一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法及应用 |
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引用本文: | 黄政雨,白玉婷.一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法及应用[J].南方农机,2023(13):134-135+142. |
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作者姓名: | 黄政雨 白玉婷 |
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作者单位: | 1. 杭州电子科技大学经济学院;2. 黔南民族师范学院计算机与信息学院 |
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摘 要: | 【目的】不确定复杂动力学系统难以实现最优控制。太阳能光伏系统由于其外界环境不确定,导致其最优稳态模型不确定,需要一个最大功率点跟踪(MPPT)控制器确保在任何环境下太阳能电池都保持最大功率工作。【方法】课题组介绍了一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法(ICS),通过改进算法迭代过程提升其动态性能和稳态性能,并提出了离散-连续控制方法,实现了离散算法在连续物理系统中的应用,并通过数值仿真的方式验证了ICS算法性能。【结果】与传统CS算法相比,ICS算法大幅度优化了调节时间、振荡次数和极值搜索能力,其调节时间仅为0.025 5 s,算法收敛前仅大幅振荡两次,且该算法找到的极值输出功率也大于传统CS算法,即更接近全局最优值。【结论】ICS算法的动态性能和稳态性能均远优于传统CS算法,其在调节时间、振荡水平和极值搜索能力等方面均性能优越。
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关 键 词: | 不确定动力学模型 太阳能光伏系统 极值搜索控制 布谷鸟搜索算法 最大功率点跟踪 |
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