒子群測(cè)算逐日自動(dòng)控制方法設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集及太陽(yáng)位置多點(diǎn)位監(jiān)測(cè)

本文預(yù)設(shè)多個(gè)執(zhí)行周期，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)位置的多點(diǎn)位監(jiān)測(cè)［6］。通過(guò)設(shè)定傳感裝置和實(shí)時(shí)點(diǎn)位，實(shí)時(shí)采集光伏電池板的輸出電壓、輸出電流、環(huán)境溫度以及太陽(yáng)輻射強(qiáng)度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，結(jié)合各個(gè)周期數(shù)據(jù)的變化計(jì)算光伏發(fā)電功率，公式如下：

P=UI（1）

式中：P代表光伏發(fā)電功率，U代表光伏覆蓋區(qū)域，I代表發(fā)電基礎(chǔ)功率點(diǎn)。本文將計(jì)算出的光伏發(fā)電功率設(shè)定為基礎(chǔ)的發(fā)電功率標(biāo)準(zhǔn)條件，將采集的數(shù)據(jù)作為改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的輸入?yún)?shù)，用以調(diào)整光伏板的角度以優(yōu)化輸出功率。晴朗天氣下，太陽(yáng)位置利用太陽(yáng)高度角和方位角進(jìn)行計(jì)算，公式如下：

式中：h和A分別代表太陽(yáng)高度和方位角，代表地理緯度，δ代表太陽(yáng)赤緯，ω代表時(shí)角。本文利用改進(jìn)粒子群算法，進(jìn)行光伏板的設(shè)定，計(jì)算光伏板的最大間距，公式如下：

Y=XW（4）

式中：Y代表光伏板最大間距，W代表折射范圍，X代表監(jiān)測(cè)板。根據(jù)計(jì)算出的光伏板最大間距布設(shè)光伏發(fā)電板位置，確保接入的發(fā)電設(shè)備與裝置保持穩(wěn)定。

1.2 太陽(yáng)跟蹤軌跡與角度計(jì)算

測(cè)定出偏角后，本文將光伏板的傾斜角和方位角作為優(yōu)化變量，使光伏板法線方向與太陽(yáng)光線方向的夾角最小，從而最大化光伏板的接收功率。通過(guò)改進(jìn)粒子群算法，本文對(duì)太陽(yáng)跟蹤軌跡進(jìn)行迭代處理并依據(jù)太陽(yáng)位置和光伏板的實(shí)際角度，計(jì)算適應(yīng)度值，公式如下：

Q=∑L=1υL-（m+n）2（5）

式中：Q代表適應(yīng)度值，υ代表輸出功率，L代表光伏板間距，m和n分別代表基礎(chǔ)軌跡和實(shí)際軌跡覆蓋范圍。本文在不同的時(shí)間背景下對(duì)比太陽(yáng)高度角和方位角的點(diǎn)位變化趨勢(shì)，掌握發(fā)電時(shí)太陽(yáng)變動(dòng)的完整軌跡和對(duì)應(yīng)的角度并獲取實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)和變動(dòng)信息，如表1所示。

在明確太陽(yáng)變動(dòng)軌跡范圍之后，對(duì)各個(gè)時(shí)間段進(jìn)行標(biāo)點(diǎn)。本文結(jié)合方位角、高度角以及時(shí)角的變動(dòng)，測(cè)算日照時(shí)間，公式如下：

T=arccos（－tan Z tan d）（6）

式中：T代表日時(shí)間，Z代表日照正值，d代表時(shí)差。預(yù)設(shè)當(dāng)?shù)氐娜粘鰰r(shí)間為6點(diǎn)，日落時(shí)間為18點(diǎn)，這樣經(jīng)過(guò)計(jì)算全天的日照時(shí)數(shù)為12 h。根據(jù)日照時(shí)間，明確光伏的具體可控發(fā)電區(qū)間，進(jìn)一步明確追蹤的效果，增加后期逐日自動(dòng)控制的穩(wěn)定性與實(shí)時(shí)性。

