【摘 要】
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光伏阵列在局部阴影下的功率-电压曲线具有多峰值特性,采用量子粒子群算法的最大功率点跟踪方法可以有效地解决多峰值问题,但该算法易早熟收敛、陷入局部最优。对此,提出一种混合量子粒子群算法的光伏阵列最大功率点跟踪方法。该方法将收缩-扩张系数与适应度值结合以提升算法搜索能力,将莱维飞行策略加入粒子位置更新的过程中,从而增加算法收敛后期的种群多样性。通过Simulink进行仿真实验,表明改进方法比量子粒子群算法的收敛速度快,且有效抑制了不收敛的现象,应用该方法能够有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪。
【机 构】
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西安理工大学电子工程系,国家电投集团光伏产业创新中心
【基金项目】
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陕西省重点计划项目(2017ZDCXL-GY-05-03)。
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光伏阵列在局部阴影下的功率-电压曲线具有多峰值特性,采用量子粒子群算法的最大功率点跟踪方法可以有效地解决多峰值问题,但该算法易早熟收敛、陷入局部最优。对此,提出一种混合量子粒子群算法的光伏阵列最大功率点跟踪方法。该方法将收缩-扩张系数与适应度值结合以提升算法搜索能力,将莱维飞行策略加入粒子位置更新的过程中,从而增加算法收敛后期的种群多样性。通过Simulink进行仿真实验,表明改进方法比量子粒子群算法的收敛速度快,且有效抑制了不收敛的现象,应用该方法能够有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪。
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