买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120181508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510383078.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法和装置是由张有兵;王舒宜;张伟杰;顾吉鹏;张志明;沈成宇设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法和装置在说明书摘要公布了：适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法和装置，其方法包括：构建改进的灰狼算法THW‑GWO‑PO，将传统灰狼算法GWO和最大功率跟踪结合起来，对GWO算法进行改进，并和传统PO算法进行结合，形成改进的灰狼算法THW‑GWO‑PO；设置仿真工况，设计光伏阵列在不同工况下的运行数据；基于MatlabSimulink中搭建光伏发电系统的仿真模型，用THW‑GWO‑PO算法通过MPPT控制器对电路占空比进行控制；运行所述光伏发电系统的仿真模型，分析THW‑GWO‑PO算法在不同条件下实际电压、电流、功率与理想电压、电流、功率之间的差距，且对不同算法在相同、不同条件下的效率进行对比分析；仿真模型分别模拟均匀光照条件和遮荫条件下的全局最大功率点跟踪，验证THW‑GWO‑PO算法在复杂光照条件下跟踪最大功率点的精度和速度。

本发明授权适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.适用于储能电站充电的光伏阵列的改进灰狼MPPT控制方法，其特征在于，用改进的灰狼算法THW-GWO-PO通过MPPT控制器调整Boost电路的占空比，将光伏阵列的输出功率保持在最大功率点附近，记所述光伏阵列的输入为太阳辐照度及温度，输出为电压、电流、功率、效率，包括如下步骤： S1.构建改进的灰狼算法THW-GWO-PO；将传统灰狼算法GWO和最大功率跟踪结合起来，对GWO算法进行改进，通过改进收敛因子，再对加权距离、位置更新权重进行调整，形成双狼牵头的改进灰狼算法THW-GWO，最后和传统PO算法进行结合，形成改进的灰狼算法THW-GWO-PO；所述的改进收敛因子，具体包括： S104、改进收敛因子与加权距离；GWO算法的全局和局部的搜索能力都受到参数A的影响；当|A|≤1时，狼群趋于追随头狼进行狩猎；当|A|1时，狼群趋于分散寻找猎物，参数A随收敛因子a的大小而改变，对GWO算法进行改进，通过位置更新权重，融合GWO算法在线性变化时导致全局勘探和局部开发平衡不佳的问题； S105、引入非线性双收敛因子，在GWO算法中，前半部分迭代的控制算法用于全局勘测最优值，后半部分迭代用于局部寻找最优值，收敛因子a虽然呈线性变化，但出现全局、局部的寻优无法达到平衡的局面；为了解决这一问题，THW-GWO提出了一种新的方法；首先计算出狼群的平均适应度值，高于平均适应度值为捕猎狼，而低于平均适应度值则为侦察狼，根据分类确定对应的非线性双收敛因子；收敛因子的改进确保了收敛因子a1在前、后期缓慢递减、中期快速递减，在全局搜索和局部开发间达到平衡，从而提高算法的收敛速度，且使收敛因子a2从非线性递减到0，增强了侦察狼的全局勘探能力； S106、引入全局头狼γ更新全局最优值，对GWO算法进行改进，通过引入自适应权重系数和Levy飞行策略，融合了GWO算法在线性变化时导致全局勘探和局部开发之间平衡不佳的问题；记全局头狼γ为迭代过程中的全局最优值，γ狼的工作内容是与捕猎狼进行联络，更新全局最优解、引导侦察狼搜索猎物；γ狼的位置记为Pbest，对位置进行更新，更新公式中使用了Levy飞行，且为了提高侦察狼的搜寻效率，在其Levy飞行后得到不佳位置的情况下，则不对位置进行更改，侦察狼位置重新进行了更新； S2.设置仿真工况，设计光伏阵列在不同工况下的运行数据，其中，将工况分成均匀光照下和局部遮阴条件下，所述运行数据为光伏阵列每块单体光伏电池的不同太阳辐照度及温度； S3.基于MatlabSimulink中搭建光伏发电系统的仿真模型，包括光伏阵列、MPPT控制器、Boost升压电路和负载组成部分，其中光伏阵列由多个光伏电池组成，用THW-GWO-PO算法通过MPPT控制器对电路占空比进行控制； S4.以光伏阵列每块单体光伏电池的不同太阳辐照度及温度作为数据输入，及以电压、电流、功率、效率作为数据输出，运行所述光伏发电系统的仿真模型，观察THW-GWO-PO算法在不同条件下实际电压、电流、功率与理想电压、电流、功率之间的差距，且对不同算法在相同、不同条件下的效率进行对比分析；S5.构建的仿真模型分别模拟了均匀光照条件和遮荫条件下的全局最大功率点跟踪，通过与PO算法、GWO算法和THW-GWO算法进行对比分析，验证THW-GWO-PO算法在复杂光照条件下跟踪最大功率点的精度和速度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。