变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法
专利汇可以提供变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种变 风 速条件下 风 力 发电系统 最大功率点 跟踪 方法，涉及自风力发电自动控制技术领域。该方法在风机启动或风速较低阶段，如果此时风机输出功率小于0.5倍额定功率，采用扰动观察方法；在风机处于运行阶段，当风速变大且变化较快时，如果此时输出功率大于0.5倍额定功率而且继续上升，则采用 粒子群优化 算法 ；如果在运行期间风速开始降低，其风机输出功率小于0.5倍额定功率，但仍大于0.25倍额定功率，依然采用粒子群 优化算法 ，直到输出功率小于0.25倍额定功率，才采用扰动观察法。优点是：能很好的实现 风能 最大功率点追踪控制，有效提高了系统的跟踪速度和输出效率，而且输出曲线较为平滑，输出振动减小，提高了 电能 质量 。，下面是变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法专利的具体信息内容。
1.变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法，其特征在于：在风机启动或风速较低阶段，如果此时风机输出功率小于0.5倍额定功率，MPPT控制算法采用扰动观察方法；
在风机处于运行阶段，当风速变大且变化较快时，如果此时输出功率大于0.5倍额定功率而且继续上升，MPPT控制算法则采用粒子群优化算法；
如果在运行期间风速开始降低，其风机输出功率小于0.5倍额定功率，但仍大于0.25倍额定功率，MPPT控制算法依然采用粒子群优化算法，直到输出功率小于0.25倍额定功率，MPPT控制算法才采用扰动观察法。
2.根据权利要求1所述的变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法，其特征在于：粒子群优化算法具体步骤如下：
1）初始化粒子群；设粒子速度为0，个体极值为粒子自身，储备集容量为
100，种群规模N=100，最大进化代数Tmax=500，最大粒子速度v_max=2，惯性权重 =0.4， C1=2，C2=2；
2）风能利用系数CP确定为目标函数；
3）计算并评价新生粒子对应目标函数的适应值；
4）利用变邻域粒子选择方法完成粒子全局极值及个体极值的选择和更新；
5）由新生粒子保存策略更新粒子位置，由优势粒子速度小概率变异、劣势粒子速度随机生成方法更新粒子位置及速度；
6）判断终止条件是否满足，若满足，则算法停止，输出优化解；否则，转步骤3）。
3.根据权利要求1所述的变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法，其特征在于：扰动观察方法的具体步骤如下：
设D为PWM的占空比， 为扰动量， 为允许的误差范围值，U(n)，I(n)和P(n)分别为扰动前的电压，电流和功率，U(n+l)，I(n+1)和P(n+1)则为扰动后的电压，电流和功率；
通过比较扰动前后功率值和电压值的大小，便可实现占空比的调节，由风力机的特性曲线可知，
当P(n+1)>P(n)，且U(n+l)>U(n)，或者P(n)
变风速条件下风力发电系统最大功率点跟踪方法
技术领域
背景技术
发明内容
图3是扰动观察法的原理图。
具体实施方式
Step 1：初始化粒子群。设粒子速度为0，个体极值为粒子自身，储备集容量为100，种群规模N=100，最大进化代数Tmax=500，最大粒子速度v_max=2，惯性权重 =0.4， C1=2，C2=2；
Step 2：风能利用系数CP确定为目标函数；
Step 3：计算并评价新生粒子对应目标函数的适应值；
Step 4：利用变邻域粒子选择方法完成粒子全局极值及个体极值的选择和更新；
Step 5：由新生粒子保存策略更新粒子位置，由优势粒子速度小概率变异、劣势粒子速度随机生成方法更新粒子位置及速度；
Step6：判断终止条件是否满足，若满足，则算法停止，输出优化解；否则，转Step 3。
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