粒子群优化鱼群算法及其在光伏系统最大功率点跟踪中的应用

【摘要】：将标准粒子群优化算法中的速度惯性、粒子个体的记忆因素和粒子间学习交流因素等几个特征引入人工鱼群算法,提出了粒子群优化鱼群算法。在新算法中,鱼群的游动具有了速度惯性的特征,并且其行为模式被扩充为追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。通过仿真分析,验证了粒子群优化鱼群算法比两种基本算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,且性能稳定。最后将所提出的粒子群优化鱼群算法应用于局部遮阴情况下的光伏发电系统最大功率点跟踪,实验表明,该算法可以在很短时间内以很高精度寻得不均匀光照系统的最大功率点。 【作者单位】： 重庆大学自动化学院;
【关键词】： 粒子群优化 人工鱼群算法 行为模式 光伏系统 最大功率点跟踪
【基金】：重庆市重点科技攻关项目(2011AB6054)
【分类号】：TP18;TM615
【正文快照】： 0引言人工鱼群算法[1-2](Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[3]都是对自然或社会行为进行模拟的群体智能算法。这些算法各自具有不同的特点,但也都存在着需要改进和优化的地方,比如算法的收敛速度、寻优精度等。本文用

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