本文關(guān)鍵詞：混沌改進(jìn)貓群算法及其在光伏MPPT中的應(yīng)用

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【摘要】：針對貓群(cat swarm optimization,CSO)算法具有易陷入局部極值點的"早熟"問題和跟蹤精度差的問題,提出一種混沌改進(jìn)貓群算法,并運(yùn)用于光伏最大功率點跟蹤。該算法利用logistic混沌序列的遍歷性、隨機(jī)性和規(guī)律性,解決了貓群算法的"早熟"問題。通過引入慣性權(quán)重因子w,同時使不同適應(yīng)度值的貓對應(yīng)不同的記憶池(seeking memory pool,SMP),較大適應(yīng)度的貓將獲得較多的變異貓,提高了跟蹤精度。仿真和實驗驗證了所提改進(jìn)貓群算法的有效性和可行性,該算法能夠很好地應(yīng)用于光伏最大功率點跟蹤,不但提高了跟蹤精度,而且通過適當(dāng)減小變異貓的總數(shù),能夠花費較少的收斂時間獲得較優(yōu)的最大功率點值,進(jìn)而提高了光伏發(fā)電的效率。
【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 貓群算法 logistic混沌序列 光伏陣列 最大功率點跟蹤 多峰值特性
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51467013)~~
【分類號】：TM615;TP18
【正文快照】： 0引言 隨著太陽能應(yīng)用技術(shù)的飛速發(fā)展,精確并且快速地跟蹤到最大功率點(maximum power point,MPP),進(jìn)而提高光伏發(fā)電效率,是十分必要的。而在實際應(yīng)用中,光伏陣列由于受云層、大樹、建筑物及灰塵的遮擋,存在局部陰影和溫度偏差,且均有時變性,致使光伏系統(tǒng)的P-U曲線呈現(xiàn)多峰特

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本文編號：799765