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熊锋俊,杨俊华,沈辉,吴丹琦,杨金明.基于纵横交叉算法的波浪发电装置最大功率跟踪控制[J].电测与仪表,2019,56(8):124-130,143.
xiongfengjun,Yang Junhua,沈辉,吴丹琦,杨金明.Maximum power point tracking control based on crisscross optimization algorithm for wave power generation[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(8):124-130,143.
基于纵横交叉算法的波浪发电装置最大功率跟踪控制
Maximum power point tracking control based on crisscross optimization algorithm for wave power generation
DOI:
中文关键词:  波浪发电  最大功率点跟踪  纵横交叉算法  遗传算法  粒子群算法
英文关键词:wave energy generation, maximum power point tracking, crisscross optimization algorithm (CSO), genetic algorithm(GA), particle swarm optimization algorithm(PSO)
基金项目:国家自然科学基金资助项目(513770265);广东省科技计划项目(2016B090912006);广东省自然科学基金项目(2015A030313487);广东省教育部产学研合作专项资金(2013B090500089)
              
作者中文名作者英文名单位
熊锋俊xiongfengjun广东工业大学
杨俊华Yang Junhua广东工业大学
沈辉沈辉
吴丹琦吴丹琦
杨金明杨金明
摘要点击次数: 1493
中文摘要:
      波浪能最大功率点跟踪控制中,常规遗传算法和粒子群算法存在局部最优问题,提出纵横交叉算法(CSO)控制方案。CSO的纵向交叉算子,在纵向交叉概率判定下进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部最优状态;CSO的横向交叉算子完成个体间的随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干个子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子的交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被迅速地分发到种群的各变量中,用以改变搜索路径。仿真表明,在波浪周期发生变化时,纵横交叉算法能够实现最大功率点跟踪,并提高收敛速度。
英文摘要:
      In wave energy maximum power point tracking control, a local optimal problem exists in traditional genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm, thus a novel control strategy was proposed based on crisscross optimization algorithm(CSO). Under the judgment of vertical crossover probability, the arithmetic crossover algorithms between the individual dimension variables were implemented with the vertical crossover operator of CSO to ensure that the population would avoid the local optimum state. The random pairing and arithmetic crossover algorithms between individuals were completed, and the entire solution space was divided into several subspaces with the horizontal crossover operator of CSO. The pairing individuals were taken as the diagonal vertices of each subspace to attain perfect local search capability by searching the subspaces interior and its neighborhoods. Any information contributed to achieving global optimality was rapidly distributed among the variables of the population to change the search path by the alternation of the crisscross operators.The simulation results indicate that as wave period changes, the maximum power point tracking control can be achieved and the convergence speed can be improved with the CSO.
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