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基于混合改进自适应粒子群算法的光伏MPPT控制
1
作者
樊立萍
姚凌颖
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第10期261-266,共6页
针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO...
针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO)的最大功率点跟踪算法,解决粒子群算法在部分阴影条件下容易陷入局部最优以及稳态波动大等问题。结果显示,IAPSO算法能够适应光照条件的变化,实现光伏阵列快速、高精度的最大功率点跟踪,有效解决了常规最大功率点跟踪方法存在的局部最优、稳态振荡等问题。
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关键词
光伏系统
部分阴影条件
最大功率点跟踪
自适应粒子群优化
混合改进
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职称材料
题名
基于混合改进自适应粒子群算法的光伏MPPT控制
1
作者
樊立萍
姚凌颖
机构
沈阳化工大学信息工程学院
工业环境-资源协同控制与优化技术辽宁省高校重点实验室
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第10期261-266,共6页
基金
辽宁省教育厅重点攻关项目(LJKZZ20220057)
中国-北马其顿政府间科技合作项目(国科外〔2019〕22:6-8)。
文摘
针对常规粒子群算法对部分遮光条件下多峰值光伏阵列的最大功率跟踪容易陷入局部最优等问题,引入混沌映射函数初始化种群,同时引入非线性动态惯性权重系数以及动态学习因子设计自适应粒子群优化算法,构建基于混合改进自适应粒子群(IAPSO)的最大功率点跟踪算法,解决粒子群算法在部分阴影条件下容易陷入局部最优以及稳态波动大等问题。结果显示,IAPSO算法能够适应光照条件的变化,实现光伏阵列快速、高精度的最大功率点跟踪,有效解决了常规最大功率点跟踪方法存在的局部最优、稳态振荡等问题。
关键词
光伏系统
部分阴影条件
最大功率点跟踪
自适应粒子群优化
混合改进
Keywords
photovoltaic system
partial shading condition
maximum power point tracking
adaptive particle swarm optimization
hybrid improvement
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合改进自适应粒子群算法的光伏MPPT控制
樊立萍
姚凌颖
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024
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