DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2023.13.039
基金项目：杭州电子科技大学研究生创新科研创新基金（CXJJ20221）
作者：黄政雨1，白玉婷2（1. 杭州电子科技大学经济学院，浙江 杭州 310018；2. 黔南民族师范学院计算机与信息学院，贵州 黔南州 558000）
摘 要：【目的】不确定复杂动力学系统难以实现最优控制。太阳能光伏系统由于其外界环境不确定，导致其最优稳态模型不确定，需要一个最大功率点跟踪（MPPT）控制器确保在任何环境下太阳能电池都保持最大功率工作。【方法】课题组介绍了一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法（ICS），通过改进算法迭代过程提升其动态性能和稳态性能，并提出了离散-连续控制方法，实现了离散算法在连续物理系统中的应用，并通过数值仿真的方式验证了ICS算法性能。【结果】与传统CS算法相比，ICS算法大幅度优化了调节时间、振荡次数和极值搜索能力，其调节时间仅为0.025 5 s，算法收敛前仅大幅振荡两次，且该算法找到的极值输出功率也大于传统CS算法，即更接近全局最优值。【结论】ICS算法的动态性能和稳态性能均远优于传统CS算法，其在调节时间、振荡水平和极值搜索能力等方面均性能优越。
关键词：不确定动力学模型；太阳能光伏系统；极值搜索控制；布谷鸟搜索算法；最大功率点跟踪
引文信息：[1]黄政雨，白玉婷.一种基于改进布谷鸟算法的极值搜索控制方法及应用[J].南方农机，2023，54(13)：134-135+142.
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