基于改进粒子群算法光伏的最大功率跟踪

• 作者: 姜吉顺 张宗超 徐义涛 焦提操
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏列阵 最大功率跟踪 粒子群算法 布谷鸟搜索
• 年，卷（期）: 2019,（34）
• 所属期刊栏目: 电工技术
• 页码范围: 180-185
• 页数: 6页
• 分类号: TM615
• 字数: 4397字
• 语种: 中文

摘要

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT).粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺.为解决以上的缺陷,提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索( cuckoo search,CS)混合算法应用于最大功率点跟踪.并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,改进算法有良好的响应速度和较高的优化精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜吉顺	山东理工大学电气与电子工程学院	22	78	5.0	7.0
2	焦提操	山东理工大学电气与电子工程学院	7	4	1.0	2.0
3	张宗超	山东理工大学电气与电子工程学院	3	3	1.0	1.0
4	徐义涛	山东理工大学电气与电子工程学院	2	0	0.0	0.0