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摘要:
光伏阵列在局部阴影时的P-U 曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法
年,卷(期) 2016,(23) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 101-108
页数 8页 分类号
字数 7410字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20160304010
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 李本瑜 33 166 8.0 12.0
2 游昊 13 68 4.0 8.0
3 李银红 5 167 4.0 5.0
4 韩鹏 1 27 1.0 1.0
5 何璇 1 27 1.0 1.0
6 付元欢 1 27 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
光伏发电
最大功率点跟踪
粒子群优化算法
量子粒子群优化算法
研究起点
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
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31
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449556
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