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作者：付光杰;王柏松;
单位：东北石油大学电气信息工程学院;
摘要：在解决光伏阵列在局部遮挡时发电效率降低的问题时，传统最大功率点追踪（MPPT）方法容易追踪失败。为此，提出一种改进沙猫群优化算法的最大功率点追踪方法。该算法在标准沙猫群算法的基础上，引入了精英反向学习和自适应t分布，同时优化沙猫群算法（SCSO）的局部搜索并融合Jaya算法。通过对4种典型单峰、多峰函数的测试，证明该算法具有极高的收敛速度，容易跳出局部最优值。将算法应用于MPPT控制中，仿真结果表明：在静态遮荫情况下，所提方法的搜索最大功率点的时间更少；在动态遮荫条件下，重新搜寻到最大功率点的响应时间平均为0.2 s。实验表明所提算法可以适应动态变化的天气，解决了传统算法收敛速度和防止陷入局部最优等问题。
关键词：光伏阵列;;最大功率点追踪;;沙猫群优化算法;;精英反向学习;;自适应t分布;;Jaya算法
基金资助：海南省重点研发项目（ZDYF2022GXJS003）
