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摘要
针对在局部阴影情况下光伏阵列的功率-电压(P-U)特性曲线呈多峰特性，粒子群算法应用于局部阴影下的最大功率点跟踪(MPPT)跟踪，存在搜索速度慢、精度低的缺点。提出自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法的最大功率点跟踪算法，自动更新惯性权重w和学习因子C1、C2，通过仿真实验，优化前的全局最大功率点(GMPP)跟踪时间是 0.045 s，输出功率为 468 W。优化后的自适应粒子群算法 GMPP跟踪时间为 0.020 s，输出功率稳定在为 480 W，光伏阵列的输出功率跟踪误差小于 30%。在所搭建辐照度突变模型仿真中，在 4.022 s突变到 300 W/m2时经过 0.05 s又重新跟踪到了新的最大功率点稳定在 0.075 MW。最后通过实验平台验证，优化后的自适应粒子群优化算法与传统的粒子群优化算法相比，追踪时间减少了 55.5%，误差小于 5%，验证了该算法可行性和实用性。
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