张志敏，王文保，彭红义，周振雄

(北华大学电气与信息工程学院，吉林 吉林 132021)

光伏发电是利用太阳能的一种方式.通过控制实现光伏电池以最大功率输出运行的技术被称为最大功率点跟踪技术(MPPT)[1].研究者针对MPPT提出了各种算法，如传统的CVT[2]、P&O[3-4]以及INC[5].随着光伏发电系统规模变得越来越大、越来越复杂，一些算法已经不能满足系统运行的要求，因此，各种智能控制算法被提出，如改进鸡群算法(ICSO)[6]、基于跳跃策略的算法[7]、混沌量子猫群优化算法(CQCSO)[8]等.在标准环境下，传统算法对最大功率点的跟踪效果良好，但在局部遮阴等非标准情况下会陷入局部最大点；虽然智能算法仍能表现出良好的性能，但存在搜索时间长、收敛精度差、振荡等问题.为了进一步提高能源利用率，实现在复杂环境下快速准确地跟踪到最大功率点，必须应用更优算法，因此，关注到一种新的算法——萤火虫算法(FA).该算法由YANG X S在2008年提出[9]，原理简单、设置参数少、对初值要求不高，已被广泛应用于包括智能领域在内的多个领域，如电力负荷预测[10]、有界背包问题[11]、物流配送路径规划系统[12]等，并逐步成为研究热点.由于FA仍存在收敛精度低、速度慢等问题，本文提出一种经过改进的萤火虫算法(IFA).IFA将混沌理论与正态分布引入传统FA，应用于光伏MPPT，并在MATLAB/Simulink中搭建系统，进行仿真，以验证其收敛精度与收敛速度.

1 光伏阵列特性与建模

研究光伏MPPT，首先要搭建光伏阵列.有关各种复杂环境下的光伏阵列建模研……