典型文献
光伏非线性变异环形粒子群MPPT算法
文献摘要：
为解决局部阴影条件下传统智能算法最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)波动剧烈、收敛效果不佳等问题,采用个体位置变异环形粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化策略,实现惯性权重与学习因子非线性变化,提高种群遍历性,均衡全局搜索与局部收敛能力,形成一种非线性变异改进环形粒子群(mutation improved ring particle swarm optimization,MIRPSO)MPPT新算法.将MIRPSO算法与传统PSO算法进行数字仿真对比与分析,实验结果表明:在多峰值寻优过程中,采用MIRPSO算法,最大功率追踪时间可缩短57.5％,追踪误差仅为2.5‰,功率振荡减弱,电能损失减小,在光照强度突变及温度持续变化时,同样可以重新准确定位到全局最大功率点.
文献关键词：
局部阴影;MPPT;环形结构;非线性变异;MIRPSO
中图分类号：
作者姓名：
李梦佳;谷志锋;阮振鹏;杨轶轩;李伦迪;张晓亮;孔子君
作者机构：
石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄050043;北京全路通信信号研究设计院集团有限公司,北京100070
文献出处：
引用格式：
[1]李梦佳;谷志锋;阮振鹏;杨轶轩;李伦迪;张晓亮;孔子君-.光伏非线性变异环形粒子群MPPT算法)[J].中国测试,2022(12):118-124
A类：
非线性变异,maximumpowerpointtracking,MIRPSO
B类：
MPPT,局部阴影,下传,智能算法,最大功率点跟踪,收敛效果,particle,swarm,optimization,惯性权重,学习因子,非线性变化,遍历性,全局搜索,局部收敛,收敛能力,mutation,improved,ring,新算法,数字仿真,仿真对比,对比与分析,多峰值,最大功率追踪,功率振荡,光照强度突变,准确定位,全局最大功率点,环形结构
AB值：
0.332102
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