光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线呈现多峰值现象,传统的MPPT算法将会失效.采用粒子群算法可有效解决多峰值最大功率点跟踪问题,但标准粒子群算法存在容易陷入局部最优、收敛速度较慢和稳定精度较差等问题.针对标准粒子群算法的不足,文章提出一种改进型自适应学习因子粒子群算法.该方法对学习因子C1和C2进行自适应调整,平衡粒子向"自身认知"和"社会认知"学习的能力;与此同时,引入惯性权重调节参数,以提高算法的收敛速度和精度.仿真结果表明,该算法在均匀光照强度、动态阴影和静态阴影条件下,均能快速精确实现最大功率点跟踪,有效地提高了光伏阵列输出效率.
局部阴影 多峰值 改进型 粒子群算法