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光伏ANN-MPPT中PID控制器的群智能优化

Optimization of PID controller in ANN-MPPT of photovoltaic systems using swarm intelligence
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摘要 为解决光伏板在太阳照度经历波动、光伏阵列面临局部遮阴或低辐照度等复杂条件下的最大功率点跟踪(MPPT)问题,引入鹈鹕优化算法(POA)对电压控制环中神经网络的下一级PID控制器的参数进行优化。POA通过智能搜索确定PID控制器的三个关键参数的优化量,在设定合适的种群数和迭代数后,能够收敛到全局最优解。仿真结果表明,优化后的PID控制器能够有效地维持系统在最大功率点附近运行的稳定性,减少振荡现象的发生。该方法的合理性与有效性得到验证,具备工程应用价值。 To solve the maximum power point tracking(MPPT)issue of photovoltaic panels under com⁃plex conditions such as fluctuating solar irradiance,partial shading of photovoltaic arrays,or low irradi⁃ance,the Pelican Optimization Algorithm(POA)is introduced to optimize the parameters of the next-level PID controller in the voltage control loop.By intelligently searching for the three key parameters of the PID controller,the optimization quantity is determined.Appropriate population size and number of iterations are set to ensure that the algorithm converges to the global optimal solution.Simulation results show that the optimized PID controller can effectively maintain the system's stable operation near the maximum power point and reduce the occurrence of oscillations.It's rationality and effectiveness have been verified and are applicable in engineering.
作者 占倩 梁佳琦 唐君山 马家庆 ZHAN Qian;LIANG Jiaqi;TANG Junshan;MA Jiaqing(The Electrical Engineering College,Guizhou University,Guiyang 550025,China)
出处 《微处理机》 2025年第4期26-30,共5页 Microprocessors
基金 国家自然科学基金资助项目(62163006、52267003) 贵州省科技厅支撑计划项目(QKHZ[2021]G442、QKHZ[2022]G264、QKHZ[2023]G096、QKHZ[2023]G179)。
关键词 光伏 最大功率点跟踪 鹈鹕优化算法 神经网络 PID控制 photovoltaic maximum power point tracking pelican optimization algorithm neural net-works PID control
作者简介 占倩(2004-),女,安徽省铜陵市人,本科,主研方向:交直流能量变换器;通讯作者:马家庆(1981-),男,贵州省遵义市人,博士,副教授,主研方向:交流电机智能控制及电力电子非线性控制。
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参考文献6

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