论文摘要
光伏组件表面因灰尘沉降形成的局部阴影使得光伏阵列功率-电压特性曲线出现多个峰值,从而造成传统的最大功率点跟踪算法失效。粒子群算法因具有良好的全局寻优特性,被应用于局部阴影下的最大功率点追踪中,但仍存在搜索速度慢、精度不高等缺点。基于迁徙策略的自适应粒子群算法采用了自适应系数,其惯性权重和学习因子随着迭代次数的变化而变化,有效地平衡了算法的全局搜索能力和局部寻优能力;同时引入迁徙策略,根据评价算子对粒子种群的多样性进行判断,对多样性低的粒子种群执行迁徙操作,增加种群间的信息交流,跳出局部最优区域。仿真实验结果表明:该算法能避免早熟收敛问题,提高了算法的收敛速度和搜索精度,在静态和动态阴影中都具有良好的追踪效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张红民,巴忠镭,王艳,孙成胜
关键词: 最大功率点跟踪,局部阴影,粒子群优化算法,迁徙策略
来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院
基金: 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcjyA40051)
分类号: TM615;TP18
页码: 148-154
总页数: 7
文件大小: 216K
下载量: 107
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