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龙图腾网恭喜陕西环保产业研究院有限公司;西安邮电大学申请的专利一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112711294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011322008.1，技术领域涉及：G05F1/67；该发明授权一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法是由纪峰;汪友明;程琳;李永超;王清艺;雷一帆;马一飞设计研发完成，并于2020-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法，该方法包括：通过功率‑电压变化率将光伏阵列模型对应的P‑U曲线划分为若干个区间的P‑U曲线，根据区间的P‑U曲线确定局部最大功率点的输出电压，将其输入李雅普诺夫稳定控制系统；基于李雅普诺夫第二类方法确定系统状态是否稳定；基于蛙跳‑粒子群算法优化的径向基函数RBF神经网络确定与所述区间上输出电压对应的占空比函数；将占空比函数确定的局部最大功率点进行比较进而确定全局最大功率点；根据全局最大功率点所对应的占空比数值驱动所述光伏阵列中的MOSFET，以对所述全局最大功率点进行追踪，从而实现能快速稳定地追踪到全局最大功率点，提高光伏发电效率。

本发明授权一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种局部遮挡下光伏阵列全局最大功率点追踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一、根据局部遮挡下光伏阵列等效电路中的旁路二极管和阻塞二极管的状态建立光伏阵列模型，所述旁路二极管与所述等效电路中各光伏组件并联，所述阻塞二极管与各组串联光伏组件的正极侧串联，所述状态为导通状态或阻断状态；根据所述光伏阵列模型对应的功率-电压P-U曲线确定局部最大功率点的输出电压；步骤二、构造李雅普诺夫函数，根据李雅普诺夫函数的时间导数确定光伏系统电流的期望值的稳定函数，将状态方程确定的参数作为RBF神经网络的输入变量；步骤三、基于蛙跳-粒子群算法优化的径向基函数RBF神经网络确定与所述输出电压对应的占空比函数；步骤四、将基于所述占空比函数确定的局部最大功率点进行比较进而确定全局最大功率点；步骤五、根据所述全局最大功率点所对应的占空比数值驱动所述光伏阵列中的金属—氧化物半导体场效应晶体管MOSFET，以对所述全局最大功率点进行追踪；根据步骤三所述基于蛙跳-粒子群算法优化的RBF神经网络确定与所述输出电压对应的占空比函数，具体为：基于李雅普诺夫第二类方法作为判定条件确定所述RBF神经网络的输入变量；根据所述输入变量确定所述RBF神经网络的拓扑结构；基于蛙跳-粒子群算法确定所述RBF神经网络的最优径向基中心和最优宽度；根据所述最优径向基中心和所述最优宽度训练所述RBF神经网络；基于李雅普诺夫第二类方法确定所述RBF神经网络的输入变量，具体为：根据基尔霍夫定律和所述输出电压建立所述光伏阵列的阵列方程，所述阵列方程中包含所述输出电压、所述光伏系统电流、电感电流、所述光伏阵列的升压电压和占空比；根据预设第一跟踪误差和所述阵列方程构造李雅普诺夫函数；根据所述李雅普诺夫函数的时间导数确定所述光伏系统电流的期望值的稳定函数；基于所述稳定函数和所述光伏系统电流的实际值构造第二跟踪误差；将所述输出电压、所述光伏系统电流，所述第一跟踪误差和所述第二跟踪误差确定为所述输入变量；基于蛙跳-粒子群算法确定所述RBF神经网络的最优径向基中心和最优宽度，具体为：根据所述RBF神经网络的初始径向基中心和初始宽度确定蛙跳算法中的青蛙个体；随机生成预设数量的青蛙个体并确定最大迭代次数及维度；根据适应度函数确定各所述青蛙个体的适应度值；根据所述适应度值对所述青蛙个体进行分组；根据各组青蛙个体中的最优青蛙个体确定粒子群算法的粒子；基于所述粒子群算法更新最优粒子；当达到所述最大迭代次数时，输出所述最优径向基中心和所述最优宽度。

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