基于自然选择的改进粒子群优化MPPT算法  

作　　者：徐岩[1,2] 梁大为[1] 李春来[3] 杨立滨[3] 

机构地区：[1]华北电力大学(保定)电气与电子工程学院 [2]华北电力大学(保定)新能源电力系统国家重点实验室 [3]国网青海省电力公司电力科学研究院

出　　处：《电气应用》2016年第16期34-37,共4页Electrotechnical Application

基　　金：青海省光伏发电并网技术重点实验室项目(2014-Z-Y34A)

摘　　要：光伏阵列在非均匀光照条件下的输出具有非线性、多峰值的特点。针对目前传统粒子群优化MPPT算法(PSO算法)易陷入早熟收敛及在迭代后期搜寻能力下降的缺陷,首次提出将基于自然选择机理的改进粒子群算法运用到光伏最大功率点寻优当中。新算法通过对迭代过程中适应度低的粒子进行淘汰和替换,使粒子群在迭代过程中具有更佳的寻优能力和求解速度,并大大减少了算法早熟收敛的情况。经过Matlab建模仿真及实验验证,验证了基于自然选择的改进粒子群算法比传统PSO算法拥有更好的最大功率点追踪效果。

关 键 词：PSO算法 粒子群优化 自然选择 MPPT 改进粒子群算法 最大功率点追踪 迭代过程 Matlab 

分 类 号：TM615[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]