不斷變化的外部環(huán)境對(duì)光伏列陣的輸出有著特殊的影響,為減小能量損失,須對(duì)光伏陣列進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)。粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)在多峰值尋優(yōu)中具有良好的性能,然而粒子在尋優(yōu)的過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)過(guò)早收斂的現(xiàn)象,導(dǎo)致其尋優(yōu)精度有所欠缺。為解決以上的缺陷,提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)與布谷鳥搜索(cuckoo search,CS)混合算法應(yīng)用于最大功率點(diǎn)跟蹤。并在MATLAB/Simulink平臺(tái)中搭建仿真模型對(duì)混合算法進(jìn)行驗(yàn)證,并與其他方法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果證明,改進(jìn)算法有良好的響應(yīng)速度和較高的優(yōu)化精度。

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【文章目錄】：
1 光伏電池輸出特性
2 粒子群-布谷鳥算法
    2.1 標(biāo)準(zhǔn)PSO
    2.2 IPSO
    2.3 布谷鳥搜索算法(CS)
    2.4 改進(jìn)粒子群-布谷鳥算法在MPPT中的應(yīng)用
3 仿真分析
4 結(jié)論



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