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摘要:
光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线呈现多峰值现象,传统的MPPT算法将会失效.采用粒子群算法可有效解决多峰值最大功率点跟踪问题,但标准粒子群算法存在容易陷入局部最优、收敛速度较慢和稳定精度较差等问题.针对标准粒子群算法的不足,文章提出一种改进型自适应学习因子粒子群算法.该方法对学习因子C1和C2进行自适应调整,平衡粒子向"自身认知"和"社会认知"学习的能力;与此同时,引入惯性权重调节参数,以提高算法的收敛速度和精度.仿真结果表明,该算法在均匀光照强度、动态阴影和静态阴影条件下,均能快速精确实现最大功率点跟踪,有效地提高了光伏阵列输出效率.
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文献信息
篇名 局部阴影条件下光伏阵列MPPT算法研究
来源期刊 电工技术 学科 工学
关键词 局部阴影 多峰值 改进型 粒子群算法
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 新能源系统与设备
研究方向 页码范围 60-63
页数 4页 分类号 TM83
字数 2145字 语种 中文
DOI 10.19768/j.cnki.dgjs.2020.04.020
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 朱金荣 8 30 3.0 5.0
2 黄圣铧 2 0 0.0 0.0
3 夏一峰 3 1 1.0 1.0
传播情况
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局部阴影
多峰值
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粒子群算法
研究起点
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期刊影响力
电工技术
半月刊
1002-1388
50-1072/TM
32开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-61
1980
chi
出版文献量(篇)
12910
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32
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