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摘要
光伏阵列输出在不同工况下具有单峰或多峰特性，针对因最大功率点跟踪（MPPT）精度不高、跟踪时间较长而导致光伏发电效率低下的问题，提出一种改进量子粒子群优化（QPSO）算法，其采用Logistic混沌映射初始化粒子种群，在种群进化前期将反向学习策略引入惯性权重自适应调整量子粒子群优化（DCWQPSO）算法中，扩大种群搜索范围，提高种群的全局搜索能力，而在种群进化后期将模拟退火机制进入DCWQPSO算法中，提高种群收敛速度，并对粒子群进行柯西变异，增大粒子多样性，增强局部搜索能力。Matlab仿真结果表明，采用该算法能使光伏阵列在0.6s左右完成MPPT，相比其他算法缩短了约1/2倍跟踪时间，且提高了跟踪精度，为进一步提高光伏发电效率提供参考。
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单位湖北汽车工业学院
