本文關(guān)鍵詞：局部陰影下基于遺傳蟻群算法對MPPT的研究　出處：《可再生能源》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 光伏發(fā)電系統(tǒng) 局部遮擋 最大功率點跟蹤 遺傳蟻群算法

【摘要】：針對光伏陣列局部遮擋時P-V特性曲線存在多個峰值的情況,以最大功率跟蹤點為研究對象,提出基于遺傳蟻群算法的MPPT算法,該算法基于遺傳算法的計算理念,通過引入蟻群算法中信息素累積的概念,將兩種算法進行有效融合,解決了遺傳算法尋優(yōu)效率低的問題。文章對基于遺傳蟻群算法的MPPT算法進行建模、仿真。研究結(jié)果表明:在仿真計算中,與遺傳算法相比,基于遺傳蟻群算法的MPPT算法在收斂速度和精確性方面均有明顯提高;在實際工程應(yīng)用中,與遺傳算法相比,基于遺傳蟻群算法的MPPT算法不僅可以穩(wěn)定跟蹤到最大功率點,而且跟蹤用時縮減了80%。
[Abstract]:Aiming at the multi-peak value of P-V characteristic curve in local occlusion of photovoltaic array, the MPPT algorithm based on genetic ant colony algorithm is proposed, which takes the maximum power tracking point as the research object. Based on the computational concept of genetic algorithm, the two algorithms are effectively fused by introducing the concept of pheromone accumulation in ant colony algorithm. In this paper, the MPPT algorithm based on genetic ant colony algorithm is modeled and simulated. The research results show that: in the simulation calculation, compared with genetic algorithm. The convergence speed and accuracy of MPPT algorithm based on genetic ant colony algorithm are improved obviously. Compared with the genetic algorithm, the MPPT algorithm based on genetic ant colony algorithm can not only track the maximum power point stably, but also reduce the tracking time by 80%.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：陜西省教育廳科研基金(11JK0875)
【分類號】：TM615;TP18
【正文快照】： 0引言最終會導(dǎo)致跟蹤失敗。隨著國家經(jīng)濟的快速增長,電力需求日益增針對上述問題,本文提出一種基于遺傳蟻群強。對于傳統(tǒng)發(fā)電工藝而言,能源危機和環(huán)境污染算法的MPPT算法,將蟻群算法和遺傳算法在不問題日趨嚴重。豐富的太陽能資源逐漸成為各國同運算階段的優(yōu)點進行結(jié)合,優(yōu)勢互

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本文編號：1390851