【摘 要】
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光伏系统（Photovoltaic,PV）正逐步成为可再生能源发电领域的研发热点,其中光伏系统的输出效率是研究者们最为关心的热门话题。可是,光伏系统的输出受外部环境的影响较大且其具有明显的非线性特性。若光伏系统想要实现最大输出功率,那么就必须在最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）方法的指导下运行,以此来保证光伏发电的输出效率和其系统的稳定性。本文研究
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光伏系统（Photovoltaic,PV）正逐步成为可再生能源发电领域的研发热点,其中光伏系统的输出效率是研究者们最为关心的热门话题。可是,光伏系统的输出受外部环境的影响较大且其具有明显的非线性特性。若光伏系统想要实现最大输出功率,那么就必须在最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）方法的指导下运行,以此来保证光伏发电的输出效率和其系统的稳定性。本文研究了光伏发电系统最大功率点跟踪技术,首先搭建了光伏电池及其阵列的数学模型,分析了光伏发电系统MPPT的实现机理,并且对光伏电池的输出特性进行了详细分析;然后对常用的MPPT算法进行分类,详细分析了在变化的外界环境条件下常用的MPPT技术在最大功率点追踪过程中存在的问题,并提出了一种基于改进的引力搜索算法的MPPT算法。本研究通过改善现有最大功率点跟踪算法的追踪时间和准确度,来改善光伏系统的最大输出效果。通过在引力搜索算法的基础上在引力常数变化因子中加入动态权重,并且在粒子速度更新公式中加入记忆和种群信息交换的相关因子来改进算法。IGSA-MPPT不仅缩短了追踪时间,而且提高了追踪精度,同时还缓解了参考电压的波动。最后,将仿真结果与粒子群优化算法（PSO-MPPT）和引力搜索算法（GSA-MPPT）的MPPT算法进行了比较:与PSO-MPPT和GSA-MPPT相比,IGSA-MPPT的平均跟踪时间分别缩短了0.023s和0.0116s,最大功率平均增长率分别提高了1.7071%和0.7001%。在改变光照和温度的光伏系统仿真中,其性能也高于其他算法。综上所述,与其他算法相比,IGSA-MPPT在追踪时间和精度方面具有更好的表现。在实际应用中,可以提高光伏发电系统的输出效率。
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