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**基于粒子群算法与 PO 扰动相结合的优化 MPPT 技术研究**
一、引言
随着可再生能源的日益重要，光伏发电技术得到了广泛的应用。而最大功率点追踪（MPPT）技术是提
高光伏系统效率和性能的关键技术之一。为了进一步优化 MPPT，本篇文章将探讨使用粒子群算法（
PSO）与 PO 扰动相结合的优化策略，并在该策略中加入终止条件与重启功能，以实现更精确、更快速
地定位到最优占空比。
二、光伏 MPPT 技术概述
MPPT 技术是光伏系统中用于寻找光伏电池板最大功率点的关键技术。传统的 MPPT 方法如恒定电压
法、短路电流法等，虽然简单易行，但往往无法在所有工作环境下实现最大功率点的精确追踪。因此
，需要更为先进的算法来优化 MPPT。
三、粒子群算法（PSO）在 MPPT 中的应用
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，具有并行计算、收敛速度快等优点。在 MPPT 中，PSO
可以通过模拟粒子在搜索空间中的运动来寻找最优占空比。首先，通过 PSO 算法的初始化，生成一群
随机粒子并计算其适应度值。然后，通过粒子的速度和位置更新公式，不断迭代寻找最优解。当 PSO
算法定位到最优占空比附近时，可以启动下一阶段的优化过程。
四、PO 扰动与 PSO 结合优化 MPPT
当 PSO 算法将粒子群集中到最优占空比附近时，为了更精确地定位到最优占空比并实现快速稳定，可
以引入 PO 扰动。PO 扰动是一种局部搜索算法，能够在 PSO 的基础上进行微调，以实现更精确的寻
优。当粒子群集中到一定范围时，启动 PO 扰动进行局部搜索，从而实现快速稳定地定位到最优占空
比。
五、加入终止条件与重启功能
为了防止算法陷入局部最优解或过度迭代，需要加入终止条件。当算法达到预设的迭代次数、适应度
值变化小于阈值等条件时，算法将停止迭代并输出当前的最优解。同时，为了应对外部环境变化或系
统故障等情况，需要加入重启功能。当满足重启条件时，如光照强度变化超过阈值、系统长时间未进
行 MPPT 等，算法将重新从初始状态开始进行寻优过程。
六、参考文献
1. XXX. 基于粒子群算法的 MPPT 技术研究[D]. 某某大学, 20XX.