基于粒子群算法的MFC最大功率跟踪技术

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摘要微生物燃料电池(MFC)因其特有的废水发电能力而得到越来越多的关注。为了提高其发电效率,最大功率点跟踪(MPPT)控制成为必要。针对传统MPPT算法中存在跟踪精度较低的问题,提出了采用粒子群(PSO)优化算法来进行微生物燃料电池的最大功率跟踪,在Matlab/Simulink中验证了此方法可以极大地减小在最大功率点附近的稳态振荡。

作者郭志强

机构地区沈阳化工大学信息工程学院

出处《中国科技信息》 2022年第4期89-91,共3页 China Science and Technology Information

关键词粒子群算法 MFC 发电能力最大功率跟踪发电效率

分类号 TM911.45 [电气工程—电力电子与电力传动]

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4陈景文,张文倩,李晓飞.基于改进电导增量法的光伏MPPT控制[J].智慧电力,2021,49(9):47-55. 被引量：52
5李云凤,雷勇,杜佳耘,刘晖.多态蚁群-细菌觅食算法实现部分遮蔽下光伏系统最大功率跟踪[J].现代电力,2022,39(1):1-8. 被引量：11
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