优化粒子群算法在复杂遮阴条件光伏系统最大功率点跟踪中的应用

【摘要】：光伏发电系统中,由于光伏阵列长期工作在户外,光伏电池在工作中难免会被树叶、建筑物、云层等遮挡造成局部阴影,造成光伏电池经常出现运行不稳定和输出功率降低的问题,传统粒子群算法收敛速度慢、搜索精度低,容易陷入"维数灾"和局部最优问题,本文提出一种基于改进自适应动态惯性权重并引入粒子寻优目标适应度评判系数的优化粒子群算法(GPPSO),应用于复杂遮阴条件下的最大功率点的跟踪,结果表明双重优化后的该算法有效提高了局部精确搜索和寻优空间全局收敛能力,在目标函数最优求解过程中精度和收敛速度都明显提高,能够较快适应环境变化,较大程度上避免系统"早熟"、迭代冗长、局部最优等问题。最后制作了一台具有MPPT控制模块的光伏发电DC-DC变换器实验样机进行试验,结果表明该算法的正确性和可行性,达到预期目标。 【作者单位】：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【关键词】：光伏系统 复杂遮阴条件 改进粒子群算法 MPPT效率
【分类号】：TP18;TM615
【正文快照】： 1 引言 太阳能作为一种新兴的清洁、可再生绿色能源,已经在世界范围内受到高度重视并取得了长足进展,而基于太阳能的光伏发电有望成为缓解全球性能源危机和日益严重的环境问题的关键技术之一[1]。光伏发电系统中,由于光伏阵列长期工作在户外,光伏电池在工作中难免被周围建筑

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