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改进型自适应粒子群基于储能型准Z源光伏并网逆变器的改进型自适应粒子群最大功率点跟踪算法研究，在解决光伏电池阵列在局部阴影条件下的多峰寻优问题中，传统的粒子群（PSO）最大功率点跟踪(MPPT)算法存在稳定性差、振荡严重、跟踪速度慢等缺点。

一、案例简介

在解决光伏电池阵列在局部阴影条件下的多峰寻优问题中，传统的粒子群（PSO）最大功率点跟踪(MPPT)算法存在稳定性差、振荡严重、跟踪速度慢等缺点。针对上述缺点，结合准Z源逆变器的优点并在准Z源阻抗网络电容上并联储能单元，本项目提出了一种基于储能型准Z源光伏并网逆变器的改进型自适应粒子群最大功率点跟踪算法。该算法不再依赖于迭代次数，而是直接采用个体最优功率和全局最优功率更新惯性权重和学习因子并引入了电压窗口限制，有效地提高了跟踪速度和减小了功率振荡。仿真结果验证了该优化算法在储能型准Z源光伏并网逆变器应用中具有较好的多峰值光伏曲线全局最大功率点跟踪能力，提高了光伏阵列的发电效率，具有较好的可行性。

二、技术要点

本项目对储能型准Z源光伏并网逆变系统提出了一种基于功率更新自适应参数的改进型自适应粒子群MPPT算法，采用全局最优功率值和个体最优功率值更新惯性权重和学习因子，而不再依赖于迭代次数，能够更快地跟踪到最大功率点。为减小跟踪过程中的功率振荡，在该算法的基础上引入了电压窗口限制。通过限制粒子群MPPT算法的电压搜索范围，并利用获得的个体最优功率值和全局最优功率值不断更新算法的惯性权重和学习因子，大幅提高收敛速度，降低动态过程中的功率波动，减小寻优过程中的能量损耗，提高了光伏阵列的发电效率。

三、应用场景

光伏电池

四、应用成效

本项目本提出了一种带有电压窗口限制的功率更新自适应粒子群算法，采用全局最优功率值和个体最优功率值更新自适应参数，参数的更新不再依赖于迭代次数，算法能够更快跟踪到最大功率点。在储能型准Z源光伏并网逆变器电路拓扑中，该算法具有良好的全局寻优能力，在光伏电池阵列单峰特性和多峰特性情况下均能准确的跟踪到最大功率点。与功率更新自适应粒子群算法和基于电压窗口限制的粒子群算法相比，本项目提出的带有电压窗口限制的功率更新自适应粒子群算法收敛速度最快，在动态过程中的功率振荡很小，有效地提高光伏发电系统的发电效率，有着良好的可行性。