改进蝙蝠算法在光伏阵列存在局部阴影时的应用

在光伏发电系统中，经常存在电池板局部被遮挡的情况，造成电池板出现多峰极值的现象。传统的最大功率点(MPPT)搜索方法常常会陷入局部极值，从而错过或丢失系统的全局最大功率点，甚至产生振荡导致系统输出不稳定。提出一种改进的蝙蝠算法(IBA)，并应用到太阳能阵列存在局部阴影条件下的最大功率点寻优控制中。通过混沌初始化，对群体的初始位置进行更新，增加种群的均匀性和遍历性；引入自适应惯性权重，使算法在优化前期具有较强的全局搜索能力，后期有较强的局部收缩能力，同时引入Levy飞行来产生跳跃速度，跳出局部极值；引入动态收缩区间，有效地减小算法的搜索范围。以上改进，避免了种群受到局部极值的影响而过早收敛。光伏发电系统的仿真表明：在其受到局部遮挡而出现多峰极值的情况下，改进的蝙蝠算法能够快速找到全局最优点，并且精度高。