针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法在局部阴影条件下易陷入局部最优以及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应粒子群优化(Adapt...针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法在局部阴影条件下易陷入局部最优以及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法的复合MPPT方法。在APSO中,初始化阶段使用拉丁超立方抽样代替随机初始化,使用自适应惯性权重策略来平衡算法的探索和开发,在提高算法收敛速度的同时,避免陷入局部最优解。通过仿真实验证明该算法在局部阴影下能够跳出局部最优,快速收敛到最大功率点处,与LPSO、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。展开更多
In this paper we study shadowing property for sequences of mappings on compact metric spaces, i.e., nonautonomous discrete dynamical systems. We investi- gate the relations of various expansivity properties with shado...In this paper we study shadowing property for sequences of mappings on compact metric spaces, i.e., nonautonomous discrete dynamical systems. We investi- gate the relations of various expansivity properties with shadowing and h-shadowing property.展开更多
局部阴影情况下,光伏阵列输出功率具有多峰值特性,针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法在实际应用中存在着收敛速度较慢,效率较低,且容易陷入局部功率极值的问题,将兼顾收敛速度、精度、功率稳定性的快速布谷鸟...局部阴影情况下,光伏阵列输出功率具有多峰值特性,针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法在实际应用中存在着收敛速度较慢,效率较低,且容易陷入局部功率极值的问题,将兼顾收敛速度、精度、功率稳定性的快速布谷鸟搜索(Fast cuckoo search,FCS)算法应用于光伏阵列最大功率追踪。FCS算法采用自适应步长和机会因子可避免过早收敛,全局搜索和跳出局部搜索能力强,收敛速度快,算法后期局部开发能力强,功率振荡小,功率输出稳定,最大功率追踪精度高。仿真表明,在静态阴影、动态阴影条件下,FCS算法较灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)具有更快地收敛速度和更高的收敛精度,且稳定性好,有效地提升光伏阵列的输出效率。展开更多
文摘针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法在局部阴影条件下易陷入局部最优以及粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法的复合MPPT方法。在APSO中,初始化阶段使用拉丁超立方抽样代替随机初始化,使用自适应惯性权重策略来平衡算法的探索和开发,在提高算法收敛速度的同时,避免陷入局部最优解。通过仿真实验证明该算法在局部阴影下能够跳出局部最优,快速收敛到最大功率点处,与LPSO、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。
文摘In this paper we study shadowing property for sequences of mappings on compact metric spaces, i.e., nonautonomous discrete dynamical systems. We investi- gate the relations of various expansivity properties with shadowing and h-shadowing property.
文摘局部阴影情况下,光伏阵列输出功率具有多峰值特性,针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法在实际应用中存在着收敛速度较慢,效率较低,且容易陷入局部功率极值的问题,将兼顾收敛速度、精度、功率稳定性的快速布谷鸟搜索(Fast cuckoo search,FCS)算法应用于光伏阵列最大功率追踪。FCS算法采用自适应步长和机会因子可避免过早收敛,全局搜索和跳出局部搜索能力强,收敛速度快,算法后期局部开发能力强,功率振荡小,功率输出稳定,最大功率追踪精度高。仿真表明,在静态阴影、动态阴影条件下,FCS算法较灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)具有更快地收敛速度和更高的收敛精度,且稳定性好,有效地提升光伏阵列的输出效率。
