粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用

【摘要】：局部阴影情况下,光伏阵列功率-电压(P-U)特性曲线呈现多个极值点,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法会失效。研究了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在光伏阵列(photovoltaic array)多峰MPPT中的应用,该方法根据多峰P-U曲线的特性,提出将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。设置了粒子群算法的参数,同时提出有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。 【作者单位】： 电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学);
【关键词】： 局部阴影 多峰 全局最大功率点跟踪 粒子群算法 光伏阵列
【基金】：国家自然科学基金项目(50977029)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。法;光伏阵列0引言光伏发电有分布广泛、无污染、使用方便等优点,备受青睐,蓬勃发展。但在发展中也有许多

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