基于LOGPSO算法的光伏系统MPPT研究

发布时间：2019-04-08 16:29

【摘要】：在光伏系统最大功率点跟踪过程中,针对太阳辐射强度改变时,粒子群算法易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出了一种惯性权重对数递减粒子群(LOGPSO)算法,该算法将惯性权重以对数形式递减,并加入了对数调整因子,使运行初期的MPPT能够较快地确定极大功率值点所对应的电压,运行中期的惯性权重迅速减小,运行后期的MPPT能够精确地搜索到最大功率点所对应的电压。仿真结果表明,在不同的太阳辐射强度条件下,LOGPSO算法能够显著改善光伏系统MPPT中存在的收敛速度慢、收敛精度低等问题。
[Abstract]:In the process of maximum power point tracking of photovoltaic system, a logarithmic particle swarm optimization (LOGPSO) algorithm with decreasing inertia weight is proposed to solve the problem that particle swarm optimization (PSO) is prone to slow convergence and fall into local optimization when the solar radiation intensity is changed. The algorithm decreases the inertia weight in logarithmic form and adds logarithmic adjustment factor, so that the initial MPPT can quickly determine the voltage corresponding to the maximum power point, and the inertia weight in the middle period of operation decreases rapidly. The post-operation MPPT can accurately search for the voltage corresponding to the maximum power point. The simulation results show that under different solar radiation intensities, the LOGPSO algorithm can significantly improve the slow convergence rate and the low convergence precision of the photovoltaic system MPPT.
【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51667013)
【分类号】：TM615;TP18

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