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

【摘要】：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。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;
【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
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言在光伏系统的实际使用过程中,由于光伏阵列表面的灰尘、周围建筑物、树木和云层等遮挡形成的阴影会大大降低其发电效率。为提高发电效率,必须对光伏系统的最大功率点进行跟踪控制。在局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线会出现多个功率极大值,导致常规最大功率点跟踪(MPPT)

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