在局部遮阴或光照不均匀的情况下,光伏阵列的功率-电压(P-U)特性曲线会出现多个极值点.传统智能优化算法普遍存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等缺陷.为解决该问题,提出改进乌鸦算法(ICSA)的MPPT控制方法.在种群初始化上,引入基于反向学习的Tent混沌初始化策略,增加种群多样性,帮助跳出局部最优;在算法位置跟踪上,引入异花授粉策略与共享机制相结合更新乌鸦位置,提高算法收敛速度和精度.通过建模仿真,证明了改进乌鸦算法在复杂环境条件下跳出局部最优能力更强、具有更快的追踪速度和更高的精度.
光伏阵列 局部阴影 乌鸦算法 混沌初始化 反向学习 异花授粉 共享机制