【摘 要】
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局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法
【机 构】
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南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西省光电检测技术工程实验室
【基金项目】
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航空科学基金(2017ZC56003),江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(ET201908119),江西省优势科技创新团队项目(20181BCB24008),无损检测技术教育部重点实验室开放基金(EW201908442,EW201980090),研究生创新基金(YC2019-S348)
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局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附
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