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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖北工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115543004B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210752577.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05F1/67；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法及系統(tǒng)是由肖義平;趙云峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取預(yù)設(shè)的迭代參數(shù)和粒子參數(shù)，以及當(dāng)前的光伏電路參數(shù)；根據(jù)迭代參數(shù)和光伏電路參數(shù)，確定適應(yīng)度值，并更新個(gè)體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置；根據(jù)更新的個(gè)體最優(yōu)位置、更新的群體最優(yōu)位置、慣性權(quán)重和高斯擾動(dòng)項(xiàng)，更新粒子參數(shù)，直至滿足預(yù)設(shè)終止條件，其中，根據(jù)混沌映射設(shè)置所述慣性權(quán)重，根據(jù)高斯分布設(shè)置所述高斯擾動(dòng)項(xiàng)，根據(jù)最終更新得到的粒子參數(shù)，確定最優(yōu)占空比。本發(fā)明設(shè)置混沌慣性權(quán)重實(shí)現(xiàn)快速尋優(yōu)，設(shè)置高斯擾動(dòng)項(xiàng)使算法跳出局部最優(yōu)，在確保精度的同時(shí)，使系統(tǒng)能夠以較快速度追蹤到全局最大功率點(diǎn)，并大幅減小系統(tǒng)的搜索震蕩程度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的MPPT控制方法，其特征在于，包括： 獲取預(yù)設(shè)的迭代參數(shù)和粒子參數(shù)，以及當(dāng)前的光伏電路參數(shù)； 根據(jù)所述迭代參數(shù)和所述光伏電路參數(shù)，確定適應(yīng)度值，并更新個(gè)體最優(yōu)位置和群體最優(yōu)位置； 根據(jù)更新的個(gè)體最優(yōu)位置、更新的群體最優(yōu)位置、慣性權(quán)重、高斯擾動(dòng)項(xiàng)和非線性學(xué)習(xí)因子，更新所述粒子參數(shù)，直至滿足預(yù)設(shè)終止條件，其中，根據(jù)混沌映射設(shè)置所述慣性權(quán)重，根據(jù)高斯分布設(shè)置所述高斯擾動(dòng)項(xiàng)； 根據(jù)最終更新得到的粒子參數(shù)，確定最優(yōu)占空比； 所述粒子參數(shù)包括粒子位置和粒子速度，所述根據(jù)更新的個(gè)體最優(yōu)位置、更新的群體最優(yōu)位置、慣性權(quán)重、高斯擾動(dòng)項(xiàng)和非線性學(xué)習(xí)因子，更新所述粒子參數(shù)，包括： 基于混沌映射，確定混沌Sine映射函數(shù)，根據(jù)所述迭代參數(shù)和所述混沌Sine映射函數(shù)設(shè)置所述慣性權(quán)重；根據(jù)自然對(duì)數(shù)函數(shù)，設(shè)置非線性學(xué)習(xí)因子；基于高斯分布的分布函數(shù)形式，設(shè)置所述高斯擾動(dòng)項(xiàng)； 根據(jù)所述慣性權(quán)重、所述非線性學(xué)習(xí)因子、所述高斯擾動(dòng)項(xiàng)、更新的個(gè)體最優(yōu)位置、更新的群體最優(yōu)位置，更新所述粒子速度； 根據(jù)當(dāng)前的粒子位置和當(dāng)前的粒子速度之和，確定更新后的粒子位置； 所述慣性權(quán)重通過(guò)如下公式表示： 其中，表示第次迭代時(shí)的所述慣性權(quán)重，表示混沌Sine映射函數(shù)，表示混沌Sine映射函數(shù)的初始混沌值，表示選取隨機(jī)數(shù)值，表示當(dāng)前迭代次數(shù)，表示預(yù)設(shè)的迭代參數(shù)，表示第次迭代時(shí)的所述慣性權(quán)重的上限，表示第次迭代時(shí)的所述慣性權(quán)重的下限，表示預(yù)設(shè)混沌值。

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