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Walrus Optimization Algorithm for Multi-MPP Tracking Under Harsh and Variable Conditions: Simulation and Real-Time Validation
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AI
DOI：10.1155/er/6690568.png)
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摘要
En 中文
可再生能源，特别是太阳能，近年来在全球的装机容量相较于其他可再生能源有了显著增长。在太阳能系统中，最大功率点（MPP）跟踪（MPPT）算法被用于将太阳能电池板获取的功率以最高可能水平传输到负载/电网。传统的MPPT算法在部分阴影条件下（PSC）追踪局部最大功率点（LMPP）。在许多元启发式优化算法中，搜索最优解的行为由固定或预定义的规则决定。本研究对海象优化算法（WaOA）进行了仿真和实时测试，该算法在文献中被报道为一种具有良好探索-开发平衡和相对低参数设置敏感性的有前景的算法，适用于光伏（PV）系统。仿真研究评估了两种不同场景。在第一种场景中，评估了在五种不同部分阴影和快速变化环境条件下的离网光伏系统。在第二种场景中，所提出的海象优化算法在两种不同场景下进行了测试。此外，通过使用Chroma 62020H-150S太阳能阵列模拟器进行的实时测试，验证了海象优化算法在光伏系统中的性能。无论是在仿真研究还是实时测试中，均观察到海象优化算法在光伏系统中表现出高成功率。
Keyword:
exploration-exploitation balance
maximum power point tracking
solar array simulator
walrus optimization algorithm
期刊
IF:
4.2
论文数:
8.9K
被引数:
2.7W
机构
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