利用改进麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制

收藏 2025-12-01

在光伏发电系统中，最大功率点跟踪（MPPT）技术起着至关重要的作用，能够确保光伏阵列始终运行在输出功率最大的工作点附近，从而提升整体能量转换效率。特别是在部分遮挡的复杂光照条件下，传统MPPT方法容易陷入局部极值、追踪失败或产生较大波动。针对这一问题，本文探讨了基于改进麻雀搜索算法（SSA）的MPPT控制策略。

原始的麻雀搜索算法虽然具备较强的全局搜索能力，但在应用于MPPT控制时仍存在不足：一方面，在迭代后期易引发输出功率的显著振荡；另一方面，若收敛速度过快，可能错过真正的全局最大功率点。为此，对标准SSA进行了两方面的关键优化设计。

改进策略一：抑制后期大幅振荡

为缓解算法后期出现的剧烈振荡现象，在发现者个体的位置更新机制中引入线性递减因子。该因子随迭代次数逐步减小，相当于对搜索步长施加一个逐渐收紧的调节机制，使发现者在接近最优解时“步伐”更小、更平稳，避免因过度调整而偏离最佳工作点。

改进策略二：平衡收敛速度与搜索精度

为了防止算法过早收敛导致无法找到全局最优点，对跟随者（即加入者）的位置更新公式也进行了改进。首先，引入随机数矩阵以增强位置更新过程的多样性，提升算法在初期阶段的探索能力，避免陷入局部最优。其次，同样在更新公式中嵌入线性递减因子，使得随着迭代进行，位置变化幅度逐渐缩小，有利于在后期实现精细的局部寻优，提高最终的跟踪精度。

这种双重改进机制既保证了前期广泛的搜索覆盖，又实现了后期稳定的精确逼近，特别适用于具有多峰特性的部分遮光光伏系统的MPPT控制场景。

核心代码逻辑说明

以下为关键算法模块的实现思路（基于Matlab环境）：

发现者位置更新优化

在判断当前发现者的适应度优于全局最优值后，采用带有线性递减因子的更新方式调整其位置。该因子随迭代进程递减，从而使位置变动范围逐渐收窄，有效降低稳态振荡。反之，若未满足条件，则沿用原有随机机制维持种群多样性。

% 假设这里已经初始化了相关参数，如种群数量、维度等
for i = 1:numDiscoverers
    if fitness(i) < GbestFitness
        % 线性递减因子
        a = 1 - iter / maxIter; 
        X(i, :) = X(i, :) * exp(-i / (a * iter));
    else
        X(i, :) = X(i, :) + randn(1, dim) * Q;
    end
end

iter

加入者位置更新优化

对于加入者个体，首先生成一个随机数用于决策更新路径。当该值小于预设预警阈值时，结合全局最优位置和线性递减因子进行定向引导更新，有助于加快收敛并提升精度；否则，通过构建随机数矩阵实现更具随机性的位置跳变，防止群体过早聚集，保留全局探索能力。

for i = numDiscoverers + 1:popSize
    r2 = rand();
    if r2 < ST
        % 线性递减因子
        a = 1 - iter / maxIter; 
        X(i, :) = GbestX + randn(1, dim) * abs(GbestX - X(i, :)) * exp((i - popSize) / iter);
    else
        % 随机数矩阵
        R = randn(1, dim); 
        X(i, :) = GbestX + R * randn(1, dim);
    end
end