典型文献
基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪
文献摘要：
光伏发电具有间歇性和不确定性,且光伏电池输出特性在很大程度上受辐照度和温度影响,为提高光伏发电效率与系统稳定性,需要最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术使光伏阵列输出功率稳定在设定值.光伏系统实际环境复杂多变,在局部阴影条件下,传统MPPT控制不能有效跟踪最大功率点(Maximum Power Point,MPP).在分析光伏电池输出特性基础上,提出基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的最大功率跟踪方案,动态改变惯性权重大小,实现对最大功率点的最优跟踪.将传统MPPT算法与基于改进PSO的MPPT控制仿真结果对比,验证改进粒子群算法在复杂环境下跟踪最大功率的优越性,结果表明,改进粒子群算法的光伏系统输出功率跟踪速度与精度均优于传统MPPT算法,对于提高光伏电池效率具有极大的现实意义.
文献关键词：
光伏发电;局部阴影;最大功率跟踪;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
党秀娟;何柏娜;孙坚;孔令哲;孟繁玉
作者机构：
国网东营市河口区供电公司,山东 东营 257200;山东理工大学电气与电子工程学院,山东 淄博 255000
文献出处：
引用格式：
[1]党秀娟;何柏娜;孙坚;孔令哲;孟繁玉-.基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪)[J].山东电力技术,2022(09):36-43
A类：
B类：
改进粒子群算法,最大功率点跟踪,光伏发电,有间,间歇性,光伏电池,输出特性,辐照度,温度影响,发电效率,系统稳定性,最大功率跟踪,Maximum,Power,Point,Tracking,MPPT,光伏阵列,输出功率,功率稳定,设定值,光伏系统,环境复杂,局部阴影,Particle,Swarm,Optimization,PSO,惯性权重,最优跟踪,控制仿真,结果对比,复杂环境
AB值：
0.256534
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