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Levy Flight-Enhanced Coot Optimization Algorithm-Based MPPT for PV Systems Under Partial Shading Conditions
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AI
DOI：10.1002/ese3.70298.png)
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摘要
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光伏（PV）系统产生的功率受多种因素影响，其中辐照度和温度最为显著。在部分阴影条件下（PSC），光伏阵列上不均匀的辐照度分布导致输出功率大幅降低。此外，此类条件下光伏系统的P-V特性曲线呈现多个峰值，峰值数量与光伏模块数量成比例增加。传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法，如扰动观察法（P&O）、爬山法（HC）和增量电导法（INC），在这些场景下难以在P-V曲线上定位全局最大功率点（GMPP）。为解决蜱优化算法（COA）的局限性——具体是其跟踪速度慢及在PSC下显著振荡的问题，本文提出了一种莱维飞行增强的蜱优化算法（LF-COA），用于阴影条件下的光伏系统全局MPPT。在MATLAB/SIMULINK中进行的静态和动态辐照度仿真实验表明，LF-COA在性能指标上优于改进的萤火虫算法（MFA）、改进的粒子群优化算法（IPSO）以及传统的COA。
Keyword:
global maximum power point
Levy Flight-enhanced Coot Optimization Algorithm
maximum power point tracking
partial shading conditions
photovoltaic system
AI总结
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期刊
E
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3.4
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