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

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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
- 基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用
- 太阳能学报 2026年47卷第5期页码：762-770
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金（62173264）;江苏省科技成果转化专项基金（BA2023048）
- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0040
  中图分类号： TK613
- 网络首发：2026-06-04，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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张舒涵, 许峰, 张礼杰, 等. 基于局部阴影检测方法的改进PSO在光伏MPPT中的应用[J]. 太阳能学报, 2026,47(5):762-770.

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

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

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