电测与仪表
電測與儀錶
전측여의표
ELECTRICAL MEASUREMENT & INSTRUMENTATION
2013年
2期
73-76,90
,共5页
风力发电%最大风能跟踪%粒子群优化算法%变粒子邻域
風力髮電%最大風能跟蹤%粒子群優化算法%變粒子鄰域
풍력발전%최대풍능근종%입자군우화산법%변입자린역
wind power generation%maximum power point tracking%particle swarm optimization algorithm%variable particle neighborhood
风能作为一种随机性很大的能量,具有明显的非线性.为了提高风能的利用效率,需要进行最大功率点跟踪(MPPT).针对传统粒子群优化算法对参数敏感度较强、易于局部收敛等缺点,提出基于优势速度保留策略的变邻域粒子群优化算法.首先,考虑社会个体对其环境的认知规律,通过简化传统粒子更新公式以降低算法性能对参数设置的敏感程度；其次,为充分利用粒子更新中所得优势粒子速度信息,一种优势粒子速度小概率变异策略及劣势粒子速度随机赋值方法随之被提出；最后,将其应用到风力发电系统的最大风能跟踪控制中,并与传统粒子群优化算法进行比较.仿真结果显示,该算法可以实现动态过程中风力发电系统的最大风能捕获,提高系统的运行效率和动态响应速度.
風能作為一種隨機性很大的能量,具有明顯的非線性.為瞭提高風能的利用效率,需要進行最大功率點跟蹤(MPPT).針對傳統粒子群優化算法對參數敏感度較彊、易于跼部收斂等缺點,提齣基于優勢速度保留策略的變鄰域粒子群優化算法.首先,攷慮社會箇體對其環境的認知規律,通過簡化傳統粒子更新公式以降低算法性能對參數設置的敏感程度；其次,為充分利用粒子更新中所得優勢粒子速度信息,一種優勢粒子速度小概率變異策略及劣勢粒子速度隨機賦值方法隨之被提齣；最後,將其應用到風力髮電繫統的最大風能跟蹤控製中,併與傳統粒子群優化算法進行比較.倣真結果顯示,該算法可以實現動態過程中風力髮電繫統的最大風能捕穫,提高繫統的運行效率和動態響應速度.
풍능작위일충수궤성흔대적능량,구유명현적비선성.위료제고풍능적이용효솔,수요진행최대공솔점근종(MPPT).침대전통입자군우화산법대삼수민감도교강、역우국부수렴등결점,제출기우우세속도보류책략적변린역입자군우화산법.수선,고필사회개체대기배경적인지규률,통과간화전통입자경신공식이강저산법성능대삼수설치적민감정도；기차,위충분이용입자경신중소득우세입자속도신식,일충우세입자속도소개솔변이책략급열세입자속도수궤부치방법수지피제출；최후,장기응용도풍력발전계통적최대풍능근종공제중,병여전통입자군우화산법진행비교.방진결과현시,해산법가이실현동태과정중풍력발전계통적최대풍능포획,제고계통적운행효솔화동태향응속도.
