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摘要
为解决多峰值下光伏阵列的全局极值跟踪容易陷入局部最优的问题，文章通过探索标准帝国竞争算法（ICA）在局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪（MPPT）中的适用性，提出一种基于改进ICA的光伏阵列多峰值MPPT方案。首先，为增强ICA算法的全局搜索性能，利用模拟二进制交叉学习方法，对ICA的同化过程进行了改进。其次，引入自适应革命因子以提升算法的局部寻优能力，并采用最优值选择机制保留原始帝国的优秀因子以提高算法的收敛速度。然后，基于改进的ICA，构建了光伏阵列MPPT仿真模型。最后，对改进前后算法对光伏阵列MPPT的静态和动态性能进行仿真对比，结果显示，改进的ICA在静态工况下能够准确跟踪最大功率点，跟踪时间为0.18 s，动态最大功率点跟踪时间为0.19 s，误差在0.9%。研究表明，所提方法不仅能实现不同阴影遮蔽工况下的动态和静态MPPT，同时也能提高跟踪精度和响应速度。
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