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摘要
【目的】光伏电池在实际应用中接收的光照可能会被遮挡，光伏阵列会在局部遮荫条件下运行，造成光伏系统输出功率出现多峰值的情况。针对传统最大功率点追踪（MPPT）算法全局追踪能力弱，以及难以兼顾追踪速度和精度的问题，提出了猎人猎物优化算法（HPO）与变步长扰动观察法（IP&O）的结合算法。【方法】首先利用HPO算法，初始化种群之后得到光伏系统的初始最大功率，并将其定义为整个算法的全局最优值。之后每次更新输出功率都要与最优值比较，保留功率较大的作为全局最优值。当满足算法切换条件时，认为HPO算法已经追踪到最大功率点附近，切换到IP&O算法在最大功率点附近扰动，直至输出最优值。其次当光伏系统接收到光照发生变化时，可以通过重启条件快速重启HPO-IP&O算法。【结果】为验证所提算法的可靠性，在MATLAB/Simlink中建立光伏系统仿真模型。在不同的光照条件下，分别将粒子群算法（PSO）、鲸鱼算法（WOA）和所提算法对比。仿真结果表明：HPO-IP&O算法不会陷入局部极值，同时其追踪精度也优于WOA算法，但是与PSO算法相差不大。在追踪速度上，HPO-IP&O算法均快于WOA和PSO算法，且功率越大HPO-IP&O所用时间越短。【结论】HPO-IP&O算法解决了传统MPPT算法的易陷入局部最优值、无法兼顾追踪速度和精度的问题，通过仿真实验验证了所提算法在不同光照条件下的可行性和可靠性。
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