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A Grey Wolf-Assisted Perturb & Observe MPPT Algorithm for a PV System

机译：光伏系统的灰狼辅助扰动和观测MPPT算法

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This paper proposes a new hybrid maximum power point tracking (MPPT) algorithm combining grey wolf optimization (GWO) and perturb & observe (P&O) technique for efficient extraction of maximum power from a photovoltaic system subjected to rapid variation of solar irradiance and partial shading conditions. GWO handles the initial stages of MPPT followed by application of the P&O algorithm at the final stage in view of achieving faster convergence to the global peak (GP). This MPPT thus overcomes the computational overhead as encountered in the case of a GWO-based MPPT algorithm reported earlier by Mohanty et al. The idea behind using the hybrid technique is to scale down the search space of GWO which helps to speed up for achieving convergence toward the GP. The proposed MPPT algorithm is first implemented using MATLAB/Simulink and subsequently an experimental setup is prepared for its practical implementation. From the obtained results, it is confirmed that the proposed MPPT provides superior tracking performance in any weather conditions compared to both GWO and PSO+PO-based MPPT algorithms.
机译：本文提出了一种新的混合最大功率点跟踪（MPPT）算法，该算法结合了灰太狼优化（GWO）和摄动与观察（P＆O）技术，可有效地提取受到太阳辐照度和局部遮蔽条件快速变化影响的光伏系统的最大功率。 GWO处理MPPT的初始阶段，然后在最终阶段应用P＆O算法，以实现更快地收敛到全局峰值（GP）。因此，这种MPPT克服了Mohanty等人先前报道的基于GWO的MPPT算法遇到的计算开销。使用混合技术的想法是缩小GWO的搜索空间，这有助于加快向GP的收敛速度。提出的MPPT算法首先使用MATLAB / Simulink实现，然后为实际实现准备了实验装置。从获得的结果可以确认，与基于GWO和基于PSO + PO的MPPT算法相比，所提出的MPPT在任何天气条件下均具有出色的跟踪性能。

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