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基于改进多种群遗传算法的光伏阵列多峰值MPPT研究
文献摘要：
光伏阵列在实际工作条件下因灰尘、受照不均匀等影响而功率输出呈现多峰特性,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法不能实现全局寻优,无法精确跟踪到最大功率点.遗传算法可以有效解决多峰寻优问题,但一般遗传算法在跟踪过程中会出现早熟、准确率较低等问题,为此,提出一种多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)与扰动法相结合的算法来解决此类问题.在光伏电池拓扑模型中,采用优化双二极管代替单二极管模型,并在Matlab/Simulink下进行建模仿真.结果表明:该算法可以准确快速高效地找到局部阴影条件下光伏阵列的最大功率点.
文献关键词：
光伏阵列;多种群遗传算法;双二极管模型;最大功率点追踪
中图分类号：
作者姓名：
吴子牛;孟润泉;韩肖清
作者机构：
太原理工大学山西省电力系统运行与控制重点实验室,山西太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]吴子牛;孟润泉;韩肖清-.基于改进多种群遗传算法的光伏阵列多峰值MPPT研究)[J].电网与清洁能源,2022(08):102-109,120
A类：
B类：
多种群遗传算法,光伏阵列,多峰值,MPPT,工作条件,灰尘,功率输出,多峰特性,最大功率点跟踪,maximum,power,point,tracking,全局寻优,早熟,multiple,population,genetic,algorithm,MPGA,扰动法,光伏电池,拓扑模型,单二极管,Matlab,Simulink,建模仿真,准确快速,快速高效,局部阴影,下光,双二极管模型,最大功率点追踪
AB值：
0.385437
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