【摘 要】
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光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的
【机 构】
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宜宾学院中德工程学院,四川 宜宾 644000;宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000;昆明理工大学电力工程学院,云南 昆明 650500
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光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.
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