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基于灰狼优化算法GWO的光伏系统MPPT研究(Matlab代码实现)
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用于 1 KW 太阳能光伏系统中最大功率点跟踪 (MPPT) 的灰狼优化器 (GWO) 算法。以下是代码工作原理的说明:
- 常量和参数:代码首先定义与太阳能电池板特性和GWO算法参数相关的常量。其中包括额定功率、开路电压 (Voc)、短路电流 (Isc)、最大功率点电压 (Vmp) 和最大功率点电流 (Imp),以及狼的数量、最大迭代次数和比例因子等参数。
- 初始化:狼的位置(代表潜在的解决方案)在 Vmp 周围的指定电压范围内随机初始化。每只狼的位置本质上是一个电压值。
- GWO 循环:主循环运行一定次数的迭代。在每次迭代中,每个狼(解决方案)的适应度使用表示与预期功率输出的偏差的公式计算。这种适用度与解决方案跟踪最大功率点的程度有关。
- 阿尔法狼、贝塔狼和三角洲狼:适应度值最低的狼被标识为 阿尔法狼、贝塔狼和三角洲狼,代表表现最佳的解决方案。这些狼引导其他狼找到更好的解决方案。
- 更新位置:对于每只狼,新位置是根据涉及阿尔法、贝塔和三角狼位置的方程计算的。这些方程旨在模仿灰狼的狩猎行为,并帮助探索搜索空间以获得更好的解决方案。
- 位置边界:新位置被限制在定义的电压范围内,以确保物理可行性。
- 阻尼阿尔法:阿尔法参数(代表阿尔法狼的影响)在迭代中逐渐阻尼。这有助于在优化过程中平衡勘探和开发。
- MPPT计算:环路结束后,使用优化过程中发现的最佳狼的位置计算MPPT点的电压,电流和功率。
- 显示结果:然后,代码打印出 MPPT 电压、电流和功率。
部分代码:
% Update position for the current wolf
? ? ? ? wolfPositions(i) = new_position;
? ? end
?
? ? % Dampen alpha parameter
? ? a = a * a_damp;
end
% Calculate MPPT output
[~, bestWolfIndex] = min(fitness);
mpptVoltage = wolfPositions(bestWolfIndex);
mpptCurrent = Isc - (Isc / Voc) * mpptVoltage;
mpptPower = mpptVoltage * mpptCurrent;
fprintf('MPPT Voltage: %.2f V
', mpptVoltage);
fprintf('MPPT Current: %.2f A
', mpptCurrent);
fprintf('MPPT Power: %.2f W
', mpptPower);
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[1]毛明轩,许钊,崔立闯,等.基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究[J].太阳能学报, 2023, 44(3):7.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1261.
[2]石季英,张登雨,薛飞,等.基于改进灰狼优化-黄金分割混合算法的光伏阵列MPPT方法[J].电力系统及其自动化学报, 2022(5).
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