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申请/专利权人：广西大学

摘要：本发明提出一种基于Grover算法的量子启发式光伏最大功率点跟踪方法，该方法将变边界操作与概率采样相结合，用于部分阴影条件下的光伏最大功率点跟踪。首先，该方法的第一阶段通过对占空比等距采样能够快速定位主要峰的占空比范围，减少不必要的搜索。其次，该方法的第二阶段以Grover算法为主体，提出一种切割操作，跟踪全局最大功率点的效率大大提高。通过一二阶段的结合，该方法能够在部分阴影的条件下实现稳定、快速地跟踪光伏阵列的全局最大功率点，与其他算法对比发电量显著提高。此外，该方法调节参数很少，在光照变化的情况下具有很强的适应性。当阴影条件越复杂即功率‑电压特性曲线中峰的个数越多时，该方法的跟踪加速效果越明显。

主权项：1.一种基于Grover算法的量子启发式光伏最大功率点跟踪方法，其特征在于，该方法通过第一阶段对占空比范围等距采样能够定位部分阴影下功率-电压多峰特性曲线的主要峰的占空比范围，接着第二阶段在这些范围中通过使用Grover算法能够快速准确地跟踪光伏阵列的全局最大功率点；该方法跟踪全局最大功率点速度快并且无稳态震荡，对环境适应性强，峰的个数越多加速效果越明显，在硬件实验中与其他方法对比发电量明显提高，在使用过程中的步骤为：步骤1：设定等分份数m，将光伏系统初始占空比范围按照m等分，接着在光伏系统中执行等分处采样点的占空比值，得到对应的电压和电流；步骤2：当光伏阵列部分模块被阴影遮挡时，光伏阵列中的反并联二极管将被遮挡模块短路，会造成整个光伏阵列的电流骤降，出现多峰情况，所以判断步骤1中哪些采样点间电流骤降就能定位出各个峰的占空比范围：步骤3：对定位出的各个峰进行进一步筛选，由于每个峰的右边界电流都是骤降后小于左边界的电流，所以当某个峰的左边界电流值乘以右边界的电压值小于所有采样点中的最大功率时，能够判断出这个峰的峰值点功率较小，一定不是全局最大功率点，将这个峰舍去，从而能减少不必要的搜索范围，提高跟踪效率；步骤4：经过上述步骤只剩下主要峰的占空比范围后，设定一个精度f，用ni个量子比特在主要峰的占空比范围内等距划分出为个样本点，满足每两个样本点之间的占空比范围小于f；步骤5：将现存所有峰的占空比范围归一化，利用随机数随机选择一个峰进行采样，峰的范围越大被选到的可能性越大；步骤6：在选中的峰中用Grover算法对边界内的所有样本点进行概率放大，一个Grover算子的作用是对感兴趣的目标态进行一次概率放大；Grover算子由两部分组成，Oracle算子的作用是标记感兴趣的量子态，边界内的样本点对应的量子态是感兴趣的；接着再通过扩散算子达到放大标记量子态概率的效果；现有|00、|01、|10、|11四个量子态，初始概率均为0.25，使用一次Grover算子能将其中一个量子态例如|01的概率放大到0.4，其余态的概率变为0.2，并且放大幅度能够调节；在未知哪个样本点功率较高的情况下选择中心点是较为高效的选择；将高效性与随机性相结合，在概率放大时越靠近中心的样本点概率越高，用多个Grover算子串联，对边界内的样本点进行不同程度的概率放大，概率越高的使用Grover算子次数越多，搭建好量子线路进行测量，之后随机坍缩到一个样本点，执行这个样本点得到对应的电压和电流；步骤7：当经过步骤6获得采样点信息后，以此点的功率为基点，在功率-电压多峰曲线上画一条横切的线，接着执行每个峰左右边界点的邻近样本点得到每个峰边界点处的斜率，根据斜率能估计哪些样本点的功率在横切线之下，然后舍去这些样本点，接着更新各个主要峰的占空比范围，当峰越多时这种切割操作的加速效果越明显；步骤8：在每个峰的新的范围中重新选择采样峰和采样点，重复执行步骤5、6、7，直到剩下峰的占空比范围都收缩到精度f以内，则稳定输出最优值对应的占空比即为全局最大功率点，整个过程调节参数只有m和f，并且参数不需要经常调节，对变环境具有很强的适应性。

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百度查询： 广西大学 一种基于Grover算法的量子启发式光伏最大功率点跟踪方法