基于改进CPSO的动态阴影环境下光伏MPPT仿真研究

发布时间：2021-07-21 04:29

　　动态阴影下,传统最大功率点追踪（MPPT）算法易陷入局部极值,而常规粒子群（PSO）算法实现的MPPT控制易给系统带来较大的振荡。针对上述问题,提出一种自适应精英策略改进混沌粒子群（AEM-CPSO）算法的MPPT控制策略。该算法对粒子前三次迭代进行混沌搜索,使粒子在初始状态具有全局遍历性。自适应精英策略运用于粒子搜索后期,用于缓解算法后期振荡的问题。仿真结果表明,AEM-CPSO算法在全局搜索性,追踪速度以及暂态稳定性都优于传统方法。 

【文章来源】：电力系统保护与控制. 2019,47(06)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]含STATCOM的风电场级多PI控制器参数优化[J]. 魏薇,史林军,赫卫国,史江峰,吴峰.  广东电力. 2018(09)
[2]基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术[J]. 郑伟,陈仕彬,梁福波,魏乔,章云.  热力发电. 2018(02)
[3]一种基于功率闭环控制的改进全局MPPT方法[J]. 吴志程,江智军,杨晓辉.  电力系统保护与控制. 2018(01)
[4]基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化[J]. 贺禹强,刘故帅,肖异瑶,张忠会.  电力系统保护与控制. 2017(23)
[5]光伏发电系统功率输出控制模式研究[J]. 原敬磊,赵李宏,李明,刘洋,包磊.  智慧电力. 2017(11)
[6]基于自适应可控开关矩阵的光伏阵列优化配置策略[J]. 王秀云,田壁源.  电力系统保护与控制. 2017(17)
[7]基于模糊控制的光伏MPPT算法改进[J]. 范钦民,闫飞,张翠芳,陈科,邹应全.  太阳能学报. 2017(08)
[8]无惯性自适应精英变异反向粒子群优化算法[J]. 康岚兰,董文永,宋婉娟,李康顺.  通信学报. 2017(08)
[9]基于变尺度混沌优化搜索的局部阴影条件下光伏阵列MPPT研究[J]. 王立华,魏学业,孟一飞,张恒.  中南大学学报(自然科学版). 2017(07)
[10]基于改进粒子群算法的锅炉再热蒸汽温度模型辨识[J]. 张经纬,归一数,康英伟,陈欢乐,杨平,吴周晶.  热力发电. 2017(07)



本文编号：3294310