光伏配列のMPPTにおける精製階層集団アルゴリズムの適用に関する研究
Wei Liming1, Kou Qi1
1School of Electrical and Computer Engineering, Jilin Jianzhu University, Changchun, Jilin, China.
この研究では,光伏最大電源点追跡 (MPPT) の改善された階層集団アルゴリズム (PSSSA) が紹介されています. PSSSAは,追跡速度と安定性を向上させ,PSOやSSAなどの既存の方法を上回る.
科学分野:
- 再生可能エネルギーシステム
- コントロールエンジニアリング コントロールエンジニアリング
- オプティマイゼーション アルゴリズム
背景:
- 光伏 (PV) システムは,遅い収束と不安定な伝送能力のために,最大出力点追跡 (MPPT) で課題に直面しています.
- Particle Swarm Optimization (PSO) や Sparrow Search Algorithm (SSA) のような既存のアルゴリズムは,早すぎる収束と限られた効率に苦しむ可能性があります.
研究 の 目的:
- 既存の方法の限界に対処するために,新しいMPPT制御戦略,改良された階層集団アルゴリズム (PSSSA) を提案する.
- MPPTアルゴリズムの検索効率,収束速度,追跡安定性を向上させるため.
主な方法:
- PSSSAは,SSAとPSOの集団の微細な層のシーケンスの再構築を組み合わせ,PSOの集団の一時停止メカニズムを組み込んで,早すぎる収束を防止します.
- 細分化された配列は,均等に分布した初期集団を生成し,スパローと粒子群の集団間の協力的な最適化を可能にします.
- 人口分解,個別最適化,層別位置再編成は,より高い検索効率のために,協力と人口多様性を高めます.
主要な成果:
- MATLABでのシミュレーションにより,PSSSAは照明の急速な変化でも0.2秒以内に最大パワーポイントを正確に追跡できることを実証しました.
- PSSSAは,PSO,SSA,および Perturbation Observation (P&O) アルゴリズムと比較して,トラッキングの安定性が著しく向上した.
- 達成された最大パワーポイントは,PSOアルゴリズムで得られたものより約64%大きく,パフォーマンスの向上を確認しました.
結論:
- PSSSAは,従来のアルゴリズムの限界を克服して,光伏システムにおけるMPPTのための堅牢で効率的なソリューションを提供します.
- 提案されたアルゴリズムは,追跡効果の安定性と迅速性を保証し,ダイナミックな環境条件に適しています.
- PSSSAは,収束速度,追跡精度,およびPV電力最適化のための全体的な効率の観点から優れたパフォーマンスを実証しています.
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