動態(tài)陰影下,傳統(tǒng)最大功率點追蹤（MPPT）算法易陷入局部極值,而常規(guī)粒子群（PSO）算法實現的MPPT控制易給系統(tǒng)帶來較大的振蕩。針對上述問題,提出一種自適應精英策略改進混沌粒子群（AEM-CPSO）算法的MPPT控制策略。該算法對粒子前三次迭代進行混沌搜索,使粒子在初始狀態(tài)具有全局遍歷性。自適應精英策略運用于粒子搜索后期,用于緩解算法后期振蕩的問題。仿真結果表明,AEM-CPSO算法在全局搜索性,追蹤速度以及暫態(tài)穩(wěn)定性都優(yōu)于傳統(tǒng)方法。 

【文章來源】：電力系統(tǒng)保護與控制. 2019,47(06)北大核心CSCD

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]含STATCOM的風電場級多PI控制器參數優(yōu)化[J]. 魏薇,史林軍,赫衛(wèi)國,史江峰,吳峰.  廣東電力. 2018(09)
[2]基于PSO-PSA的光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤技術[J]. 鄭偉,陳仕彬,梁福波,魏喬,章云.  熱力發(fā)電. 2018(02)
[3]一種基于功率閉環(huán)控制的改進全局MPPT方法[J]. 吳志程,江智軍,楊曉輝.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2018(01)
[4]基于改進GA-PSO混合算法的變電站選址優(yōu)化[J]. 賀禹強,劉故帥,肖異瑤,張忠會.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(23)
[5]光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出控制模式研究[J]. 原敬磊,趙李宏,李明,劉洋,包磊.  智慧電力. 2017(11)
[6]基于自適應可控開關矩陣的光伏陣列優(yōu)化配置策略[J]. 王秀云,田壁源.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(17)
[7]基于模糊控制的光伏MPPT算法改進[J]. 范欽民,閆飛,張翠芳,陳科,鄒應全.  太陽能學報. 2017(08)
[8]無慣性自適應精英變異反向粒子群優(yōu)化算法[J]. 康嵐蘭,董文永,宋婉娟,李康順.  通信學報. 2017(08)
[9]基于變尺度混沌優(yōu)化搜索的局部陰影條件下光伏陣列MPPT研究[J]. 王立華,魏學業(yè),孟一飛,張恒.  中南大學學報(自然科學版). 2017(07)
[10]基于改進粒子群算法的鍋爐再熱蒸汽溫度模型辨識[J]. 張經緯,歸一數,康英偉,陳歡樂,楊平,吳周晶.  熱力發(fā)電. 2017(07)



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