基于改进粒子群算法的光伏系统MPPT控制研究

摘要：

光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下.由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的PSO算法来实现全局最大功率点跟踪.通过改善传统PSO算法的惯性权重系数并优化粒子的搜索顺序,可以减少迭代次数,从而在更短的时间内找到MPP(最大功率点),以确保准确的跟踪最大功率,使系统始终保持最高效率运行.最后,搭建了局部阴影条件下的光伏阵列仿真模型,对提出的算法进行了仿真验证,并与传统的扰动观察法对比分析,仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,利用改进的智能算法,有效地解决了光伏系统在局部阴影条件下准确的追踪系统全局最大功率点的问题,并且加快了系统控制器的响应速度、有效地抑制震荡并且提高了追踪效率.

关键词：光伏;最大功率点跟踪;局部阴影;粒子群优化;随机惯性

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室访问学者项目资助

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：133-139,153