1.3 構(gòu)建光伏發(fā)電改進(jìn)粒子群測(cè)算逐日自動(dòng)控制模型

在太陽(yáng)能發(fā)電的背景下，本文通過(guò)智能優(yōu)化策略及改進(jìn)粒子群算法，實(shí)現(xiàn)光伏板對(duì)太陽(yáng)位置的精確追蹤，構(gòu)建針對(duì)光伏發(fā)電的逐日自動(dòng)控制模型。太陽(yáng)輻射強(qiáng)度計(jì)算公式如下：

S=qP+（N1-N2）（7）

式中：S代表太陽(yáng)輻射強(qiáng)度，q代表集中輻射位置，P代表重復(fù)軌跡點(diǎn)，N1和N2分別代表基礎(chǔ)環(huán)境和實(shí)際環(huán)境溫度。系統(tǒng)進(jìn)行初始化處理，隨機(jī)生成一組粒子的位置和速度。本文首先根據(jù)太陽(yáng)位置和光伏電池物理模型，對(duì)比每個(gè)粒子的適應(yīng)度值；隨后，使用PSO算法的更新控制機(jī)制以及標(biāo)準(zhǔn)并在可控的光伏發(fā)電閥內(nèi)，調(diào)整粒子的速度和位置，同時(shí)引入動(dòng)態(tài)參數(shù)，優(yōu)化當(dāng)前的逐日控制環(huán)境；最終，根據(jù)太陽(yáng)位置、環(huán)境溫度等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化，設(shè)定發(fā)電逐日控制的終止條件并計(jì)算峰值功率，公式如下：

Pmax=Vmp×Imp（8）

式中：Pmax代表峰值功率，Vmp代表最大電壓，Imp代表最大電流值。設(shè)峰值功率為光伏發(fā)電功率的峰值點(diǎn)，一般也是光照時(shí)間、覆蓋范圍最充足的時(shí)間，轉(zhuǎn)換為極限的條件。光伏發(fā)電改進(jìn)粒子群測(cè)算逐日自動(dòng)控制流程如圖1所示。

當(dāng)太陽(yáng)輻射強(qiáng)度達(dá)到預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，發(fā)電逐日處理的標(biāo)準(zhǔn)也與之相符，這時(shí)須要實(shí)時(shí)采集環(huán)境參數(shù)和光伏板的輸出參數(shù)，不斷調(diào)整光伏板的角度，以實(shí)現(xiàn)逐日自動(dòng)控制處理的目標(biāo)。本文基于改進(jìn)粒子群算法，計(jì)算出最優(yōu)解，公式如下：

B=-υ+Cε（9）

式中：B代表最優(yōu)解，代表粒子群總量，υ代表平衡功率，C代表限制功率標(biāo)準(zhǔn)，ε代表輻射強(qiáng)度峰值點(diǎn)。本文對(duì)計(jì)算得出光伏板的逐日自動(dòng)控制最優(yōu)解進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏板角度的精確控制。

1.4 全局最優(yōu)對(duì)比和反饋調(diào)整實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制

全局最優(yōu)搜索是改進(jìn)粒子群算法在太陽(yáng)能光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制中的后期反饋輔助。系統(tǒng)調(diào)整角度最大化接收太陽(yáng)輻射能量，設(shè)定最優(yōu)對(duì)比更新機(jī)制執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，如表2所示。

如果輸出功率低于歷史最優(yōu)值或者太陽(yáng)位置發(fā)生顯著變化，系統(tǒng)將重新計(jì)算全局最優(yōu)解并調(diào)整光伏板的角度。調(diào)整后的光伏板將再次接收太陽(yáng)輻射，產(chǎn)生新的輸出功率，形成閉環(huán)反饋控制，進(jìn)一步完善光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制的方法。

2 實(shí)驗(yàn)

本文以L光伏發(fā)電站為例，將Split源逆變器單相光伏發(fā)電預(yù)測(cè)控制方法、考慮諧波約束分布式光伏發(fā)電控制方法與本文方法進(jìn)行對(duì)比。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

