首页 期刊 电气应用 基于自然选择的改进粒子群优化MPPT算法 【正文】

基于自然选择的改进粒子群优化MPPT算法

作者:徐岩; 梁大为; 李春来; 杨立滨 华北电力大学保定电气与电子工程学院; 华北电力大学保定新能源电力系统国家重点实验室; 国网青海省电力公司电力科学研究院
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摘要:光伏阵列在非均匀光照条件下的输出具有非线性、多峰值的特点。针对目前传统粒子群优化MPPT算法(PSO算法)易陷入早熟收敛及在迭代后期搜寻能力下降的缺陷,首次提出将基于自然选择机理的改进粒子群算法运用到光伏最大功率点寻优当中。新算法通过对迭代过程中适应度低的粒子进行淘汰和替换,使粒子群在迭代过程中具有更佳的寻优能力和求解速度,并大大减少了算法早熟收敛的情况。经过Matlab建模仿真及实验验证,验证了基于自然选择的改进粒子群算法比传统PSO算法拥有更好的最大功率点追踪效果。

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