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摘要
在复杂应用环境下,光伏系统输出特性曲线通常呈多峰状、带噪声等特点,且由于光照强度的时变性,导致输出功率变化较快,对最大功率点跟踪(MPPT)算法的实时性、准确性有更高的要求。采用猫群算法(CSO)结合递推最小二乘法对光伏阵列多峰MPPT进行控制,很好地利用了猫的懒散性,多数时间内进行搜索,而少数时间进行跟踪,缩短了收敛时间;同时采用递推最小二乘法,有效提高了最优解的精度。最后,通过仿真和实验分析,并将该算法与多种智能算法比较,验证了该控制策略的实时性和高效性。
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在复杂应用环境下,光伏系统输出特性曲线通常呈多峰状、带噪声等特点,且由于光照强度的时变性,导致输出功率变化较快,对最大功率点跟踪(MPPT)算法的实时性、准确性有更高的要求。采用猫群算法(CSO)结合递推最小二乘法对光伏阵列多峰MPPT进行控制,很好地利用了猫的懒散性,多数时间内进行搜索,而少数时间进行跟踪,缩短了收敛时间;同时采用递推最小二乘法,有效提高了最优解的精度。最后,通过仿真和实验分析,并将该算法与多种智能算法比较,验证了该控制策略的实时性和高效性。
