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基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究
基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究
摘要：在光伏电站中，光伏阵列的最大功率点跟踪（MPPT）是提高光伏发电效率和经济性的关键技术。然而，光伏阵列的MPPT问题因其光伏特性曲线存在多个峰值而变得复杂。本文基于改进灰狼优化算法，提出一种多峰MPPT策略，通过模拟多个灰狼在搜索空间中的协同行为，实现对光伏阵列多峰的快速准确跟踪，提高光伏发电效率和经济性。
1.引言
光伏发电技术作为一种可再生能源技术，受到越来越多的关注。光伏阵列作为光伏发电系统的核心部件，其工作状态直接影响着光伏发电系统的性能。在光伏阵列中，寻找最大功率点（MaximumPowerPoint，MPPT）是必要的，因为只有在最大功率点工作时，系统才能获得最大的电能输出。然而，光伏特性曲线通常存在多个峰值，传统的MPPT算法无法有效地寻找到全局的最大功率点，从而影响了光伏发电效率和经济性。
2.光伏阵列多峰MPPT问题研究现状
目前，对于光伏阵列多峰MPPT问题的研究主要集中在以下几个方面：模糊控制算法、人工神经网络算法、遗传算法和灰狼优化算法等。然而，这些算法在寻找多峰时存在着一些问题，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。因此，如何提高光伏阵列多峰MPPT算法的准确性和效率成为当前的研究热点。
3.改进灰狼优化算法原理
改进灰狼优化算法是一种基于自然界灰狼行为的启发式优化算法。其核心思想是模拟灰狼群体的协同行为，通过不断迭代，找到最优解。改进灰狼优化算法能够克服传统灰狼优化算法的缺点，提高收敛速度和搜索精度。
4.多峰MPPT策略设计
基于改进灰狼优化算法，本文设计了一种多峰MPPT策略。首先，建立光伏阵列电路模型，将其等效为电阻电流源进行建模。然后，根据光伏阵列特性曲线，确定搜索空间和灰狼的行为范围。接下来，通过灰狼的协同行为，搜索多个峰值点，并实时迭代更新灰狼的位置和参数。最后，根据灰狼的位置和参数，确定光伏阵列的工作点，实现多峰MPPT。
5.实验结果与分析
为验证多峰MPPT策略的有效性，设计了一系列仿真实验。实验结果表明，基于改进灰狼优化算法的多峰MPPT策略能够快速准确地找到光伏阵列的多个峰值点，相较于传统MPPT算法具有更高的跟踪精度和效率。
6.结论
本文以光伏阵列多峰MPPT问题为研究对象，基于改进灰狼优化算法提出了一种多峰MPPT策略。通过模拟灰狼在搜索空间中的协同行为，实现对光伏阵列多峰的快速准确跟踪，提高光伏发电效率和经济性。实验结果表明，该策略具有较高的精度和效率，具有一定的应用前景。
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