부분 음영 조건(PSC)에서 태양광(PV) 배열의 전력-전압(P-V) 출력 곡선은 여러 개의 피크를 보입니다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 개선된 붉은부리 파랑까치 최적화 알고리즘과 변동 단계 섭동 및 관찰 알고리즘(IRBMO-VP&O)의 복합 최대 전력 점 추적(MPPT) 전략을 소개합니다. 이 전략은 개선된 붉은부리 파랑까치 최적화(IRBMO) 알고리즘과 변동 단계 섭동 및 관찰(VP&O) 방법을 통합합니다. Lévy 비행 및 개별 다양성 메커니즘을 도입하여 글로벌 검색 능력을 향상시킵니다. 또한, 동적 환경에 대한 적응성을 강화하기 위해, 더 나은 추적 정확성을 위한 적응형 단계 크기 미세 조정과 갑작스러운 전력 변화에 의해 유발되는 재시작 메커니즘을 사용합니다. MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘을 GWO, PSO, RIME, SSA, IGWO-VINC, PSO-P&O, RBMO, IRBMO, INC, P&O와 비교합니다. 정적 음영 조건에서 IRBMO-VP&O는 52.99%(0.042-0.067 s)만큼 평균 수렴 시간을 단축시키고, 4.06%(91.785-99.988%)만큼 추적 정확성을 증가시켜 여덟 가지 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 동적 조건에서는 평균 수렴 시간이 0.055초, 추적 정확성이 99.986%를 초과하여 지역 최적에 갇히지 않고 지속적으로 글로벌 최대 전력 점(GMPP)을 잠그는 데 성공하였습니다.
샹아오 왕(Tue,)이 이 문제를 연구했습니다.