基于混合甲虫群优化算法的光伏系统最大功率点跟踪策略与硬件在环验证

《Scientific Reports》：A novel Hybrid Beetle Swarm Optimization-based MPPT strategy for PV battery-based microgrid with real-time OPAL-RT validation

　　

摘要

利用可再生能源实现可靠且不间断电力供应的可持续解决方案正成为主流趋势，而太阳能光伏（PV）技术在这一趋势中发挥着核心作用。然而，由于太阳辐照度和温度变化导致的太阳能间歇性特征，以及大多数太阳能电池板无法将入射到板上的所有能量转化为电能这一事实，使得引入先进的最大功率点跟踪（MPPT）方法成为必要。本研究提出了一种改进的、鲁棒且高性能的混合甲虫群优化（BSO）MPPT策略，用于太阳能光伏系统。为评估所提出的控制方案，构建了一个高保真的基于MATLAB/Simulink的微电网模型，该模型集成了太阳能光伏阵列和电池储能系统。所提出的混合BSO-MPPT算法在多种运行条件下进行了严格测试，包括辐照度和温度的动态变化。与包括粒子群优化（PSO）和蜣螂优化（DBO）在内的传统优化方法的对比性能分析表明，所提方法在跟踪精度、对变化的响应速度、稳态振荡以及鲁棒性方面均表现更优。详细的图形和表格结果输出也证实了该算法的更高效率。此外，所提出的控制器在OPAL-RT OP4510硬件在环（HIL）平台上进行了测试和验证，充分考虑了实时性能和延迟要求。实时HIL性能与实际硬件性能的相似性验证了所提出的混合BSO与MPPT策略在微电网中的强度、计算性能和实时可行性。