基于改进鹈鹕算法的光伏阵列动态重构
研究背景
太阳能电池板可以利用太阳光能转换成电能，具有环保、可再生、无噪音等优点，是替代化石燃料和核能的理想选择。然而，由于太阳能电池板的输出功率受外部环境条件影响较大，如天气、季节变化等因素都会影响其性能。特别是在长时间运营后，外部物体可能会阻碍太阳能电池板表面接收到光线，导致部分遮挡。这种情况被称为部分遮挡条件 (PSC)。为了改善光伏阵列在PSC下的性能，需要进行动态配置。
这篇文章提出了一种新的目标函数，结合了光伏阵列功率优化和开关操作最小化两个目标。该目标函数将功率优化和切换操作最小化作为加权组合，以便在动态配置过程中同时考虑这两个方面。基于改进的鹈鹕算法 (POA) 来优化这个新的目标函数，可以更好地分散阴影并提高光伏阵列的输出性能。
研究过程与结果
文章的实验部分主要针对四种不同阴影条件下的光伏阵列进行了动态配置。首先，根据光伏阵列的物理特性和工作原理，确定了光伏组件、逆变器、电缆等关键组件。然后，将光伏组件按照一定规则排列在一起形成一个矩阵，即为光伏阵列。通过电路图连接各个组件之间的电源和负载，以实现电能的传递。
为了解决光伏阵列在部分遮挡条件下输出功率下降的问题，文章提出了一种新的目标函数。该函数将电力优化和开关操作最小化作为加权组合，以实现光伏阵列在不同阴影条件下的最优配置方案。具体来说，该目标函数考虑了光伏阵列在不同阴影条件下的输出功率和切换操作数量两个方面。
作者使用了改进的鹈鹕算法 (POA) 来寻找目标函数的最值解。POA 是一种基于自然界中观察到现象而设计出来的启发式算法，它模仿了鹈鹕捕食猎物时采取分散搜索和集中攻击相结合策略，可以有效地解决复杂多因素问题。
图为连续空间中POA重构流程图。
最后分别对短宽遮挡、长窄遮挡、短窄遮挡和长窄遮挡四种不同类型阴影条件下进行动态配置测试，并与传统方法进行对比比较结果显示：采用改进POA方法对四种类型阴影情况下均能取得同等或更好水平上最大功率输出提升效果，且可以灵活调整权重系数α值来平衡电力优化与切换操作两方面之间权衡关系，满足不同应用场景需求，具有一定实际应用价值。本文提出并实现了一种基于改进POA算法来同时考虑电力效率与开关操作最小化问题，从而提高太阳能电池板系统运行效率及可靠性目的研究成果值得参考借鉴。
研究总结
本研究提出了一种新的目标函数，该函数将电力优化和开关操作最小化作为加权组合，以实现光伏阵列在不同阴影条件下的最优配置方案。采用改进的鹈鹕算法 (POA) 来优化此目标函数。实验结果表明，与传统方法相比，该方法可以更有效地分散阴影并提高光伏阵列的输出功率。通过调整权重系数α值来平衡电力优化和切换操作两个方面之间的权衡关系。此外，还发现通过调整α值可以灵活地适应不同应用场景需求，具有一定实际应用价值。总之，本文提出并实现了一种基于改进POA算法来同时考虑电力效率与开关操作最小化问题，从而提高太阳能电池板系统运行效率及可靠性目的研究成果值得参考借鉴。
原文来自 Electronics 期刊
Li, S.; Zhang, T.; Yu, J. Photovoltaic Array Dynamic Reconfiguration Based on an Improved Pelican Optimization Algorithm. Electronics 2023, 12, 3317. 10.3390/electronics12153317
主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy
期刊涵盖的研究包括但不限于以下领域：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的、最新的技术突破以及前沿发展。
- 2022 Impact Factor: 2.9
- 2022 CiteScore: 4.7
- Time to First Decision: 15.6 Days
- Acceptance to Publication: 2.6 Days