白玉婷 ，黄政雨

（1.黔南民族师范学院计算机与信息学院，贵州 黔南州 558000；2.杭州电子科技大学经济学院，浙江 杭州 310018）

0 引言

传统化石燃料不可再生，且直接向环境排放温室气体，造成了严重的环境问题。太阳能光伏与其他可再生能源相比，因发电更可靠、使用更安全、价格更便宜而受到人们的关注[1-2]。而单块太阳能光伏板功率有限，人们往往同时使用多块太阳能光伏板组成太阳能光伏阵列对太阳能电池充电。由于各太阳能光伏板所受照度及环境遮挡情况不同，各太阳能光伏板内阻和产生的功率也不同，导致太阳能光伏阵列产生多个峰值的电压-电流特性[3-4]。

传统的MPPT 技术，如扰动和观测（P&O）方法、爬山（H&C）算法等无法区分局部最优和全局最优，难以解决失配现象下的最大功率点追踪问题[5-6]。现有文献提出了一系列启发式算法，如粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACO）等追踪失配现象下的最大功率点[7]。这些方法虽然可以追踪到最大功率点，但追踪振荡多、追踪速度慢、动态性能差。部分学者提出了一系列混合启发式算法，如杜鹃萤火虫混合算法（CFF）、混合蛙跳算法（SFLA）、光伏热电混合算法（PV-TEG）等，这些算法动态性能和稳态性能优于传统启发式算法，但算法结构复杂，难以应用于一般工业场景下的光伏控制系统。本研究提出了一种改进松鼠算法（Improved Squirrel Search Algorithm）进行最大功率点追踪，并进行了仿真实验，验证算法性能。

1 光伏系统数学模型

太阳能光伏系统可以通过电流源、二极管和电阻进行建模[8-9]，数学模型如式（1）所示。……