基于分组粒子群的光伏最大功率点跟踪方法

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fkj1022

【摘要】

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针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和优化的扰动观察法(perturb and observe

【作者】

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杨增瑞孙凤伟戴兆乐毛明轩

【机构】

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中国电子科技集团公司第二十八研究所,重庆大学电气工程学院

【出处】

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计算机测量与控制

【发表日期】

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2020年7期

【关键词】

：

光伏发电系统最大功率点跟踪粒子群算法扰动观察法 photovoltaic(PV)systemspower point tracking(MPPT)part

【基金项目】

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国家重点研发计划(子课题)资助项目(2018YFB0-905802),中国博士后科学基金资助项目(2018M643410)

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针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和优化的扰动观察法(perturb and observe,P&O)相结合的MPPT (maximum power point tracking)算法进行光伏发电系统输出功率的提升;提出的最大功率点算法分为两个阶段,首先通过将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的分组思想引入到传统粒子群算

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