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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
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
作者:
袁晓玲
陈宇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最大功率点跟踪
局部阴影
粒子群优化算法
自适应权重
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
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单位
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袁晓玲
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陈宇
河海大学能源与电气学院
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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
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电力
主办单位:
国网能源研究院
中国电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-9649
CN:
11-3265/TM
开本:
大16开
出版地:
北京市昌平区北七家镇未来科技城北区国家电网公司办公区B315
邮发代号:
2-427
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
7025
总下载数(次)
12
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