【摘 要】
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局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线将呈现多个功率峰值点的特性,而传统光伏阵列最大功率点跟踪算法只能有效跟踪单个功率峰值点.针对局部阴影条件下传统方法多峰寻优失效的问
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁,530004
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局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线将呈现多个功率峰值点的特性,而传统光伏阵列最大功率点跟踪算法只能有效跟踪单个功率峰值点.针对局部阴影条件下传统方法多峰寻优失效的问题,现有的研究工作主要以粒子群、差分进化等方法进行多峰寻优跟踪.这些算法具有较好的全局寻优能力,但其局部搜索过程容易出现收敛停滞的问题,因此文章提出了一种基于自适应梯度下降和差分进化相结合的改进算法,该算法在差分进化算法搜索后期使用自适应梯度下降法进行局部搜索优化.仿真实验结果表明,改进算法能准确找到最大功率点,有效解决收敛停滞问题,与粒子群算法和差分进化算法相比,平均总寻优时间分别减少了52.67％和40.05％,收敛速度有进一步提升.
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