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基于GSASO的局部阴影下光伏最大功率追踪
基于GSASO的局部阴影下光伏最大功率追踪
摘要：
光伏发电作为一种清洁、可再生且环保的能源，已经广泛应用于电力系统中。然而，由于日常环境中的阴影问题，光伏组件的发电效率可能会受到影响，进而降低整个光伏发电系统的性能。为了解决这个问题，本文基于全局搜索和局部搜索的优化算法，即GloballyandLocallySearchedArtificialShadowOptimization(GSASO)，提出了一种局部阴影下的光伏最大功率追踪方法。
引言：
日常环境中的阴影是光伏发电系统中一个常见但具有挑战性的问题。当一部分光伏组件受到阴影的遮挡时，其发电效率会受到明显影响。针对这个问题，一般采用具有最大功率点追踪(MPPT)功能的光伏逆变器来提高系统的发电能力。然而，现有的MPPT算法仍然存在局限性，尤其在存在局部阴影的情况下。
在本研究中，我们提出了一种基于GSASO的局部阴影下光伏最大功率追踪方法。GSASO算法是一种集全局搜索和局部搜索为一体的优化算法，可以有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。该算法通过随机选取的方式进行全局搜索，并通过反向梯度的方式进行局部搜索。其迭代过程如下：
1.初始化种群和适应度函数；
2.进行全局搜索，计算全局最优解；
3.进行局部搜索，计算局部最优解；
4.更新全局最优解和局部最优解；
5.判断是否达到终止条件，若未达到则返回第二步，否则输出最优解。
通过将GSASO算法应用于局部阴影下光伏最大功率追踪中，可以有效地提高光伏系统的发电效率。该方法可以通过随机选取的方式进行全局搜索，以找到全局最优解；同时，通过反向梯度的方式进行局部搜索，以找到局部最优解。综合全局搜索和局部搜索的优势，可以更好地解决局部阴影对光伏系统的影响。
本文通过在MATLAB/Simulink环境下进行仿真实验，验证了基于GSASO的局部阴影下光伏最大功率追踪方法的有效性。实验结果表明，相较于传统的MPPT算法，该方法能够更精确地找到光伏系统的最大功率点，在局部阴影下具有更好的适应性和稳定性。
结论：
本文提出了一种基于GSASO的局部阴影下光伏最大功率追踪方法，通过集全局搜索和局部搜索的优势，有效地提高了光伏系统的发电效率。该方法在实现上较为简单，并且在实验中得到了验证。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并将其应用于实际的光伏发电系统中，以进一步提高光伏发电系统的性能和稳定性。
参考文献：
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