典型文献
基于改进差分进化算法的光伏最大功率点跟踪
文献摘要：
在光伏最大功率点跟踪算法中,传统算法收敛会产生陷入局部极值的问题,而智能算法收敛较慢,且在收敛过程中可能产生大幅度电压振荡.针对上述问题,文中提出了相应的改进策略.在粒子群算法迭代过程中,通过增加粒子种群的个体排序来抑制大幅度电压振荡,消除较差适应值粒子对速度更新的影响,同时结合差分进化算法中种群更新时的竞争关系来提高收敛速度.采用单峰值及多峰值算例对所提策略进行仿真实验,得到的光伏最大功率分别为60 W和122 W.仿真结果表明,相较于粒子群算法和差分进化算法,文中所提算法的收敛速度分别提升了52.22％和61.60％,追踪过程的中期电压波动幅度分别减少了15％和30％.
文献关键词：
太阳能电池;局部遮荫;特性曲线;MPPT;粒子群;差分进化;个体排序;粒子适应值;全局最大功率点
中图分类号：
作者姓名：
葛传九;武鹏;金俊喆;董祥祥;楼琦凯
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]葛传九;武鹏;金俊喆;董祥祥;楼琦凯-.基于改进差分进化算法的光伏最大功率点跟踪)[J].电子科技,2022(09):15-21
A类：
个体排序,粒子适应值
B类：
改进差分进化算法,最大功率点跟踪,跟踪算法,传统算法,局部极值,智能算法,较慢,电压振荡,改进策略,粒子群算法,粒子种群,速度更新,竞争关系,收敛速度,单峰,多峰值,电压波动,波动幅度,太阳能电池,局部遮荫,特性曲线,MPPT,全局最大功率点
AB值：
0.256147
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