K-最近邻混合算法在光伏发电系统部分遮挡条件下的最大功率点跟踪应用

《Results in Engineering》：K-Nearest Neighbors hybrid method for maximum power point tracking under partial shading for photovoltaic power systems

针对光伏系统在部分阴影条件下的最大功率点跟踪难题，提出一种基于K-最近邻算法与局部搜索的混合优化方法。该方法通过KNN缩小搜索空间，结合P&O算法的快速响应特性，显著提升效率至98.236%，跟踪速度达3.96ms，并有效初始化PSO、CS等算法，优于传统优化方法。

　　太阳能光伏（PV）系统在部分遮挡（PSC）条件下的性能显著下降，这主要是由于多个局部最大功率点（LMPP）的存在。为了应对这一问题，提升最大功率点跟踪（MPPT）的效率变得至关重要。本文提出了一种融合K近邻（KNN）机器学习算法与增强局部搜索的混合方法，旨在优化占空比D，从而实现高效的MPPT。这种方法受到扰动与观察（P&O）算法的启发，KNN算法首先用于识别实际太阳能辐照度附近的辐照度水平及其对应的最大功率和最大电压。结合这些值与负载情况，计算出一组占空比，从而创建一个有限的搜索空间，以确定最佳占空比。通过这种方式，KNN算法能够显著提高MPPT的效率，同时增强其稳定性，并加快跟踪速度。

在PSC条件下，传统MPPT方法存在一些固有的限制，例如在快速变化的天气条件下响应缓慢，对电压/占空比步长的最优选择有依赖性，以及较低的准确性和效率。相比之下，智能方法虽然能够处理非线性问题，但通常需要较高的计算资源和存储能力。优化方法如粒子群优化（PSO）和 cuckoo search（CS）虽然在寻找全局最优解方面表现出较强的鲁棒性，但它们在参数调优、准确性和稳定性方面面临挑战，而且需要周期性地调整参数。因此，优化算法的初始化成为其性能的关键因素。通过将KNN算法与这些优化算法相结合，可以显著提升它们的整体表现和效率。

KNN算法在光伏领域已有广泛应用，例如用于预测能量性能、分类系统故障以及识别部分遮挡模式。其核心思想是基于“相似的辐照度会产生相似的功率和电压输出”的假设，利用KNN算法在特定条件下进行搜索，从而快速找到与当前辐照度相近的邻近点，减少搜索空间的范围。这种方法的实现过程分为两个阶段：第一阶段使用KNN算法识别最接近当前辐照度的K个邻近点，并从中提取对应的功率和电压数据；第二阶段在这些邻近点所限定的搜索空间内进行局部优化，以找到最佳的占空比。通过这种方式，KNN算法不仅提升了搜索效率，还有效减少了对参数设置的依赖，从而确保了算法的稳定性和快速收敛。

为了验证该方法的有效性，本文使用了MATLAB对太阳能光伏系统进行了模拟。模拟结果表明，KNN算法在初始化PSO、CS和P&O算法方面表现出色，显著提升了它们的效率和跟踪速度。例如，在一个部分遮挡的条件下，KNN算法能够快速识别出全局最大功率点（GMPP），并且其跟踪速度达到3.9635毫秒，远高于传统方法的70毫秒。此外，KNN算法还表现出对太阳能辐照度变化的高适应性，能够迅速调整占空比以应对突发的遮挡变化。这种快速响应能力使得KNN算法在动态环境下具备更高的实用价值。

在实际应用中，KNN算法可以用于多种场景，例如在不同遮挡模式下预测最大功率点，或者作为其他MPPT算法的初始化工具。通过减少搜索空间，KNN算法能够提高MPPT的效率，同时确保系统的稳定运行。此外，KNN算法的简单性和非参数特性使其在实际部署中更加灵活，无需复杂的训练过程即可实现高效的数据处理和模型预测。

