基于改进PSO算法的分布式光伏多峰值MPPT控制方法OA

在动态光照下,光伏阵列功率峰值随光照变化,传统最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)控制方法因仅考虑单峰值,在不同功率峰值间切换效率低,跟踪稳定性差。为应对此问题,提出基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的分布式光伏多峰值MPPT控制方法。先分析系统U-I特性,构建简化方程建立多峰值MPPT控制模型;推导并简化分布式光伏发电系统U-I特性曲线方程,以实现功率最大化为目标构建控制模型。利用粒子群算法求解模型,通过Tent映射优化粒子初始位置,自适应算法调整惯性权重,采用异步学习因子替代固定参数改进算法。实验验证表明,该方法在U-I特性分析精度(平均绝对误差0.08 A,相对误差0.12%)、动态跟踪效率(达98.6%,较传统提升6.2个百分点)、响应速度(从0.25 s缩短至0.12 s,提速52%)及复杂环境适应性(50%局部阴影覆盖率下,负荷满足率从78%提升至95%)等方面优势显著,为双碳目标下光伏系统高效运行提供可靠方案。