【摘 要】
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动态阴影下,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部极值,而常规粒子群(PSO)算法实现的MPPT控制易给系统带来较大的振荡。针对上述问题,提出一种自适应精英策略改进混沌粒子
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目资助(LGF18F020017)~~
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动态阴影下,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部极值,而常规粒子群(PSO)算法实现的MPPT控制易给系统带来较大的振荡。针对上述问题,提出一种自适应精英策略改进混沌粒子群(AEM-CPSO)算法的MPPT控制策略。该算法对粒子前三次迭代进行混沌搜索,使粒子在初始状态具有全局遍历性。自适应精英策略运用于粒子搜索后期,用于缓解算法后期振荡的问题。仿真结果表明,AEM-CPSO算法在全局搜索性,追踪速度以及暂态稳定性都优于传统方法。
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