利用一种新型灰狼算法优化部分遮蔽条件下的光伏-邱健蓄电池储能系统

光伏（PV）体系结合电池储能体系（BESS），已成为可继续动力发电与消费的极具远景的解决方案。然而，这些体系的功能可能会遭到部分遮挡条件的明显影响，从而导致功率损失和功率降低。本研讨提出了一种新式灰狼优化算法（GWO），用于优化部分遮挡条件下PV-BESS体系的运转。受灰狼捕食行为启发的GWO是一种鲁棒的优化技能，能够处理杂乱且“非线性问题 所提出的办法旨在最大化能量输出，最小化功率损耗，并保证最佳的电池管理。经过有用应对部分遮挡带来的应战，本研讨为推动PV-BESS体系作为牢靠且高效的可再生动力解决方案的发展做出了奉献。该提议的体系由PV阵列、boost转换器组成，MPPT 控制器和电池在各种条件下运用MATLAB/Simulink进行了评估。成果表明，NGWO算法在标准条件下实现了99.89%的盯梢功率，在PSC下超过了99.26%，优于粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）、传统GWO以及扰动观察法（P&O）。值得注意的是，NGWO表现出更快的...呼应时间（0.01 s）以及与其他算法比较更低的功率纹波，同时提升了能量提取和电池功率。经过优化 SOC 控制，NGWO 延长了电池寿命，为应战性环境下的 PV 体系供给了一种更优的解决方案。

导言

灰狼优化（GWO）是一种相对较新的元启发式技能，因其在解决光伏（PV）体系应战方面——特别是在部分遮盖条件下——而备受重视。GWO已与多种技能相结合，以增强其在最大功率点盯梢（MPPT）体系中的有用性，这对于优化PV体系的功能至关重要[1]。其中一种混合办法是根据GWO的扰动观察法（P&O）[2]。此外，一种根据GWO的模糊逻辑办法也取得了令人鼓舞的成果[3]。与传统办法比较，这两种技能均表现出优越的功能，在收敛速度、准确性和鲁棒性方面实现了提升。此外，还提出了一种新式的混合GWO-粒子群算法（PSO）办法[4]，该办法结合了GWO的探索才能与PSO的开发优势。这种混合办法展示出了极具竞争力的成果，在收敛性、计算功率以及避免堕入部分最优的才能方面供给了改进。随着研讨的深化，经过混合化和改进来进一步提升GWO的研讨不断涌现。例如，开发了一种混合GWO-PSO办法，用于改进部分遮盖条件下PV体系的MPPT功能[5]。同样地，文献[6]引入了一种根据GWO的MPPT控制器，证明了其在处理部分遮盖场景时的有用功能。此外，文献[7]提出了一种新式元启发式...