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基于混合算法的多峰值MPPT控制
编辑人员丨2024/1/6
针对光照不均匀时光伏阵列输出呈现非线性、多峰值的问题,提出一种基于自然选择粒子群(SelPSO)算法结合电导增量法(INC)的多峰值最大功率点追踪(MPPT)算法.SelPSO算法通过淘汰和替换迭代过程中适应度低的粒子,更快、更准确地完成对全局最大值点的搜索;使用INC进行局部跟踪,有效减少寻优过程中的功率振荡,达到最大功率点跟踪的目的.利用MATLAB/Simulink进行仿真试验.结果 表明:与INC相比,SelPSO算法的功率振荡由 12W降至 0.05 W;与PSO算法相比,跟踪时间由 0.15 s缩短至 0.07 s.该混合算法在复杂环境下具有较优的跟踪速度、收敛精度以及较低的功率波动.
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编辑人员丨2024/1/6
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基于改进萤火虫算法的光伏最大功率点跟踪
编辑人员丨2023/8/5
光伏电池的最大功率点跟踪是实现光伏系统高效发电的关键技术.分析光伏阵列的输出特性,提出一种改进的萤火虫算法(IFA).将混沌理论与正态分布引入传统萤火虫算法(FA),提高全局搜索范围并避免陷入局部最优;在MATLAB中搭建模型进行仿真.结果表明:该改进算法在均匀光照、局部遮阴和温度突变时均能快速精准地实现对全局最大功率点的跟踪和控制,提高了光伏阵列的发电效率.
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编辑人员丨2023/8/5
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基于混合算法的光伏MPPT优化
编辑人员丨2023/8/5
在对比分析CVT-INC结合算法、PSO算法和PSO-BFA结合算法3种传统MPPT算法跟踪性能的基础上,提出适用于光伏阵列的CVT-PSO-BFA混合算法.MATLAB仿真结果表明:CVT-PSO-BFA混合算法在实现多峰值MPPT过程中,具有启动速度快、震荡幅度小、跟踪精度高等优点,可实现全局最优搜索.
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编辑人员丨2023/8/5
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光伏阵列的微气候特征及其对站区植物生长特性的影响
编辑人员丨2023/8/5
光伏电站主要改变土壤的温湿度和光照条件,进而改变电站内部植被的生长分布特征.以西宁地区的小型实验光伏电站为研究对象,通过样地调查分析光伏电站内7种植物在不同微型生境区域内的生长高度和分布密度的差异性及其与环境因子的联系.结果表明:光伏阵列间的植被高度显著高于阵列下方各区域内的植被高度(P＜0.05);自光伏阵列前端至另一个光伏阵列前端内的植物高度呈周期变化,先降低后增高,最低点在阵列中前端至阵列中端之间;苔藓只分布在阵列中端,苜蓿只分布在阵列间隔处,香薷只分布在阵列下方5个区域;阵列中前端和阵列中后端的植被密度显著低于其他区域(P＜0.05);光伏电站内土壤湿度和土壤温度是影响植被密度的主要积极因素,光照强度是影响植被高度的主要积极因素.光伏阵列使得站区内的植物生长和分布趋向于规律化的趋势,降低其正下方的土壤湿度,提高土壤温度;降低植被的高度和密度,提升物种丰富度.
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编辑人员丨2023/8/5
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基于改进PSO算法在局部遮阴下光伏系统MPPT中的应用
编辑人员丨2023/8/5
在局部遮阴条件下,光伏阵列的功率输出曲线存在多个峰,为确保光伏系统能够更好地工作在最大功率点,提出一种改进粒子群(PSO)算法.自适应调整惯性权重和学习因子,并引入差分进化(DE)算法中的变异、交叉等操作来丰富粒子多样性,使算法不仅有更快的收敛速度,而且在遮阴条件下也能精准追踪到最大功率点.在Simulink中搭建系统仿真模型进行仿真试验.结果表明,改进粒子群算法能够明显提高追踪最大功率点的速度和精度.
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编辑人员丨2023/8/5
