计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
12期
3299-3302
,共4页
粒子群优化%人工鱼群算法%行为模式%光伏系统%最大功率点跟踪
粒子群優化%人工魚群算法%行為模式%光伏繫統%最大功率點跟蹤
입자군우화%인공어군산법%행위모식%광복계통%최대공솔점근종
将标准粒子群优化算法中的速度惯性、粒子个体的记忆因素和粒子间学习交流因素等几个特征引入人工鱼群算法,提出了粒子群优化鱼群算法.在新算法中,鱼群的游动具有了速度惯性的特征,并且其行为模式被扩充为追尾、聚群、记忆、交流以及觅食.通过仿真分析,验证了粒子群优化鱼群算法比两种基本算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,且性能稳定.最后将所提出的粒子群优化鱼群算法应用于局部遮阴情况下的光伏发电系统最大功率点跟踪,实验表明,该算法可以在很短时间内以很高精度寻得不均匀光照系统的最大功率点.
將標準粒子群優化算法中的速度慣性、粒子箇體的記憶因素和粒子間學習交流因素等幾箇特徵引入人工魚群算法,提齣瞭粒子群優化魚群算法.在新算法中,魚群的遊動具有瞭速度慣性的特徵,併且其行為模式被擴充為追尾、聚群、記憶、交流以及覓食.通過倣真分析,驗證瞭粒子群優化魚群算法比兩種基本算法具有更快的收斂速度和更高的尋優精度,且性能穩定.最後將所提齣的粒子群優化魚群算法應用于跼部遮陰情況下的光伏髮電繫統最大功率點跟蹤,實驗錶明,該算法可以在很短時間內以很高精度尋得不均勻光照繫統的最大功率點.
장표준입자군우화산법중적속도관성、입자개체적기억인소화입자간학습교류인소등궤개특정인입인공어군산법,제출료입자군우화어군산법.재신산법중,어군적유동구유료속도관성적특정,병차기행위모식피확충위추미、취군、기억、교류이급멱식.통과방진분석,험증료입자군우화어군산법비량충기본산법구유경쾌적수렴속도화경고적심우정도,차성능은정.최후장소제출적입자군우화어군산법응용우국부차음정황하적광복발전계통최대공솔점근종,실험표명,해산법가이재흔단시간내이흔고정도심득불균균광조계통적최대공솔점.
