期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2022.15.028

回归算法与粒子群算法融合算法的光伏系统多峰值MPPT研究

引用
局部遮荫下光伏阵列输出功率呈现多峰值,传统最大功率点跟踪算法常失效.为了提高发电的效率和稳定性,提出一种回归算法与粒子群算法融合的最大功率跟踪方法,该方法利用线性回归的预测性、泛化能力强的特点,改进粒子群算法初始化中的粒子随机性、易陷入局部极值的问题,并应用于局部遮荫下光伏阵列(单、多晶硅)最大功率点跟踪.通过实验与理论研究,首先发现随着训练集的增加,该方法跟踪性能呈现先上升后平缓趋势下降,且训练集比例选取总数据的55%~75%之间,跟踪性能最佳;其次,发现单(多)晶硅电池最佳跟踪精度分别为99.13%(99.16%),对比遮荫对电池最大功率影响,说明该方法具有普适性;最后,与粒子群算法和遗传算法相比,跟踪精度都提高了,且方差为零,表明该算法的精度高和鲁棒性强.结果表明,该方法具有普适性、精度高和鲁棒性强等优点.

光伏阵列、光伏发电、局部遮荫、多峰值、最大功率点跟踪、粒子群算法、回归算法、控制算法

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TN911.1-34;TM743

国家自然科学基金;国家自然科学基金;无损检测技术教育部重点实验室开放基金;无损检测技术教育部重点实验室开放基金

2022-08-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

146-150

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2022,45(15)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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