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421.
光伏阵列一般由大量组件构成,受环境影响易出现局部阴影,导致P-V曲线出现多峰现象。传统的最大功率点追踪(Maximum power point tracking,MPPT)控制策略如扰动观察法容易陷入局部最优, 从而降低光伏系统的发电效率。为了解决该问题, 本文提出了一种融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(Cuckoo Search Algorithm Fusing Sine Cosine Algorithm And Adaptive Strategy ,AFCS),并将其应用于光伏全局MPPT控制中,用于改善MPPT过程中的收敛速度与追踪精度。最后设置多种光照情况并用花朵授粉算法和粒子群算法进行对比,经过MATLAB/Simulink仿真验证,该算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度, 在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点, 可以有效提高光伏系统的发电效率。 相似文献
422.
考虑静态、球对称的情况,对等离子体包围的黑洞外部解进行了细致研究.在给出基本方程之后,分gttgrr=-1和p=0两种近似条件下对应的解析解.与精确数值解进行了比较,发现前一种近似条件下的解析解更接近精确数值解.这为在等离子体包围的情况下计算黑洞扰动的似正规模,以及研究黑洞阴影和光子环提供了依据. 相似文献