局部陰影條件下,光伏陣列輸出功率呈現(xiàn)多峰特性,傳統(tǒng)的MPPT追蹤算法容易陷入局部最優(yōu),難以時刻追蹤到最大功率點(diǎn)。細(xì)菌覓食算法具有全局搜索能力,可以解決上述問題,但是普通算法收斂速度慢,易發(fā)生早熟現(xiàn)象,提出一種自適應(yīng)細(xì)菌覓食優(yōu)化算法（ABFOA）。算法根據(jù)細(xì)菌覓食程度自適應(yīng)在線調(diào)整移動步長與驅(qū)散概率,可以平衡算法的局部搜索與全局搜索能力,使種群朝最優(yōu)方向進(jìn)化。通過仿真分析,并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行研究比較,結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)算法無論光伏陣列處于何種狀態(tài)都可以快速有效地追蹤到系統(tǒng)最大功率點(diǎn)。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2019,36(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 局部陰影下光伏陣列輸出特性
3 局部陰影下MPPT算法的實(shí)現(xiàn)
    3.1 細(xì)菌覓食優(yōu)化算法
    3.2 自適應(yīng)細(xì)菌覓食優(yōu)化算法
        3.2.1 趨化操作的改進(jìn)
        3.2.2 驅(qū)散操作的改進(jìn)
    3.3 算法流程
    3.4 終止條件與重啟條件
4 仿真分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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