本文的研究还展示了KNN算法在不同遮挡模式下的性能表现。在不同的遮挡模式下，系统表现出不同的最大功率点分布，而KNN算法能够快速识别出这些模式，并计算出相应的占空比，从而确保系统在变化的条件下仍能保持高效运行。通过对比实验，KNN算法在多个方面都优于其他优化方法，如PSO和CS。具体来说，KNN算法在效率方面达到98.227%，而PSO和CS的效率分别为96.476%和98.190%。在跟踪速度方面，KNN算法表现更为出色，达到3.9635毫秒，而PSO和CS分别需要38.625毫秒和540.5毫秒。这表明KNN算法在部分遮挡条件下具有显著的优势。

KNN算法的另一个重要优势在于其对数据变化的适应性。在部分遮挡条件下，系统可能会经历突然的辐照度变化，而KNN算法能够迅速调整占空比，确保系统持续高效运行。相比之下，PSO和CS算法在随机初始化下难以适应这些变化，导致跟踪速度和效率下降。通过使用KNN算法进行初始化，这些优化算法能够更快地收敛到最佳占空比，从而提升其整体性能。

此外，KNN算法还能够有效应对部分遮挡条件下的多个局部最大功率点问题。在传统方法中，系统可能会陷入局部最优解，无法找到全局最大功率点。而KNN算法通过识别相似的辐照度条件，能够更准确地预测最大功率点的位置，从而避免这一问题。这使得KNN算法在部分遮挡条件下的应用更加广泛，不仅适用于单个模块，也适用于多模块组成的光伏阵列。

在实际应用中，KNN算法的参数设置也是一个重要的考虑因素。KNN算法的参数包括邻近点的数量（K）和距离度量方式。为了确保算法的准确性和稳定性，K值需要足够大以保留与当前辐照度相关的充分信息，同时又要足够小以防止过拟合。经过多次模拟，研究者选择了K=4作为最优参数，它能够在保留必要信息的同时，避免模型对数据变化的过度敏感。

KNN算法的实施过程相对简单，不需要复杂的训练步骤，这使得它在实际部署中更具可行性。通过使用KNN算法进行初始化，其他MPPT算法如PSO和CS能够更快地找到最优解，从而提升整体效率。这种方法的创新之处在于它结合了机器学习算法的预测能力与传统优化方法的搜索能力，形成了一种高效的混合策略。

实验结果表明，KNN算法在多个方面都优于其他传统和优化方法。例如，在部分遮挡条件下，KNN算法能够更快速地找到最大功率点，并且在跟踪过程中表现出更高的稳定性。此外，KNN算法还能够适应快速变化的遮挡条件，确保系统在不同环境下都能保持高效的运行状态。这种适应性对于实际应用中的太阳能光伏系统尤为重要，因为实际环境中的辐照度变化往往是不可预测的。

通过对比不同遮挡模式下的性能表现，研究者发现KNN算法在多种情况下都能保持较高的效率。例如，在一个模块被遮挡的情况下，KNN算法的效率达到97.613%，而在两个模块被遮挡的情况下，其效率仍能保持在97.613%以上。相比之下，PSO和CS算法在相同条件下表现出较低的效率，分别为95.699%和97.613%。这说明KNN算法在部分遮挡条件下的应用潜力巨大。

KNN算法的另一个优点是其对负载变化的适应性。在不同的负载条件下，KNN算法能够调整占空比，以确保系统始终运行在最佳功率点。这种能力使得KNN算法不仅适用于固定负载的系统，也适用于需要动态调整的系统。此外，KNN算法的实施成本相对较低，因为它不需要复杂的硬件支持，只需要一个简单的算法即可实现高效的MPPT。

综上所述，KNN算法在太阳能光伏系统中具有广泛的应用前景。它不仅能够有效应对部分遮挡条件下的多个局部最大功率点问题，还能够提高MPPT的效率和稳定性，同时具备快速响应和高适应性。通过将KNN算法与其他优化方法相结合，可以进一步提升系统的整体性能，使其在复杂和动态的环境中也能保持高效运行。未来的研究可以进一步探索KNN算法与其他智能算法的结合，以及如何优化其参数设置以适应更多的实际应用场景。