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基于变异粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究 被引量:22

STUDY OF PHOTOVOLTAIC SYSTEM MAXIMUM POWER POINT TRACKING BASED ON MUTATION PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
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摘要 提出一种变异粒子群算法(MPSO),通过在粒子群算法中引入变异,可改善其跳出局部最优解的能力。变异粒子群算法采用有限的粒子数目即可实现阴影条件下光伏系统的最大功率点跟踪,而无需知道旁路二极管的数目,具有通用性。对变异粒子群算法进行的仿真和试验可证明该算法的有效性。 A mutation particle swarm optimization (MPSO) was proposed, which improves the ability to break from local optimum by introducing mutation in PSO. MPSO is of generality, since it can accomplish MPPT of photovohaic array with partially diodes. Simulation shading only with finite numbers of particles, and experimentation were performed to verify which is unnecessary to know the numbers of bypass the proposed MPSO. Simulation and experimentation results prove its validness.
出处 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期743-751,共9页 Acta Energiae Solaris Sinica
基金 国家自然科学基金(50837003) 河北省自然科学基金(E2012203085)
关键词 局部阴影遮挡光伏阵列 最大功率点跟踪 变异粒子群算法 全局寻优 局部最优解 photovoltaic array with partially shading maximum power point tracking mutation particle swarm optimization global optimization local optimum
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