阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪

阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪

光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpa...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:电力系统保护与控制 2021-12, Vol.49 (24), p.78-87
Hauptverfasser: 胡依林, 成奎, 杨博
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page 87
container_issue 24
container_start_page 78
container_title 电力系统保护与控制
container_volume 49
creator 胡依林
成奎
杨博
description 光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.
doi_str_mv 10.19783/j.cnki.pspc.201086
format Article
fullrecord <record><control><sourceid>wanfang_jour</sourceid><recordid>TN_cdi_wanfang_journals_jdq202124009</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><wanfj_id>jdq202124009</wanfj_id><sourcerecordid>jdq202124009</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-LOGICAL-s999-fc195221a9cfd24d6817c8f292251e101b4b9a15e411b52b3247ba12d0ac4de73</originalsourceid><addsrcrecordid>eNotzT1Lw0AYwPEbFCy1n8DVNfGe5-6S3KjFNyi4dC-XSyKNEqtBXB2sokI7uPhKEISCmyhaEvtt8tJ-CwWd_tvvT8gSUBOk7bCV0NTRXtfsxT1tIgXqWHOkBpbNDcZBLJBGHHddShkIYTmyRtZmtx_F5K18es6zz3x8XSRpng5mD-f55Ka8S8v-qLo_K_qX-fewes-qLCkfT4uXUXGVVIOL6VcyHb8ukvlA7cd-47910t5Ybze3jNbO5nZztWXEUkoj0CAFIiipAw-5ZzlgaydAiSjABwoud6UC4XMAV6DLkNuuAvSo0tzzbVYny3_siYoCFe12woPjo-h32Am9Q6QIyCmV7Ad4nWPR</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪</title><source>DOAJ Directory of Open Access Journals</source><creator>胡依林 ; 成奎 ; 杨博</creator><creatorcontrib>胡依林 ; 成奎 ; 杨博</creatorcontrib><description>光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.</description><identifier>ISSN: 1674-3415</identifier><identifier>DOI: 10.19783/j.cnki.pspc.201086</identifier><language>chi</language><publisher>宜宾学院中德工程学院,四川 宜宾 644000%宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000%昆明理工大学电力工程学院,云南 昆明 650500</publisher><ispartof>电力系统保护与控制, 2021-12, Vol.49 (24), p.78-87</ispartof><rights>Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Uhttp://www.wanfangdata.com.cn/images/PeriodicalImages/jdq/jdq.jpg</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780,860,27901,27902</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>胡依林</creatorcontrib><creatorcontrib>成奎</creatorcontrib><creatorcontrib>杨博</creatorcontrib><title>阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪</title><title>电力系统保护与控制</title><description>光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.</description><issn>1674-3415</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNotzT1Lw0AYwPEbFCy1n8DVNfGe5-6S3KjFNyi4dC-XSyKNEqtBXB2sokI7uPhKEISCmyhaEvtt8tJ-CwWd_tvvT8gSUBOk7bCV0NTRXtfsxT1tIgXqWHOkBpbNDcZBLJBGHHddShkIYTmyRtZmtx_F5K18es6zz3x8XSRpng5mD-f55Ka8S8v-qLo_K_qX-fewes-qLCkfT4uXUXGVVIOL6VcyHb8ukvlA7cd-47910t5Ybze3jNbO5nZztWXEUkoj0CAFIiipAw-5ZzlgaydAiSjABwoud6UC4XMAV6DLkNuuAvSo0tzzbVYny3_siYoCFe12woPjo-h32Am9Q6QIyCmV7Ad4nWPR</recordid><startdate>20211216</startdate><enddate>20211216</enddate><creator>胡依林</creator><creator>成奎</creator><creator>杨博</creator><general>宜宾学院中德工程学院,四川 宜宾 644000%宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000%昆明理工大学电力工程学院,云南 昆明 650500</general><scope>2B.</scope><scope>4A8</scope><scope>92I</scope><scope>93N</scope><scope>PSX</scope><scope>TCJ</scope></search><sort><creationdate>20211216</creationdate><title>阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪</title><author>胡依林 ; 成奎 ; 杨博</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-s999-fc195221a9cfd24d6817c8f292251e101b4b9a15e411b52b3247ba12d0ac4de73</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2021</creationdate><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>胡依林</creatorcontrib><creatorcontrib>成奎</creatorcontrib><creatorcontrib>杨博</creatorcontrib><collection>Wanfang Data Journals - Hong Kong</collection><collection>WANFANG Data Centre</collection><collection>Wanfang Data Journals</collection><collection>万方数据期刊 - 香港版</collection><collection>China Online Journals (COJ)</collection><collection>China Online Journals (COJ)</collection><jtitle>电力系统保护与控制</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>胡依林</au><au>成奎</au><au>杨博</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪</atitle><jtitle>电力系统保护与控制</jtitle><date>2021-12-16</date><risdate>2021</risdate><volume>49</volume><issue>24</issue><spage>78</spage><epage>87</epage><pages>78-87</pages><issn>1674-3415</issn><abstract>光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低.这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优.设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧.与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导.三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪.最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性.</abstract><pub>宜宾学院中德工程学院,四川 宜宾 644000%宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000%昆明理工大学电力工程学院,云南 昆明 650500</pub><doi>10.19783/j.cnki.pspc.201086</doi><tpages>10</tpages></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 1674-3415
ispartof 电力系统保护与控制, 2021-12, Vol.49 (24), p.78-87
issn 1674-3415
language chi
recordid cdi_wanfang_journals_jdq202124009
source DOAJ Directory of Open Access Journals
title 阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-30T14%3A33%3A27IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-wanfang_jour&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E9%98%B4%E5%BD%B1%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E4%B8%8B%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%9B%86%E4%BD%93%E6%99%BA%E6%85%A7%E7%9A%84%E5%85%89%E4%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8A%9F%E7%8E%87%E8%B7%9F%E8%B8%AA&rft.jtitle=%E7%94%B5%E5%8A%9B%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BF%9D%E6%8A%A4%E4%B8%8E%E6%8E%A7%E5%88%B6&rft.au=%E8%83%A1%E4%BE%9D%E6%9E%97&rft.date=2021-12-16&rft.volume=49&rft.issue=24&rft.spage=78&rft.epage=87&rft.pages=78-87&rft.issn=1674-3415&rft_id=info:doi/10.19783/j.cnki.pspc.201086&rft_dat=%3Cwanfang_jour%3Ejdq202124009%3C/wanfang_jour%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_wanfj_id=jdq202124009&rfr_iscdi=true