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基于改进蝴蝶优化算法的局部阴影、均匀光照及快速负载变化下的最大功率点跟踪
Maximum Power Point Tracking Using Modified Butterfly Optimization Algorithm for Partial Shading, Uniform Shading, and Fast Varying Load Conditions
| 作者 | Immad Shams · Saad Mekhilef · Kok Soon Tey |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年5月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | MPPT 光伏逆变器 组串式逆变器 智能化与AI应用 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | MPPT 蝴蝶优化算法 部分遮挡 太阳光照强度 负载变化 收敛速度 光伏系统 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于改进蝴蝶优化算法（MBOA）的最大功率点跟踪（MPPT）方法。该算法能有效识别局部阴影、均匀光照及负载变化等多种工况，具备极快的收敛速度。通过引入单一动态变量作为调节参数，简化了系统复杂性，提升了光伏系统的发电效率与动态响应能力。
English Abstract
In this article, a new maximum power point tracking algorithm based on a modified butterfly optimization algorithm has been proposed. The proposed method is capable of differentiating between different partial shading patterns, uniform shading, solar intensity, and load variation conditions with fast convergence speed (CS). Only one dynamic variable is used as a tuning parameter reducing the compl...
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SunView 深度解读
该算法对阳光电源的核心产品——组串式光伏逆变器具有极高的应用价值。在复杂的局部阴影环境下，传统的扰动观察法（P&O）容易陷入局部最优，而改进的蝴蝶优化算法能显著提升全局寻优能力，从而直接提高电站的发电收益。建议研发团队将其集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器嵌入式固件中，以优化复杂地形（如山地、分布式屋顶）下的MPPT性能。此外，该算法的快速收敛特性对于提升阳光电源工商业及户用逆变器在动态光照下的响应速度具有重要参考意义。