基于灰狼优化算法GWO的光伏系统MPPT研究（Matlab代码实现）_1

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用于 1 KW 太阳能光伏系统中最大功率点跟踪 （MPPT） 的灰狼优化器 （GWO） 算法。以下是代码工作原理的说明：

1. 常量和参数：代码首先定义与太阳能电池板特性和GWO算法参数相关的常量。其中包括额定功率、开路电压 （Voc）、短路电流 （Isc）、最大功率点电压 （Vmp） 和最大功率点电流 （Imp），以及狼的数量、最大迭代次数和比例因子等参数。
2. 初始化：狼的位置（代表潜在的解决方案）在 Vmp 周围的指定电压范围内随机初始化。每只狼的位置本质上是一个电压值。
3. GWO 循环：主循环运行一定次数的迭代。在每次迭代中，每个狼（解决方案）的适应度使用表示与预期功率输出的偏差的公式计算。这种适用度与解决方案跟踪最大功率点的程度有关。
4. 阿尔法狼、贝塔狼和三角洲狼：适应度值最低的狼被标识为 阿尔法狼、贝塔狼和三角洲狼，代表表现最佳的解决方案。这些狼引导其他狼找到更好的解决方案。
5. 更新位置：对于每只狼，新位置是根据涉及阿尔法、贝塔和三角狼位置的方程计算的。这些方程旨在模仿灰狼的狩猎行为，并帮助探索搜索空间以获得更好的解决方案。
6. 位置边界：新位置被限制在定义的电压范围内，以确保物理可行性。
7. 阻尼阿尔法：阿尔法参数（代表阿尔法狼的影响）在迭代中逐渐阻尼。这有助于在优化过程中平衡勘探和开发。
8. MPPT计算：环路结束后，使用优化过程中发现的最佳狼的位置计算MPPT点的电压，电流和功率。
9. 显示结果：然后，代码打印出 MPPT 电压、电流和功率。

部分代码：
% Update position for the current wolf
        wolfPositions(i)=new_position;
    end
 
    % Dampen alpha parameter
    a=a * a_damp;
end
% Calculate MPPT output
[~, bestWolfIndex]=min(fitness);
mpptVoltage=wolfPositions(bestWolfIndex);
mpptCurrent=Isc - (Isc / Voc) * mpptVoltage;
mpptPower=mpptVoltage * mpptCurrent;
fprintf('MPPT Voltage: %.2f V\
', mpptVoltage);
fprintf('MPPT Current: %.2f A\
', mpptCurrent);
fprintf('MPPT Power: %.2f W\
', mpptPower);

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[1]毛明轩,许钊,崔立闯,等.基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究[J].太阳能学报, 2023, 44(3):7.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1261.

[2]石季英,张登雨,薛飞,等.基于改进灰狼优化-黄金分割混合算法的光伏阵列MPPT方法[J].电力系统及其自动化学报, 2022(5).

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