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动态局部阴影条件下光伏全局峰值跟踪器快速自适应粒子群优化策略的仿真与实验验证
摘要： 光伏阵列在均匀光照条件下具有单峰P-V特性。而当光伏阵列受光不均（即"局部阴影条件PSCs"）时，其P-V曲线会出现多个峰值。由于元启发式技术在追踪多应用场景全局峰值(GP)时具有鲁棒性，本文采用该技术作为PSCs条件下的光伏系统最大功率点跟踪器(MPPT)。研究使用粒子群优化(PSO)算法实现此功能，并通过新型快速自适应PSO(APSO)策略解决了三个关键问题：通过将DC-DC升压转换器占空比初始值预设在预期峰值位置，解决了收敛时间过长的问题，既缩短了收敛时长又避免了早熟收敛；通过当连续两次迭代未检测到功率变化时用当前最大功率更新记忆中的GP，解决了存储GP可能阻碍算法捕获更低新峰值的问题；通过将预期峰值处的占空比更新值作为粒子初始值，解决了PSCs突变问题。据作者所知，这些问题在现有文献中均未讨论或解决。与现有随机初始化PSO策略相比，本APSO技术在追踪速度和动态GP跟踪方面具有显著优势。仿真结果表明，该策略始终能在动态PSCs变化条件下准确追踪全局峰值。
关键词： 部分阴影条件、光伏、动态辐照度变化、最大功率点跟踪器、全局峰值、自适应粒子群优化
更新于2025-09-23 15:19:57
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一种适用于部分阴影条件下太阳能光伏系统的有效最大功率点跟踪器
摘要： 光伏（PV）系统应在最大功率点（MPP）运行，以在各种工况下以高追踪效率提取最大可能输出功率。本文提出一种新的最大功率点追踪（MPPT）技术，用于在局部阴影条件（PSCs）下从光伏板/阵列提取峰值功率。该算法基于仿生鲸鱼优化（WO）方法，在光伏系统受到阴影模式变化影响时采用重新初始化过程，并以高收敛速率和高追踪效率定位全局峰值（GP）。该算法消除了混合MPPT算法面临的计算负担（如文献所述），并减少了工况变化期间的功率振荡。采用MATLAB/Simulink软件对所提技术在不同测试条件下进行建模与仿真。通过对比传统扰动观察法（PO）、灰狼优化（GWO）及混合灰狼优化（HGWO）技术在追踪时间和追踪效率方面的表现，仿真结果表明：在局部阴影条件下，鲸鱼优化技术展现出高追踪效率（>95%）、短收敛时间（<0.15秒）且功率振荡较小。此外，还从失配损耗、填充因子及相对功率损失/增益等方面进行了性能评估。
关键词： 局部阴影，性能评估，全局峰值，工作点，收敛时间，最大功率点跟踪
更新于2025-09-19 17:13:59