基于QPSO的MPPT控制研究

作者：房俊龙; 张卫丹; 宋朝; 宁长健; 张悦; 高三策; 张绍原

来源：电气传动, 2019, (11): 88-91.

DOI：10.19457/j.1001-2095.dqcd19018

• 粒子群算法
• 量子粒子群算法
• 最大功率点跟踪 particle swarm optimization algorithm
• quantum particle swarm optimization algorithm
• maximum power point tracking(MPPT)

在复杂光照情况下,常规粒子群(PSO)算法实现的最大功率点跟踪(MPPT)用时较长,且易陷入局部极值,导致功率损失较为严重。针对此现象,引入量子粒子群(QPSO)算法对MPPT进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件;在无阴影、静态阴影和动态阴影3种光照情况下,分别对PSO和QPSO的MPPT控制进行仿真对比。分析表明:无论在何种光照情况下,基于QPSO的MPPT控制收敛速度更快,追踪效果更好,能够有效提高光伏阵列的光电转化效率。

• 单位
  东北农业大学