改进蝙蝠算法在光伏阵列存在局部阴影时的应用

摘要：

在光伏发电系统中,经常存在电池板局部被遮挡的情况,造成电池板出现多峰极值的现象.传统的最大功率点(MPPT)搜索方法常常会陷入局部极值,从而错过或丢失系统的全局最大功率点,甚至产生振荡导致系统榆出不稳定.提出一种改进的蝙蝠算法(IBA),并应用到太阳能阵列存在局部阴影条件下的最大功率点寻优控制中.通过混沌初始化,对群体的初始位置进行更新,增力种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重,使算法在优化前期具有较强的全局搜索能力,后期有较强的局部收缩能力,同时引入Levy飞行来产生跳跃速度,跳出局部极值;引入动态收缩区间,有效地减小算法的搜索范围.以上改进,避免了种群受到局部极值的影响而过早收敛.光伏发电系统的仿真表明:在其受到局部遮挡而出现多峰极值的情况下,改进的蝙蝠算法能够快速找到全局最优点,并且精度高.

关键词：光伏阵列、最大功率点、局部极值、改进蝙蝠算法、混沌搜索

所属期刊栏目：45

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目F2016203006;Hebei Natural Science FoundationF2016203006

在线出版日期：2018-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：71-81