光伏系统多目标粒子群优化模糊MPPT控制

【摘要】：针对光伏发电系统遭受部分阴影时呈现多峰值、非线性和时变不确定等特性,提出了基于多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MO-PSO)模糊算法,对最大功率点(maximum power point,MPP)进行追踪控制.该算法对模糊控制的模糊集、模糊规则分别进行多目标粒子群算法优化,同时最小化两个目标函数,以提高光照强度变化时系统对最大功率点跟踪(maximum powerpoint tracking,MPPT)的暂态响应速度和稳态精度.通过对干扰观察法、常规模糊控制方法和多目标粒子群优化模糊控制的仿真波形比较,验证了所提控制策略的有效性. 【作者单位】： 天津科技大学电子信息与自动化学院;
【关键词】： 光伏系统 多目标粒子群优化 模糊逻辑 最大功率点跟踪
【基金】：天津市自然科学基金重点资助项目(13JCZDJC29100) 天津市科技特派员项目(15JCTPJC64100,15JCTPJC63700)
【分类号】：TP18;TP273.4
【正文快照】： 太阳能作为一种绿色生态的可再生能源,在诸多方面得到了广泛的应用[1–4].粒子群优化算法(particleswarm optimization,PSO)在单目标优化问题中已被证实应用效果良好[5–7],在多目标问题中也获得了越来越多的关注,近年来已有许多用于求解多目标问题的粒子群算法被提出[8–10].

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