基于混合优化算法的最大功率点追踪方法

作者：黄荣赓^*

来源：厦门理工学院学报, 2021, 29(03): 29-36.

DOI：10.19697/j.cnki.1673-4432.202103005

• 最大功率点追踪方法
• 粒子群优化算法
• 万有引力搜索算法
• 惯性权重
• 认知因子
• 社会因子

针对部分阴影条件下粒子群优化(PSO)算法追踪最大功率点时间较长与功率波动大的问题,提出一种基于万有引力与粒子群混合优化(GPSHO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法。该方法将万有引力搜索算法引入粒子群算法,在迭代过程中通过调节PSO算法的惯性权重、认知因子和社会因子提高算法的收敛速度,实现追踪全局最大功率点。仿真与实验结果表明:该方法能够在不同光照情况下精准地追踪全局最大功率点,其搜索速度大约比基于自适应惯性权重粒子群(APSO)算法的MPPT方法快1倍,功率振荡亦更小。

• 单位
  厦门理工学院