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  • 简介:粒子群优化(PSO)算法是智能算法的一种,有较好的全局搜索能力,已经被应用于局部阴影条件下的最大功率跟踪(MPPT)当中。但PSO算法的搜素速度慢,收敛不稳定。本文通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出特性曲线提出了改进型粒子群优化算法(IPSO),以变换器的占空比为粒子,初始化时将粒子均匀分散在可能的功率峰值点处,依据迭代次数线性调整惯性权重、学习因子,并通过引入反正切函数,对传统PSO算法的速度更新进行修改,以减小追踪过程的振荡,更快地找到最大功率点,提高收敛速度。最后通过仿真验证了与常规的PSO算法相比,改进的PSO算法具有跟踪速度快、动态响应波动小等特点。

  • 标签: 局部阴影 PSO算法 MPPT 光伏阵列
  • 简介:摘要大面积光伏阵列在遮挡情况下,功率-电压曲线会出现多峰值现象,而传统最大功率点跟踪(MaximumPowerPointTracking,MPPT)算法难以实现此种情况下的最大功率输出。本文建立了光伏阵列的数学模型,通过仿真,验证了大面积复杂光照环境下光伏阵列的多峰值现象,基于此,提出一种改进的全局扫描法,以实现快速、准确地搜寻到复杂光照环境下光伏阵列的最大输出功率。仿真结果表明,该算法是有效可行的。

  • 标签: 大面积光伏阵列 多峰值 最大功率点跟踪 全局扫描法