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摘要:
在光伏发电系统中,光伏阵列往往会受到局部阴影现象的影响,造成系统的不稳定运行和输出功率的降低,且光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰值,常规最大功率点跟踪(MPPT)算法因其只能单峰寻优而不能完成对最大功率点的跟踪.粒子群优化(PSO)算法则有着良好的多峰全局寻优能力,被广泛应用在局部阴影的最大功率点跟踪中,但是PSO算法有着收敛速度不足和搜索精度低的缺点.为此,提出了基于自适应权重的粒子群优化(APSO)算法,即在运算过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,有效地提高整体算法的全局搜索能力和局部改良能力.利用Matlab仿真,在恒定阴影和快速变化阴影2种条件下验证APSO算法的可行性.结果表明,APSO算法能够避免早熟收敛问题,可有效地提高算法的收敛速度和搜索精度.
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文献信息
篇名 自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用
来源期刊 中国电力 学科 工学
关键词 最大功率点跟踪 局部阴影 粒子群优化算法 自适应权重
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 新能源
研究方向 页码范围 85-90
页数 6页 分类号 TM615
字数 3828字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁晓玲 河海大学能源与电气学院 45 361 11.0 18.0
2 陈宇 河海大学能源与电气学院 16 101 4.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
最大功率点跟踪
局部阴影
粒子群优化算法
自适应权重
研究起点
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