基于APSO算法的局部阴影下光伏最大功率跟踪研究

针对传统的最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法在局部阴影条件下易陷入局部最优以及粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）存在的收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，提出一种基于自适应粒子群优化（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）算法的复合 MPPT 方法。在 APSO 中，初始化阶段使用拉丁超立方抽样代替随机初始化，使用自适应惯性权重策略来平衡算法的探索和开发，在提高算法收敛速度的同时，避免陷入局部最优解。通过仿真实验证明该算法在局部阴影下能够跳出局部最优，快速收敛到最大功率点处，与 LPSO、PSO 算法进行对比，所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。