一种基于迁徙策略的自适应粒子群算法

一种基于迁徙策略的自适应粒子群算法

论文摘要

光伏组件表面因灰尘沉降形成的局部阴影使得光伏阵列功率-电压特性曲线出现多个峰值,从而造成传统的最大功率点跟踪算法失效。粒子群算法因具有良好的全局寻优特性,被应用于局部阴影下的最大功率点追踪中,但仍存在搜索速度慢、精度不高等缺点。基于迁徙策略的自适应粒子群算法采用了自适应系数,其惯性权重和学习因子随着迭代次数的变化而变化,有效地平衡了算法的全局搜索能力和局部寻优能力;同时引入迁徙策略,根据评价算子对粒子种群的多样性进行判断,对多样性低的粒子种群执行迁徙操作,增加种群间的信息交流,跳出局部最优区域。仿真实验结果表明:该算法能避免早熟收敛问题,提高了算法的收敛速度和搜索精度,在静态和动态阴影中都具有良好的追踪效果。

论文目录

  • 1 局部阴影下光伏阵列特性分析
  • 2 基于迁徙策略的自适应粒子群算法
  •   2.1 标准粒子群算法(PSO)
  •   2.2 自适应粒子群算法
  •   2.3 基于迁徙策略的自适应粒子群算法
  •   2.4 算法测试
  • 3 仿真结果与分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张红民,巴忠镭,王艳,孙成胜

    关键词: 最大功率点跟踪,局部阴影,粒子群优化算法,迁徙策略

    来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院

    基金: 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcjyA40051)

    分类号: TM615;TP18

    页码: 148-154

    总页数: 7

    文件大小: 216K

    下载量: 107

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