%0 Journal Article %A 蒋晓艳 %A 焦乾致 %A 罗意 %A 谭景洋 %A 荀悦 %A 韩思鹏 %T 遮阴条件下光伏MPPT自适应粒子群算法优化 %D 2022 %R 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2020-1001 %J 太阳能学报 %P 99-105 %V 43 %N 6 %X 针对在局部阴影情况下光伏阵列的功率-电压(P-U)特性曲线呈多峰特性,粒子群算法应用于局部阴影下的最大功率点跟踪(MPPT)跟踪,存在搜索速度慢、精度低的缺点。提出自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法的最大功率点跟踪算法,自动更新惯性权重w和学习因子C1C2,通过仿真实验,优化前的全局最大功率点(GMPP)跟踪时间是0.045 s,输出功率为468 W。优化后的自适应粒子群算法GMPP跟踪时间为0.020 s,输出功率稳定在为480 W,光伏阵列的输出功率跟踪误差小于30%。在所搭建辐照度突变模型仿真中,在4.022 s突变到300 W/m2时经过0.05 s又重新跟踪到了新的最大功率点稳定在0.075 MW。最后通过实验平台验证,优化后的自适应粒子群优化算法与传统的粒子群优化算法相比,追踪时间减少了55.5%,误差小于5%,验证了该算法可行性和实用性。 %U https://www.tynxb.org.cn/CN/10.19912/j.0254-0096.tynxb.2020-1001