部分シェーディング条件下における太陽光発電システムの最大電力点追跡のための改良されたエルク群最適化アルゴリズム
Gang Zheng1, Wenchang Wei1, Heming Jia2
1College of Computer and Control Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China.
従来の最大出力点追跡 (MPPT) は部分遮光に苦戦しています. 改善されたエルク群の最適化 (IEHO) アルゴリズムは,グローバル最大電力ポイントをすばやく見つけ,さまざまな条件下で太陽光発電システムの効率を高めます.
科学分野:
- 再生可能エネルギーシステム
- 太陽光発電の変換
- 最適化アルゴリズム
背景:
- 光伏 (PV) システムにおける部分遮光条件 (PSC) は,電源電圧の特性を複数ピークにします.
- 伝統的な最大電力点追跡 (MPPT) アルゴリズムは,しばしばローカル・オプティマに閉じ込められ,エネルギー変換効率を低下させます.
- 複雑な環境条件下での世界最大電力点の迅速かつ効果的な位置づけは,太陽光発電の性能にとって極めて重要です.
研究 の 目的:
- 様々な気象条件下での太陽光発電システムの急速なグローバル最大電力点追跡 (MPPT) のための改善されたエルク群最適化 (IEHO) アルゴリズムを提案する.
- MPPTの性能とエネルギー変換効率を部分シェードで動作するPVシステムで向上させる.
主な方法:
- 捕食リスクの確率による位置更新メカニズムを含む改良されたエルク群最適化 (IEHO) アルゴリズムを開発しました.
- 局所最適から脱出するアルゴリズムの能力を向上させるため,三角歩行戦略を導入しました.
- 冗長な過去のデュティサイクル計算をスキップすることによって,収束速度を最適化するために,メモリ主導のリダイレクト戦略を実装した.
主要な成果:
- IEHOアルゴリズムは,さまざまな気象条件で他のメタヒューリスティックアルゴリズムと比較して優れたパフォーマンスを示しました.
- テスト条件下で平均99.99%の追跡効率を達成した.
- 0.3886秒の平均追跡時間を達成し,収束速度の大幅な改善を示しています.
結論:
- 提案されたIEHOアルゴリズムは,部分シェーディング下でのMPPTにおけるローカル・オプティマスの課題に効果的に取り組んでいます.
- IEHOは,太陽光発電システムのグローバル最大電力点の追跡の速度と精度を大幅に向上させます.
- このアルゴリズムは,ダイナミックな環境における光伏システムの全体的なエネルギー変換効率を改善するための有望なソリューションです.
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