改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用

改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用

论文摘要

鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步曾强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 光伏系统简介
  • 2 鸡群算法简介
  • 3 改进鸡群算法
  •   3.1 ICSO算法介绍
  •   3.2 ICSO算法性能校验
  • 4 系统仿真及结果分析
  •   4.1 单峰值寻优仿真
  •   4.2 双峰值寻优仿真
  •   4.3 三峰值寻优仿真
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴忠强,于丹琦,康晓华

    关键词: 太阳电池,混沌系统,粒子群优化,惯性效果,鸡群算法

    来源: 太阳能学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室

    基金: 河北省自然科学基金(F2016203006)

    分类号: TM914.4

    页码: 1589-1598

    总页数: 10

    文件大小: 1524K

    下载量: 275

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