自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用

摘要：

在光伏发电系统中,光伏阵列往往会受到局部阴影现象的影响,造成系统的不稳定运行和输出功率的降低,且光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰值,常规最大功率点跟踪(MPPT)算法因其只能单峰寻优而不能完成对最大功率点的跟踪.粒子群优化(PSO)算法则有着良好的多峰全局寻优能力,被广泛应用在局部阴影的最大功率点跟踪中,但是PSO算法有着收敛速度不足和搜索精度低的缺点.为此,提出了基于自适应权重的粒子群优化(APSO)算法,即在运算过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,有效地提高整体算法的全局搜索能力和局部改良能力.利用Matlab仿真,在恒定阴影和快速变化阴影2种条件下验证APSO算法的可行性.结果表明,APSO算法能够避免早熟收敛问题,可有效地提高算法的收敛速度和搜索精度.

关键词：最大功率点跟踪、局部阴影、粒子群优化算法、自适应权重

所属期刊栏目：46

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：85-90