基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究

局部阴影条件下,光伏阵列的功率输出呈现多峰特性,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群优化算法可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子群遗传(IPSO-GA)算法,该算法的惯性权重与学习因子随着迭代次数不断发生变化,可以同时兼顾算法的局部搜索与全局寻优能力,并且引进遗传算法的交叉、变异操作以增加种群多样性。仿真结果表明,改进算法在多峰最大功率跟踪过程中,具有良好的跟踪速度与寻优精度。