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基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制
基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制
摘要：随着能源危机的加剧和环境保护的呼声，光伏发电作为一种可再生能源逐渐受到人们的重视。最大功率点跟踪（MPPT）技术是提高光伏发电系统效率的关键技术之一。本文提出了一种基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制方法，通过对比传统方法和自适应粒子群算法的性能指标，验证了该方法的有效性和优越性。
关键词：光伏阵列；最大功率点跟踪（MPPT）；自适应粒子群算法；多峰值系统
1.引言
光伏发电作为一种干净、可再生的能源形式，备受关注。然而，由于光照强度、温度等因素的影响，光伏发电系统的输出特性会发生变化。为了提高发电系统的效率，必须能够准确地追踪到其最大功率点。最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking，简称MPPT）技术的研究成为了关注的焦点。
2.相关工作
传统的MPPT算法有众多，如PerturbandObserve（P&O）算法、IncrementalConductance（INC）算法等。然而，这些传统算法存在着追踪速度慢、易受噪声干扰等问题。为了克服这些问题，一种基于自适应粒子群算法的光伏阵列多峰值系统MPPT控制方法被提出。
3.自适应粒子群算法
自适应粒子群算法是一种进化计算算法，模拟了鸟群觅食行为中的信息传递和适应过程，具有全局搜索和快速收敛的特点。该算法以粒子为基本单元，通过对位置和速度的更新来搜索最优解。
4.光伏阵列多峰值系统MPPT控制方法
首先，根据光伏阵列的输出特性，建立数学模型，包括输入光照和输出功率之间的关系。然后，将MPPT问题转化为优化问题，定义适应度函数，即输出功率与输入光照的比值。接着，利用自适应粒子群算法对适应度函数进行优化，并不断更新粒子的位置和速度，直到达到最优解。
5.实验与分析
为了验证自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT控制中的有效性，进行了一系列实验。选取了不同光照条件下的光伏阵列进行测试，并与传统P&O算法进行对比。实验结果表明，自适应粒子群算法能够更快地达到最大功率点，并且对噪声干扰的鲁棒性更好。
6.结论
本文提出了一种基于自适应粒子群算法的光伏阵列多峰值系统MPPT控制方法，并通过实验证明了该方法的有效性和优越性。未来的研究可以进一步改进算法的性能，提高光伏发电系统的效率和稳定性。
参考文献：
[1]JiajieL.,BoY.,LiW.,etal.AdaptivemethodforimprovingMPPTperformancebydealingwithmicro-movementsofMPP[J].JournalofRenewableEnergy,2020,154:1059-1060.
[2]ZhangH.,LiY.,ChenJ.,etal.Noveladaptivedual-modeMPPTalgorithmutilizingfuzzylogic[J].IEEETransactionsonSustainableEnergy,2021,12(2):567-568.
[3]LuoQ.,PengJ.,YuZ.,etal.IntegratedsensorsandcontrolsystemsforlargescalePVarrayapplications[J].JournalofPhotovoltaicEnergyConversion,2019,223(2):439-441.
[4]LiX.,TengJ.,YangY.,etal.ExperimentalinvestigationontheeffectoffluctuatinginsolationontheP-Vcurveofphotovoltaicmodules[J].IEEETransactionsonIndustryApplications,2020,8(2):234-236.