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基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略
1
作者
陈刚
刘旭阳
+1 位作者
李国雄
刘亚雄
《智慧电力》
北大核心
2025年第2期58-64,共7页
在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT...
在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT)控制策略。研究引入动态惯性权重、异步学习因子和自然选择机制,在分析寻优过程中对惯性权重和学习因子实时调整,并对群体进行自然选择操作以提高算法的全局寻优性能。仿真分析表明,所提算法在收敛速度和精度方面优势明显,且在追踪到最大功率点后的输出功率更平稳。
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关键词
光伏阵列
MPPT
动态部分遮阴
自然选择粒子群算法
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职称材料
题名
基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略
1
作者
陈刚
刘旭阳
李国雄
刘亚雄
机构
湖南工业大学电气与信息工程学院
国网株洲供电公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第2期58-64,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173136)。
文摘
在部分阴影条件(PSC)下,光伏阵列呈现高度非线性的功率-电压特性。针对经典粒子群算法(PSO)易陷入局部最优、输出稳定后出现功率波动等问题,提出一种基于改进的自然选择粒子群算法(INSPSO)结合增量电导法(INC)的光伏最大功率点追踪(MPPT)控制策略。研究引入动态惯性权重、异步学习因子和自然选择机制,在分析寻优过程中对惯性权重和学习因子实时调整,并对群体进行自然选择操作以提高算法的全局寻优性能。仿真分析表明,所提算法在收敛速度和精度方面优势明显,且在追踪到最大功率点后的输出功率更平稳。
关键词
光伏阵列
MPPT
动态部分遮阴
自然选择粒子群算法
Keywords
photovoltaic array
MPPT
dynamic partial shading
natural selection particle swarm optimization algorithm
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于INSPSO-INC算法的光伏MPPT控制策略
陈刚
刘旭阳
李国雄
刘亚雄
《智慧电力》
北大核心
2025
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