针对在局部阴影条件下,光伏阵列的功率-电压特性曲线呈现多个峰值,传统群体智能优化存在收敛速度慢、振荡幅度大和易陷入局部最优等问题,提出一种基于PSO-GWO(Particle Swarm Optimization-Grey Wolf Optimization)算法的MPPT(Maximum P...针对在局部阴影条件下,光伏阵列的功率-电压特性曲线呈现多个峰值,传统群体智能优化存在收敛速度慢、振荡幅度大和易陷入局部最优等问题,提出一种基于PSO-GWO(Particle Swarm Optimization-Grey Wolf Optimization)算法的MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制方法。该算法引入余弦规律变化的收敛因子,平衡GWO算法的全局搜索与局部搜索能力;引入PSO算法,提高灰狼个体与自身经验之间的信息交流。仿真结果表明,提出的PSO-GWO算法在局部阴影条件下不仅能快速收敛,而且功率输出震荡幅度更小,有效提升了局部遮阴条件下光伏阵列的最大功率跟踪效率和精度。展开更多
文摘针对在局部阴影条件下,光伏阵列的功率-电压特性曲线呈现多个峰值,传统群体智能优化存在收敛速度慢、振荡幅度大和易陷入局部最优等问题,提出一种基于PSO-GWO(Particle Swarm Optimization-Grey Wolf Optimization)算法的MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制方法。该算法引入余弦规律变化的收敛因子,平衡GWO算法的全局搜索与局部搜索能力;引入PSO算法,提高灰狼个体与自身经验之间的信息交流。仿真结果表明,提出的PSO-GWO算法在局部阴影条件下不仅能快速收敛,而且功率输出震荡幅度更小,有效提升了局部遮阴条件下光伏阵列的最大功率跟踪效率和精度。
