【摘要】：在光伏系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤過程中,針對(duì)太陽(yáng)輻射強(qiáng)度改變時(shí),粒子群算法易出現(xiàn)收斂速度慢、陷入局部最優(yōu)等問題,提出了一種慣性權(quán)重對(duì)數(shù)遞減粒子群(LOGPSO)算法,該算法將慣性權(quán)重以對(duì)數(shù)形式遞減,并加入了對(duì)數(shù)調(diào)整因子,使運(yùn)行初期的MPPT能夠較快地確定極大功率值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的電壓,運(yùn)行中期的慣性權(quán)重迅速減小,運(yùn)行后期的MPPT能夠精確地搜索到最大功率點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的電壓。仿真結(jié)果表明,在不同的太陽(yáng)輻射強(qiáng)度條件下,LOGPSO算法能夠顯著改善光伏系統(tǒng)MPPT中存在的收斂速度慢、收斂精度低等問題。
[Abstract]:In the process of maximum power point tracking of photovoltaic system, a logarithmic particle swarm optimization (LOGPSO) algorithm with decreasing inertia weight is proposed to solve the problem that particle swarm optimization (PSO) is prone to slow convergence and fall into local optimization when the solar radiation intensity is changed. The algorithm decreases the inertia weight in logarithmic form and adds logarithmic adjustment factor, so that the initial MPPT can quickly determine the voltage corresponding to the maximum power point, and the inertia weight in the middle period of operation decreases rapidly. The post-operation MPPT can accurately search for the voltage corresponding to the maximum power point. The simulation results show that under different solar radiation intensities, the LOGPSO algorithm can significantly improve the slow convergence rate and the low convergence precision of the photovoltaic system MPPT.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51667013)
【分類號(hào)】：TM615;TP18

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本文編號(hào)：2454738