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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
Immad Shams · Saad Mekhilef · Kok Soon Tey · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
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。
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(...