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基于MATLAB遗传算法工具箱的太阳能电池最大功率点研究

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与

科研探索

知识创新

基于MATLꢀB 遗传算法工具箱的太阳能电池最大功率点研究

艾雨

□

（武汉理工大学湖北·武汉

）

430070

摘要：简要阐述了遗传算法的基本原理及遗传算法工具箱的应用方法，并采用

MATLꢀB

大学的

Sheffield

遗传算法工具箱对太阳能电池模型进行仿真，得到了太阳能电池在不同光照强度下最大功率点处电压值

MATꢁꢀB

和功率值。仿真结果与实验结果非常接近，验证了该方法的可行性。

关键词：太阳能电池最大功率点遗传算法工具箱

中图分类号：中图分类号：

MꢀTꢁꢀB

文章编码：

（）

1007-3973 2009 08-088-02

O46

太阳能电池等效模型

考虑到太阳能光照强度百分比及

本文采用的工具箱是英国

大学

Sheffield

Peter Fleming

曲线的特征常

教授等开发的遗传算法工具箱。

I-U

数，线性因子，额定短路电流，每个电池的开环电压等因素，

仿真与实验结果

则

特征等式可表示为：

用

Sheffield

行仿真，依据

大学的

遗传算法工具箱对模型进

I-U

MATLAB

（）

太阳能电池板的参数设置仿真参数为

ꢂꢂ0W

式中，为光伏阵列输出电压；

为光伏阵列输出电

：，，

[3] I_max=7.14A U_max=22V,γ=ꢁ.ꢁ5 b=0.ꢂ

，图所示太阳能电池

ꢂ

I(U)

流；

为光照强度最大的情况下太阳能电池阵列的额定开

最大功率曲线。

U_max

路电压；

为最大电流，依赖于额定短路电流

。

I_(0ꢀI_max

和

I_max

I_(ꢁꢀ

之间的关系为

ꢀ ꢁ

式中，为

特征指数常数，由

I-U

给出，为太阳能电池光照密度百分比；为线性因子，

U_min

依赖于

，由

U_max

给出，定义为光照强度最大和最小

γ=1-

U_max

图

实验结果与仿真结果的对比图（实线为仿真结果，虚线为实

的电压损失百分比；其中，

为光强小于最大光照强度

U_min

验结果）

时的额定开路电压。

2ꢁ%

结论

式ꢂ ꢁ两边同乘以电压得到特征等式：

本文主要采用

大学的

遗传算法工具

Sheffield

MATLAB

箱对太阳能电池进行仿真，通过输入太阳能电池的和，即可

得出不同光照强度下太阳能电池最大功率点处的电流和电

压值。对比传统超越方程的求解，避免了初始值设置不当的

困难。具有求解速度快，求解精度高的特点。

（ ꢁ

式中，为光伏阵列的总输出功率。

对式（ ꢁ取微分，最终得到最大功率点为：

（ ꢁ

参考文献：

方程式（ ꢁ为一超越方程，要想求解必须经过冗长的迭

[1] Riti2RIVERꢀ,Fang Peng.ꢀ Novel Method to

Estimatethe Maximum Power for a Photo-

代，且迭代过程中需要设定初始值，如果初始值设定不当，

最终可能无法得到正确的结果。

voltaic Inverter System [C]

. Dept of

遗传算法

Elect rical and Computer Engineering

Michigan State University 2ꢂ20 Engi-

neering uilding, East ꢁansing,MI 488ꢃ4-

ꢂ226.

遗传算法（

ꢁ是由美国

大学

Genetic Algorithm

教授在世纪

Michigan

的

年代提出的。它是将问

John Holland

2ꢁ

6ꢁ

题域的可行解看作是群体的“染色体” 将其置于问题的“环

境”中根据适者生存的原则从中选择出适应环境的“染色

雷英杰，张善文，李续武，周创明

遗传算法工具

[2]

.MꢀTLꢀꢄ

体”进行复制即再生通过交叉、变异两种基因操作产生出

箱及应用

西安：西安电子科技大学出版社

.2005.

[M].

新一代更适合环境的“染色体”群这样一代代不断改进最

唐敏任奇一种太阳能电池最大功率点跟踪的算法

[3]

后收敛到一个最适合环境的个体上求得问题的最佳解

。

[2]

研究

通信电源技术

[J].

,J ulyꢃ5,ꢃ007,Vol.ꢃ4

遗传算法工具箱

MATLAB

No.4.

———

·2009 年第8 期（下）——

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