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公开(公告)号：CN112596574A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011519557.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种基于分层鸽群算法的光伏最大功率跟踪方法及装置，其方法包括：步骤S1，周期性获取每只鸽子在当前位置的输出功率值和占空比；步骤S2，按照所述输出功率值大小关系，对多只鸽子进行聚类，得到多个鸽子聚类簇；步骤S3，采用分层鸽群算法，结合所述输出功率值和所述占空比，从多个鸽子聚类簇中确定目标鸽子；步骤S4，采用扰动观测算法对目标鸽子进行实时跟踪，直至所述目标鸽子的功率值变化率大于预设阈值时，返回执行步骤S1。在光照强度变化的条件下，高效准确地跟踪光伏系统的全局最大功率点，进而提高光伏发电系统转换电能的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111459221A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010449521.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本申请一种光伏发电系统MPPT控制方法，根据光伏阵列不同的受遮挡情况，采取不同的算法追踪光伏发电系统的最大功率点；当太阳光强变化缓慢时，采用粒子群优化算法进行局部寻优；当太阳光强变化剧烈时，采用自适应径向运动优化算法进行全局搜索。采用自适应径向运动优化算法进行全局搜索时，其通过在预定义的搜索空间中分散多个粒子来开始优化过程，将离散粒子作为优化解，粒子以不同的速度沿着中心周围的半径移动，利用目标函数计算各粒子在优化过程中的适应度值，并确定最佳粒子的位置，得到光伏发电系统的最大功率点。本发明的技术方案具有更高的准确性与寻优能力，并且算法需要的内存更小、计算速度更快，适合于大型和复杂的搜索空间。
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公开(公告)号：CN113392972A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110700398.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种光伏短期功率预测模型训练方法、预测方法及装置，通过历史环境数据和历史光伏发电功率数据生成训练样本和测试样本，通过训练样本对各麻雀个体对应的极限学习机进行训练；根据测试样本输入到各初始光伏短期功率预测模型得到的功率预测值和测试样本的历史光伏发电功率数据计算各麻雀个体的适应度值；根据适应度值选择发现者和跟随者，进而更新麻雀种群的位置，在第一阶段寻优满足预设条件后，输出当代麻雀种群的位置，进行第二阶段的参数寻优，最终将从所有代麻雀种群的位置中确定的全局最佳位置还原为极限学习机的网络参数，得到最终光伏短期功率预测模型，改善了现有技术存在的容易陷入局部最优，导致预测准确性不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN112596574B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011519557.8
申请日：2020-12-21
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种基于分层鸽群算法的光伏最大功率跟踪方法及装置，其方法包括：步骤S1，周期性获取每只鸽子在当前位置的输出功率值和占空比；步骤S2，按照所述输出功率值大小关系，对多只鸽子进行聚类，得到多个鸽子聚类簇；步骤S3，采用分层鸽群算法，结合所述输出功率值和所述占空比，从多个鸽子聚类簇中确定目标鸽子；步骤S4，采用扰动观测算法对目标鸽子进行实时跟踪，直至所述目标鸽子的功率值变化率大于预设阈值时，返回执行步骤S1。在光照强度变化的条件下，高效准确地跟踪光伏系统的全局最大功率点，进而提高光伏发电系统转换电能的效率。
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公开(公告)号：CN111459221B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010449521.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本申请一种光伏发电系统MPPT控制方法，根据光伏阵列不同的受遮挡情况，采取不同的算法追踪光伏发电系统的最大功率点；当太阳光强变化缓慢时，采用粒子群优化算法进行局部寻优；当太阳光强变化剧烈时，采用自适应径向运动优化算法进行全局搜索。采用自适应径向运动优化算法进行全局搜索时，其通过在预定义的搜索空间中分散多个粒子来开始优化过程，将离散粒子作为优化解，粒子以不同的速度沿着中心周围的半径移动，利用目标函数计算各粒子在优化过程中的适应度值，并确定最佳粒子的位置，得到光伏发电系统的最大功率点。本发明的技术方案具有更高的准确性与寻优能力，并且算法需要的内存更小、计算速度更快，适合于大型和复杂的搜索空间。
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公开(公告)号：CN113392972B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110700398.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种光伏短期功率预测模型训练方法、预测方法及装置，通过历史环境数据和历史光伏发电功率数据生成训练样本和测试样本，通过训练样本对各麻雀个体对应的极限学习机进行训练；根据测试样本输入到各初始光伏短期功率预测模型得到的功率预测值和测试样本的历史光伏发电功率数据计算各麻雀个体的适应度值；根据适应度值选择发现者和跟随者，进而更新麻雀种群的位置，在第一阶段寻优满足预设条件后，输出当代麻雀种群的位置，进行第二阶段的参数寻优，最终将从所有代麻雀种群的位置中确定的全局最佳位置还原为极限学习机的网络参数，得到最终光伏短期功率预测模型，改善了现有技术存在的容易陷入局部最优，导致预测准确性不高的技术问题。
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