自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用

袁晓玲; 陈宇

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自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用

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在光伏发电系统中,光伏阵列往往会受到局部阴影现象的影响,造成系统的不稳定运行和输出功率的降低,且光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰值,常规最大功率点跟踪(MPPT)算法因其只能单峰寻优而不能完成对最大功率点的跟踪.粒子群优化(PSO)算法则有着良好的多峰全局寻优能力,被广泛应用在局部阴影的最大功率点跟踪中,但是PSO算法有着收敛速度不足和搜索精度低的缺点.为此,提出了基于自适应权重的粒子群优化(APSO)算法,即在运算过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,有效地提高整体算法的全局搜索能力和局部改良能力.利用Matlab仿真,在恒定阴影和快速变化阴影2种条件下验证APSO算法的可行性.结果表明,APSO算法能够避免早熟收敛问题,可有效地提高算法的收敛速度和搜索精度.

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来源
《中国电力》 |2013年第10期|85-90|共6页
作者
袁晓玲; 陈宇;
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作者单位

河海大学能源与电气学院,江苏南京210024;

河海大学能源与电气学院,江苏南京210024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
最大功率点跟踪; 局部阴影; 粒子群优化算法; 自适应权重;

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