研究人員將測(cè)試的結(jié)構(gòu)導(dǎo)入MATLAB/Simulink仿真平臺(tái)，使用智能電源DC/DC變換器模塊，采用Boost電路進(jìn)行MPPT控制仿真環(huán)境的設(shè)定，設(shè)置階躍干擾0.8 V，基準(zhǔn)電壓220 V，光伏輻照度為1200 W/m2，溫度為25～35 ℃。根據(jù)測(cè)試需求以及執(zhí)行條件，本文進(jìn)行光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制執(zhí)行指標(biāo)和參數(shù)的設(shè)置，如表3所示。

2.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析

本文隨機(jī)設(shè)定6個(gè)周期，結(jié)合功率范圍，利用模型歸隊(duì)逐日發(fā)電功率進(jìn)行調(diào)度調(diào)整，在確保平衡穩(wěn)定的狀態(tài)下，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制處理，進(jìn)行光伏發(fā)電跟蹤時(shí)間與跟蹤振蕩情況的對(duì)比分析，如圖2所示。

應(yīng)用本文設(shè)計(jì)的自動(dòng)控制模型后，跟蹤時(shí)間和跟蹤振蕩情況相對(duì)較為平穩(wěn)。本文將捕捉的光能轉(zhuǎn)換為電能，計(jì)算光電轉(zhuǎn)換效率，公式如下：

F=γζ×100%（10）

式中：F代表光電轉(zhuǎn)換效率，γ代表峰值功率，ζ代表振蕩點(diǎn)。本文將采集的光能轉(zhuǎn)換為電能，進(jìn)行逐日平衡自動(dòng)調(diào)控及調(diào)度，計(jì)算自動(dòng)控制過(guò)程中的功率損耗比：

w=2-∑l=1φl(shuí)+τv1-v22（11）

式中：w代表功率損耗比，代表預(yù)測(cè)總發(fā)電量，φ代表單周期目標(biāo)發(fā)電量，l代表預(yù)設(shè)執(zhí)行發(fā)電周期，τ代表調(diào)度均值，v1和v2分別代表基礎(chǔ)和實(shí)際衰減損耗系數(shù)。測(cè)試結(jié)果如表4所示。

可以看出，應(yīng)用本文方法得出的功率損耗比相對(duì)較小。這說(shuō)明在改進(jìn)粒子群算法的輔助與支持下，本文設(shè)計(jì)的光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制方法更加靈活、多變，自身的控制效率明顯提升，效果得到了進(jìn)一步驗(yàn)證，更為可靠。

3 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合當(dāng)前復(fù)雜的光伏發(fā)電背景，以改進(jìn)粒子群算法為引導(dǎo)，設(shè)計(jì)更加靈活、多變的光伏發(fā)電逐日自動(dòng)控制模式，通過(guò)優(yōu)化處理將光伏組件與逐日追蹤相融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)位置的精確感知與動(dòng)態(tài)響應(yīng)。此種自動(dòng)控制方式不僅克服了傳統(tǒng)固定式光伏系統(tǒng)效率低下的問(wèn)題，更在提升發(fā)電效率、降低運(yùn)維成本方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì)。本文推動(dòng)了發(fā)電自動(dòng)控制技術(shù)的不斷迭代升級(jí)，使其以更加智能、高效、可靠的面貌，助力全球能源結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型，為推動(dòng)可再生能源事業(yè)的蓬勃發(fā)展貢獻(xiàn)更多的智慧與力量。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 王雪芬）

Daily automatic control of solar photovoltaic power generation based on improved particle swarm algorithm

YAO" Pengfei， CHEN" Mengna

（College of Telecommunications and Intelligent Manufacturing，Sias University， Zhengzhou 451100， China）

Abstract：" The conventional daily automatic control monitoring node deployment of solar photovoltaic power generation is mostly single-node local coverage mode， resulting in an increased power loss ratio. Therefore， an automatic daily control method for solar photovoltaic power generation based on improved particle swarm optimization is proposed. In this paper， multi-point monitoring is adopted， real-time monitoring data is collected， solar tracking trajectory and Angle are calculated， and a daily automatic control model for improved particle swarm calculation of photovoltaic power generation is constructed. The global optimal comparison and feedback adjustment are adopted to achieve automatic control. The results show that the power loss ratio obtained by this method is relatively small， and the control efficiency is obviously improved.

Key words： improved particle swarm algorithm; solar energy; photovoltaic power generation; daily measurement; power dispatching