1.光伏系统最大功率点的复合追踪方法，通过升压斩波电路连接光伏电池与负载实现MPPT控制，其特征在于，将自适应热运动系数引入RDPSO随机漂移粒子群算法中形成ARDPSO自适应随机漂移粒子群算法，基于ARDPSO自适应随机漂移粒子群算法计算全局最优解，同时，通过升压斩波电路设计TSMC终端滑模控制器对算法的全局最优解进行修正，最终输出光伏系统最大功率点，实现光伏系统最大功率点的复合追踪；

具体按照以下步骤实施：

步骤1、设置ARDPSO算法参数，初始化粒子位置及速度；

步骤2、检测光照、温度参数，计算光伏阵列功率值；

步骤3、计算每个粒子的适应度值，并计算全局最优解与个体最优解；

步骤4、更新全局最优解与个体最优解，并更新ARDPSO算法的热运动系数及每个粒子的速度和位置；

步骤4更新全局最优解与个体最优解具体为：

将步骤3计算出来的全局最优解与个体最优解和上次迭代计算出来的值进行比较，若本次计算的全局最优解与个体最优解大于上次的值，则替换为本次计算值；若小于上次的值，则不进行替换；

步骤4更新ARDPSO算法的热运动系数及每个粒子的速度和位置具体为：RDPSO算法是将标准PSO算法的运动轨迹和金属导体中自由电子在外部电场中的运动模型相结合，电子的运动是热运动即随机运动和电场引起的漂移运动即定向运动的叠加，所以，电子的速度包含两个分量，即V＝VR+VD (7)

式(7)中，VR和VD分别为随机速度和漂移速度；

在RDPSO算法中，假设每个粒子的搜索行为类似于金属导体中自由电子的运动规律，粒子的速度表示为式(8)中： 为第k次迭代时第i个粒子的速度随机分量； 为第k次迭代时第i个粒子的速度漂移分量；

在RDPSO算法中 用于实现粒子的全局搜索行为， 用于实现粒子的局部搜索行为，因此将粒子的速度改写为，其中，

k

式(9)中，α为热运动系数；C为第k次迭代时整个粒子群的平均最优位置；M为粒子数目；

为第k次迭代时第i个粒子的当前位置； 为服从标准正态分布的随机数序列，即β为漂移系数； 为局部吸引子坐标，其表示若群体中的每个粒子都收敛到它们各自的吸引点，则整个群体就是收敛的； 为0～1之间均匀分布的随机数；

在RDPSO算法中引入自适应热运动系数，其表达式为，式(10)中：αmax、αmin为热运动系数的最大值和最小值；f为粒子当前适应度值；fmin为当前所有粒子中最小的适应度值；favg为当前所有粒子的平均适应度值；

ARDPSO算法中的速度和位置迭代公式分别为，

式(11)‑(12)中， 为第k次迭代时第i个粒子的当前位置； 为第k+1次迭代时第i个k+1粒子的当前位置；Vi 为第k+1次迭代时第i个粒子的速度；

根据式(10)‑(12)更新ARDPSO算法的热运动系数及粒子速度和位置；

步骤5、步骤4更新后判断是否满足ARDPSO算法的迭代次数，若不满足，则重复步骤3‑5，若满足，则输出全局最优解，追踪到光伏系统最大功率点；

步骤6、根据升压斩波电路设计终端滑模控制器，通过终端滑模控制率控制升压斩波电路的开关管，进而减少步骤3‑5迭代过程中出现的功率振荡，修正全局最优解，修正后的全局最优解即为光伏系统最大功率点，追踪完成；

步骤6.1、建立Boost电路的数学模型

Boost电路包括串联电感L，输入端滤波电容C1，输出端并联电容C2，开关管Q，则Boost电路的数学模型如下：式(14)中，R为负载，IL为流过电感的电流，U为负载端电压；d为占空比；

式(15)中，

式(15)中，为状态向量；f(x)、g(x)为系数矩阵；

步骤6.2、终端滑模控制器设计

设光伏阵列最大功率点电压的参考值为Uref，光伏阵列实际输出电压值为Upv，则误差e＝Uref‑Upv，选取滑模面函数为式(17)中，c>0，0≤r≤2；

联立式(14)和式(18)得，

为了确保系统在有限时间内可以从任意状态趋近滑模面，选择指数趋近律来提高趋近速度，降低抖动，指数趋近律如下，式(20)中：ε>0，k>0；

联立式(19)和式(20)可得终端滑模控制率表达式为步骤6.3、控制升压斩波电路的开关管通断

将式(21)计算的控制信号d与标准三角波信号进行比较，产生PWM信号，将PWM信号接到升压斩波电路的开关管上，控制开关管的通断，对步骤5得到的全局最优解进行修正，修正后的全局最优解即为光伏系统最大功率点，追踪完成。

2.根据权利要求1所述的光伏系统最大功率点的复合追踪方法，其特征在于，步骤5输出全局最优解后，若外界环境突变，判断是否需要重启追踪光伏系统最大功率点，若需要重启，则重复执行步骤2‑5，若不需要重启，则按照步骤5输出全局最优解。

3.根据权利要求2所述的光伏系统最大功率点的复合追踪方法，其特征在于，重启追踪光伏系统最大功率点的重启条件为式(13)中：P1为外界环境突变前光伏阵列输出最大功率值；P2为外界环境突变后光伏阵列输出最大功率值。

4.根据权利要求1所述的光伏系统最大功率点的复合追踪方法，其特征在于，所述步骤

3具体为，

根据P＝UI计算出每个粒子所在位置的功率值，将功率值作为粒子的适应度值，将每个粒子的适应度值分别作为其本身的个体最优解，并将所有粒子中最大的适应度值作为全局最优解。

5.根据权利要求1所述的光伏系统最大功率点的复合追踪方法，其特征在于，热运动系数的最大值和最小值分别取αmax＝0.9、αmin＝0.3。