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作者：徐雨珊;吴成明;扬臻辉;刘志昂;
单位：三峡大学电气与新能源学院;
摘要：针对光伏组件存在局部阴影条件（PSC）时，功率输出曲线呈现出的多峰现象，传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题，提出一种将自适应布谷鸟搜索（ICS）算法和变步长扰动观察法（IP&O）相结合的复合算法（ICS-IP&O）。对布谷鸟搜索方法（CS）的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化，使其满足迭代前、后期不同的需求，加快收敛进程。在偏好随机游走部分，引入粒子群算法思想，对位置更新公式进行优化，提高其多样性，使算法具有较强的全局搜索随机性，降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索，减小振荡。通过Simulink进行仿真测试，并与粒子群算法（PSO）、布谷鸟算法（CS）进行对比。结果表明，该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。
关键词：光伏阵列;;局部阴影条件;;自适应布谷鸟搜索算法;;最大功率点追踪;;Lévy飞行;;变步长扰动观察法
基金资助：国家自然科学基金资助项目（59493300）;; 教育部博士点基金资助项目（9800462）
