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摘要:
局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线将呈现多个功率峰值点的特性,而传统光伏阵列最大功率点跟踪算法只能有效跟踪单个功率峰值点.针对局部阴影条件下传统方法多峰寻优失效的问题,现有的研究工作主要以粒子群、差分进化等方法进行多峰寻优跟踪.这些算法具有较好的全局寻优能力,但其局部搜索过程容易出现收敛停滞的问题,因此文章提出了一种基于自适应梯度下降和差分进化相结合的改进算法,该算法在差分进化算法搜索后期使用自适应梯度下降法进行局部搜索优化.仿真实验结果表明,改进算法能准确找到最大功率点,有效解决收敛停滞问题,与粒子群算法和差分进化算法相比,平均总寻优时间分别减少了52.67%和40.05%,收敛速度有进一步提升.
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文献信息
篇名 基于梯度下降和差分进化的光伏阵列MPPT方法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 局部阴影条件 光伏阵列 最大功率点跟踪 差分进化法 自适应梯度下降法
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 人工智能驱动的自动化
研究方向 页码范围 1695-1702
页数 8页 分类号 TP18
字数 6140字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.170630
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 何华光 广西大学计算机与电子信息学院 24 94 6.0 7.0
2 叶进 广西大学计算机与电子信息学院 21 55 5.0 6.0
3 胡亮青 广西大学计算机与电子信息学院 4 3 1.0 1.0
4 董美辰 广西大学计算机与电子信息学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
局部阴影条件
光伏阵列
最大功率点跟踪
差分进化法
自适应梯度下降法
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
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