基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用

张舒涵; 许峰; 张礼杰; 李磊; 张琪昱

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0040

English Version Journal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用

更新时间：2026-07-21

- 基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用
- Vol. 47, Issue 5, Pages: 762-770(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0040
  CLC： TK613
- Online First：04 June 2026，
  
  Published：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
张舒涵, 许峰, 张礼杰, et al. 基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用[J]. 2026, 47(5): 762-770.
DOI：

张舒涵, 许峰, 张礼杰, et al. 基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用[J]. 2026, 47(5): 762-770. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0040.

摘要

针对光伏最大功率点跟踪（MPPT）控制系统在动态光照环境中存在收敛速度缓慢、功率波动大、难以实时跟踪等问题

提出一种基于局部阴影检测的改进粒子群优化算法（IPSO）。该算法引入自适应更新惯性权重w

并去除随机数r1和r2

以简化速度更新方程。通过分析阵列在局部阴影下的功率输出特性

优化了粒子的数量和分布。此外

基于光伏阵列在不同光照条件下的P-V曲线

提出一种简单的局部阴影检测方法

并将其应用于改进后的PSO算法。实验结果表明

改进后算法在追踪过程中表现出更强的寻优能力和快速收敛性

有效减小功率振荡。该算法在动态光照下具有出色的动态性能

能够灵活适应各种光照突变情形。

Abstract

To address the challenges of slow convergence speed

significant power fluctuations

and difficulties in real-time tracking encountered by photovoltaic maximum power point tracking （MPPT） control systems under dynamic irradiance conditions

this paper proposes an improved particle swarm optimization （IPSO） algorithm incorporating partial shading detection. The enhanced algorithm introduces an adaptive updating mechanism for the inertia weight while eliminating random parameters and to streamline the velocity update equation. Through comprehensive analysis of the power output characteristics under partial shading conditions

the quantity and distribution patterns of particles have been optimized. Furthermore

a simplified partial shading detection method is developed based on the curve characteristics of photovoltaic arrays under varying illumination conditions

which is subsequently integrated into the refined PSO algorithm. Experimental validation irradiance that the enhanced algorithm exhibits superior optimization capability and accelerated convergence during the tracking process

effectively mitigating power oscillations. The proposed methodology demonstrates exceptional dynamic performance in fluctuating light environments

exhibiting remarkable adaptability to diverse sudden irradiance change scenarios.

关键词

Keywords

references

解宝, 李萍宇, 苏绎仁, 等. 局部阴影下光伏阵列的最大功率点跟踪算法研究[J]. 太阳能学报, 2023, 44(12): 47-52.

庞科旺, 刘维亭. 基于改进人工鱼群算法的光伏系统MPPT研究[J]. 太阳能学报, 2014, 35(10): 2009-2014.

韩思鹏, 蒋晓艳, 罗意, 等. 遮阴条件下光伏MPPT自适应粒子群算法优化[J]. 太阳能学报, 2022, 43(6): 99-105.

JAVED S, ISHAQUE K, SIDDIQUE S A, et al.A simple yet fully adaptive PSO algorithm for global peak tracking of photovoltaic array under partial shading conditions[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2022, 69(6): 5922-5930.

吴玲, 张秀锦, 刘秋华, 等. 基于多元宇宙优化算法的光伏发电MPPT控制算法[J]. 太阳能学报, 2023, 44(9): 204-211.

李炜康, 刘婷婷, 王哲铭, 等. 基于改进鹰栖息优化算法的光伏系统MPPT控制[J]. 太阳能学报, 2025, 46(1): 662-668.

赵智勇, 李卫军, 郑秒, 等. 基于改进蜉蝣算法的光伏多峰值最大功率跟踪特性研究[J]. 太阳能学报, 2024, 45(12): 77-84.

朱艳伟, 石新春, 但扬清, 等. 粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2012, 32(4): 42-48, 20.

张永革, 石季英, 张文, 等. 复杂遮阴条件下光伏系统MPPT控制改进PSO算法仿真研究[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(S1): 39-46.

MANICKAM C, RAMAN G R, RAMAN G P, et al.A hybrid algorithm for tracking of GMPP based on P&O and PSO with reduced power oscillation in string inverters[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2016, 63(10): 6097-6106.

丁爱华, 卢子广, 卢泉, 等. 基于改进PSO的复杂环境下光伏MPPT控制[J]. 太阳能学报, 2015, 36(2): 408-413.

李红岩, 王磊, 安平娟, 等. 基于改进黏菌算法的局部遮阴下光伏MPPT研究[J]. 太阳能学报, 2023, 44(10): 129-134.

董密, 胡佳盛, 杨建, 等. 基于改进黏菌优化算法的光伏多峰MPPT控制策略[J]. 控制理论与应用, 2023, 40(8): 1440-1448.

LI H, YANG D, SU W Z, et al.An overall distribution particle swarm optimization MPPT algorithm for photovoltaic system under partial shading[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2019, 66(1): 265-275.

SHER H A, MURTAZA A F, NOMAN A, et al.A new sensorless hybrid MPPT algorithm based on fractional short-circuit current measurement and P&O MPPT[J]. IEEE transactions on sustainable energy, 2015, 6(4): 1426-1434.

马昊, 张庆超. 基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的局部阴影情况下MPPT控制[J]. 电源学报, 2016, 14(3): 94-101.

AKBARI R, ZIARATI K.A rank based particle swarm optimization algorithm with dynamic adaptation[J]. Journal of computational and applied mathematics, 2011, 235(8): 2694-2714.

RENAUDINEAU H, DONATANTONIO F, FONTCHASTAGNER J, et al.A PSO-based global MPPT technique for distributed PV power generation[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2015, 62(2): 1047-1058.

PRAGALLAPATI N, SEN T, AGARWAL V.Adaptive velocity PSO for global maximum power control of a PV array under nonuniform irradiation conditions[J]. IEEE journal of photovoltaics, 2017, 7(2): 624-639.

ISHAQUE K, SALAM Z.A deterministic particle swarm optimization maximum power point tracker for photovoltaic system under partial shading condition[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2013, 60(8): 3195-3206.

任志玲, 毛奕栋. 基于改进黏菌算法的光伏多峰值MPPT控制[J]. 太阳能学报, 2024, 45(2): 421-428.

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

装配式光伏支架刚架结构承载性能试验研究

基于Time-GAN的串联电弧电流超分辨率重建

计及阴影遮挡的多排光伏系统斜面辐射计算和优化方法

太阳能富集区光伏余电蓄热系统优化配置研究

光伏阵列拓扑结构在不同故障下的特性分析

Related Author

陈信堂

周恒

魏建鹏

李大华

孟佳宝

龙葵

牟炜淇

李秋惠

Related Institution

General Research Institute oj Non-ferrous Metals

上海电力学院上海200090

Shanghai University of Electric Power

北京交通大学电气工程学院北京 100044

School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University

AI问答

⁰