文獻標(biāo)識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.01.006
引用格式: 孫榮霞,尚婭慧,韓帥。 基于改進鯨魚算法光伏陣列MPPT的研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2021,40(1):31-36.
0 引言
隨著化石能源的消耗以及環(huán)境污染的日益加重,綠色可再生能源的開發(fā)越來越深入人心,太陽能作為一種無污染、低成本、儲量大、無噪音的新型能源越來越受到人們的青睞[1]。光伏電池是利用太陽能的主要裝置,但光照強度和溫度對光伏電池的輸出特性有直接影響,外界因素改變時,光伏電池的最大功率點也會發(fā)生改變。為了使光伏陣列一直輸出最大功率值,有必要對光伏陣列的最大功率點進行跟蹤。
目前有多種傳統(tǒng)算法已經(jīng)實現(xiàn)了對最大功率點的追蹤,如擾動觀察法(Perturbation & Observation,P&O)、電導(dǎo)增量法(Incremental Conductance,InC)、模糊控制法(Fuzzy Control,F(xiàn)C)、恒定電壓法(Constant Voltage Tracking,CVT)等,但當(dāng)遇到陰影遮擋存在多峰現(xiàn)象時,此類方法追蹤效果失效。針對此現(xiàn)象提出了很多智能算法,如粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)[2]、蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)[3]、改進蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)[4]、灰狼算法(Gray Wolf Optimization,GWO)[5]等都已經(jīng)應(yīng)用到多峰尋優(yōu)中,但是這些算法穩(wěn)定性普遍不高,易陷入局部最優(yōu)解。
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作者信息:
孫榮霞,尚婭慧,韓 帥
(河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,河北 保定071002)