针对局部遮阴条件下光伏阵列多峰值特性引起的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法容易陷入局部最优等问题,提出基于混沌改进灰狼优化算法与扰动观测法的MPPT算法(CGWO-P&O)。引入混沌映射策略对灰狼种群进行初...针对局部遮阴条件下光伏阵列多峰值特性引起的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法容易陷入局部最优等问题,提出基于混沌改进灰狼优化算法与扰动观测法的MPPT算法(CGWO-P&O)。引入混沌映射策略对灰狼种群进行初始化,增加种群多样性与分布均匀性,均衡灰狼优化算法的全局搜索和局部搜索能力,避免陷入局部最优;利用扰动观测法克服灰狼优化算法搜索速度慢等问题,提高后期对最大功率点的逼近速度。仿真结果表明:CGWO-P&O算法显著提高了对光伏系统最大功率点的跟踪速度和跟踪精度,有效解决了复杂遮阴条件下功率多峰值带来的局部最优等问题。展开更多
文摘针对局部遮阴条件下光伏阵列多峰值特性引起的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法容易陷入局部最优等问题,提出基于混沌改进灰狼优化算法与扰动观测法的MPPT算法(CGWO-P&O)。引入混沌映射策略对灰狼种群进行初始化,增加种群多样性与分布均匀性,均衡灰狼优化算法的全局搜索和局部搜索能力,避免陷入局部最优;利用扰动观测法克服灰狼优化算法搜索速度慢等问题,提高后期对最大功率点的逼近速度。仿真结果表明:CGWO-P&O算法显著提高了对光伏系统最大功率点的跟踪速度和跟踪精度,有效解决了复杂遮阴条件下功率多峰值带来的局部最优等问题。
