局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线呈多峰状态,常规的最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)算法容易陷入局部极值,无法及时精确地跟踪光伏发电系统的最大功率点,针对此问题提出1种基于改进蜣螂IDBO(improved dung beetle o...局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线呈多峰状态,常规的最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)算法容易陷入局部极值,无法及时精确地跟踪光伏发电系统的最大功率点,针对此问题提出1种基于改进蜣螂IDBO(improved dung beetle optimizer)算法的MPPT控制策略。首先对蜣螂种群的初始化进行针对性优化,并在位置更新过程中引入Levy飞行策略。通过在MATLAB/Simulink平台进行仿真验证及实物实验验证,证明了IDBO算法相较于传统算法,无论是在静态还是动态条件下,均能更快且更稳定地找到全局最大功率点。展开更多
文摘局部阴影条件下,光伏阵列的P-U曲线呈多峰状态,常规的最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)算法容易陷入局部极值,无法及时精确地跟踪光伏发电系统的最大功率点,针对此问题提出1种基于改进蜣螂IDBO(improved dung beetle optimizer)算法的MPPT控制策略。首先对蜣螂种群的初始化进行针对性优化,并在位置更新过程中引入Levy飞行策略。通过在MATLAB/Simulink平台进行仿真验证及实物实验验证,证明了IDBO算法相较于传统算法,无论是在静态还是动态条件下,均能更快且更稳定地找到全局最大功率点。