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作者：李嘉轩;于惠钧;马凡烁;刘紫英;
单位：湖南工业大学电气与信息工程学院;
摘要：在复杂遮荫工况下，传统MPPT策略在面对多峰值现象时易陷入局部最大功率点（LMPP），而基于元启发式算法的最大功率点跟踪策略也存在寻优精度不高、追踪时间慢等问题。为解决上述问题，文中构建Lévy飞行-自适应金枪鱼群算法（LF-ATSO）。首先，采用基于Circle混沌映射的反向学习策略合理分配初始化种群以提高种群遍历性；其次，改进参数a用以调整最优个体和前一个体的比重，提高收敛速度；然后，嵌入Lévy flight策略提高算法全局搜索能力，帮助其跳出局部最优；最后，加入算法重启机制以应对复杂变化工况。将改进后的TSO算法与未改进TSO算法、PSO算法、改进GWO算法进行仿真对比，实验结果表明，改进后的TSO算法在静态、动态复杂遮荫工况下均能够更快、更精准地追踪到全局最大功率点（GMPP）。
关键词：光伏系统;;最大功率点跟踪;;局部遮荫;;金枪鱼群算法;;Lévy flight策略;;Circle混沌映射
基金资助：湖南省自然科学基金项目（2021JJ50052）;; 湖南省教育厅科学研究项目（21A0354）
