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申请/专利权人：南昌工程学院;江西变压器科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种改进光伏最大功率点追踪方法及装置，该方法获取光伏发电系统的当前开路电压和短路电流作为鹦鹉优化算法输入参数，初始化鹦鹉种群参数，引入改进的反向学习策略跳出当前位置，扩大鹦鹉种群的搜索范围，设计鹦鹉种群不同的行为作为鹦鹉优化算法更新规则，对鹦鹉种群初始化参数进行寻优，引入基于莱维增量和高斯游走的优化策略对鹦鹉种群的停留行为进行改进，帮助算法跳出局部最优；迭代直到最大迭代次数，迭代结束将最大输出电压定为全局最优值，当输出功率变化率大于输出功率变化率阈值时，重新迭代。本发明解决了传统的最大功率点跟踪算法在光照突变的环境下求解精度低以及可能陷入局部最优的问题。

主权项：1.一种改进光伏最大功率点追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：设置鹦鹉优化算法初始参数，包括确定鹦鹉种群数量，最大迭代次数；步骤S2：获取光伏发电系统的当前开路电压和短路电流作为鹦鹉优化算法的输入参数，初始化鹦鹉种群参数，引入改进的反向学习策略跳出当前位置，扩大鹦鹉种群的搜索范围；步骤S3：设计鹦鹉种群的觅食行为、停留行为、交流行为、恐惧行为和逃生行为作为鹦鹉优化算法的更新规则，对初始化鹦鹉种群参数进行寻优；其中，引入基于莱维增量和高斯游走的优化策略对鹦鹉种群的停留行为进行改进表示为： ； ；式中，表示第i个个体t+1次迭代的第j维位置，表示第i个个体第t次迭代的第j维位置，表示第t次迭代的最优个体位置，表示之间的随机数，Levy表示步长，服从莱维分布；表示维度，表示均值方差的随机数，表示0,1之间的随机数，ones1,dim表示维度dim的全1向量，表示鹦鹉种群最大迭代次数，t表示鹦鹉种群迭代次数，表示鹦鹉种群中随机选择的一个个体位置，Gaussian表示高斯分布；步骤S4：判断鹦鹉优化算法是否达到最大迭代次数，达到，则停止迭代，并将此时最大输出电压定为全局最优值，未达到最大迭代次数，则返回步骤S2继续迭代；步骤S5：查看当前情况下的输出功率值，判断当前功率变化率的是否满足重启条件，即当输出功率变化率大于输出功率变化率阈值时，返回步骤S1，重新迭代。

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