【摘要】：波浪發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制中,傳統(tǒng)粒子群算法存在早熟收斂和局部搜索能力不足問(wèn)題,為此提出基于模擬退火算法的粒子群優(yōu)化方案。該算法每次更新粒子的速度和位置時(shí),通過(guò)比較當(dāng)前溫度下各個(gè)粒子的適配值與隨機(jī)數(shù)的大小,從所有粒子中確定全局最優(yōu)解的替代值,從而使粒子群算法在發(fā)生早熟收斂時(shí)能夠跳出局部最優(yōu)并快速找到全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法相比,模擬退火粒子群算法可有效避免波浪發(fā)電系統(tǒng)陷入局部最大功率點(diǎn),并快速實(shí)現(xiàn)全局最大功率跟蹤,提高了波浪能捕獲率。
[Abstract]:In the maximum power point tracking control of wave power generation systems, the traditional particle swarm optimization (PSO) algorithm has the problems of premature convergence and insufficient local search ability. Therefore, a particle swarm optimization scheme based on simulated annealing algorithm is proposed. Each time the velocity and position of particles are updated, the substitution value of global optimal solution is determined from all particles by comparing the size of each particle at current temperature with the size of random number. Thus the particle swarm optimization algorithm can jump out of the local optimum and quickly find the global optimal solution when premature convergence occurs. The simulation results show that compared with the traditional particle swarm optimization algorithm, simulated annealing particle swarm optimization algorithm can effectively avoid the local maximum power point of wave power generation system, realize global maximum power tracking quickly, and improve the wave energy capture rate.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;華南理工大學(xué)電力學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(513770265) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016B090912006) 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015A030313487) 廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研合作專項(xiàng)資金(2013B090500089)
【分類號(hào)】：TM612

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本文編號(hào)：2311241