针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)...针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。展开更多
光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在...光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。展开更多
文摘针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。
文摘光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。
