自適應權重粒子群算法在陰影光伏發(fā)電最大功率點跟蹤(MPPT)中的應用

【摘要】：在光伏發(fā)電系統(tǒng)中,光伏陣列往往會受到局部陰影現(xiàn)象的影響,造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定運行和輸出功率的降低,且光伏陣列的P-U特性曲線會出現(xiàn)多峰值,常規(guī)最大功率點跟蹤(MPPT)算法因其只能單峰尋優(yōu)而不能完成對最大功率點的跟蹤。粒子群優(yōu)化(PSO)算法則有著良好的多峰全局尋優(yōu)能力,被廣泛應用在局部陰影的最大功率點跟蹤中,但是PSO算法有著收斂速度不足和搜索精度低的缺點。為此,提出了基于自適應權重的粒子群優(yōu)化(APSO)算法,即在運算過程中通過引入非線性動態(tài)慣性權重系數(shù),有效地提高整體算法的全局搜索能力和局部改良能力。利用Matlab仿真,在恒定陰影和快速變化陰影2種條件下驗證APSO算法的可行性。結果表明,APSO算法能夠避免早熟收斂問題,可有效地提高算法的收斂速度和搜索精度。 【作者單位】： 河海大學能源與電氣學院;
【關鍵詞】： 最大功率點跟蹤 局部陰影 粒子群優(yōu)化算法 自適應權重
【分類號】：TM615
【正文快照】： 0引言在光伏系統(tǒng)的實際使用過程中,由于光伏陣列表面的灰塵、周圍建筑物、樹木和云層等遮擋形成的陰影會大大降低其發(fā)電效率。為提高發(fā)電效率,必須對光伏系統(tǒng)的最大功率點進行跟蹤控制。在局部陰影條件下,光伏陣列的P-U曲線會出現(xiàn)多個功率極大值,導致常規(guī)最大功率點跟蹤(MPPT)

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