机组检修计划的改进多蚁群伪并行寻优算法

针对检修计划多目标多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用改进的多蚁群伪并行寻优算法IMCVPOA求解。引入信息素平滑机制、状态表记忆机制和惩罚因子,通过设计迁移算子,使多个子蚁群并行、协同寻优,从而使算法跳离局部最优解。仿真结果证明,模型具有良好的经济性。

基于DSP的改进蚁群二阶段MPPT控制器设计

针对局部阴影条件下光伏阵列输出效率低并且对最大功率点跟踪MPPT(Maximum Power Point Tracking)收敛速度慢的问题,设计出一种基于DSP的智能MPPT控制器。提出一种目标因子与过渡机制的改进蚁群全局寻优二阶段MPPT全局寻优算法作,引入目标导向因子避免盲目寻优,引入过渡机制而弥补寻优末期的振荡完成最大功率跟踪。通过仿真与实验的分析表明,改进后的算法在光照突变时具有较快的响应速度和较高的跟踪精度,避免系统趋于稳定时的功率振荡,提高了系统效率。