基于改进粒子群算法光伏的最大功率跟踪

作者：徐义涛; 姜吉顺^*; 张宗超; 焦提操

来源：科学技术与工程, 2019, 19(34): 180-185.

• 光伏列阵
• 最大功率跟踪
• 粒子群算法
• 布谷鸟搜索

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为解决以上的缺陷,提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,改进算法有良好的响应速度和较高的优化精度。

• 单位
  电子工程学院; 山东理工大学