本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置。

背景技術(shù)：

1、粒子群算法受人工生命研究結(jié)果啟發(fā)，通過模擬鳥群覓食而提出的一種智能優(yōu)化算法，由于粒子群算法尋優(yōu)效果好，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的優(yōu)化問題上。粒子群算法中的每一個(gè)例子均代表鳥個(gè)體，利用鳥個(gè)體在固定區(qū)域分別進(jìn)行食物信息搜集，獲取完畢之后相互之間進(jìn)行信息共享和交互，修正個(gè)體行動(dòng)策略，直到搜索到最美味食物的思想進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2、但現(xiàn)有的傳統(tǒng)粒子群算法動(dòng)態(tài)搜索活躍性差、算法重啟能力等不足。

3、針對相關(guān)技術(shù)中，傳統(tǒng)的粒子群算法動(dòng)態(tài)搜索活躍性差，算法重啟能力不足的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

4、因此，有必要對相關(guān)技術(shù)予以改良以克服相關(guān)技術(shù)中的所述缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中，傳統(tǒng)的粒子群算法動(dòng)態(tài)搜索活躍性差，算法重啟能力不足的問題。

2、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的一方面，提供一種全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定方法，包括：對多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行初始化，得到所述多個(gè)粒子，其中，所述粒子信息包括：粒子位置，粒子速度，所述粒子位置用于確定光伏組件的功率點(diǎn)的功率值，所述粒子速度用于指示所述粒子位置下一次更新的變化大??；通過目標(biāo)函數(shù)對所述多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行迭代更新，確定出光伏組件的全局最大功率點(diǎn)；通過變步長的擾動(dòng)觀察法對所述全局最大功率點(diǎn)的粒子位置進(jìn)行迭代更新，確定出所述光伏組件的全局最優(yōu)功率點(diǎn)。

3、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，對多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行初始化，得到所述多個(gè)粒子，包括：通過公式n＝n2+2n確定所述多個(gè)粒子的粒子數(shù)量，其中，n為所述光伏組件的最大波峰數(shù)，n為所述粒子數(shù)量；通過公式初始化所述多個(gè)粒子的粒子位置，其中，isc-array為所述光伏組件的短路電流值，xmax為所述粒子位置的上界，xmin為所述粒子位置的下界，xi為所述多個(gè)粒子中第i個(gè)粒子的粒子位置，rand為(0，1)的隨機(jī)數(shù)；通過公式初始化所述多個(gè)粒子的粒子速度，其中，vmax為所述粒子速度的上界，vmin為所述粒子速度的下界，vi為所述第i個(gè)粒子的粒子速度。

4、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過目標(biāo)函數(shù)對所述多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行迭代更新，確定出光伏組件的全局最大功率點(diǎn)，包括：第一更新步驟：通過所述目標(biāo)函數(shù)根據(jù)所述多個(gè)粒子的粒子速度對粒子位置進(jìn)行更新，根據(jù)更新后的粒子位置確定出每一個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置，以及確定出所述多個(gè)粒子的全局最優(yōu)位置，其中，所述個(gè)體最優(yōu)位置為每一個(gè)粒子在多次迭代中功率值最大的粒子位置，所述全局最優(yōu)位置為所述多個(gè)粒子對應(yīng)的多個(gè)個(gè)體最優(yōu)位置中功率值最大的粒子位置；第二更新步驟：通過公式對所述粒子速度進(jìn)行更新，其中，k為當(dāng)前迭代次數(shù)，w為慣性權(quán)重系數(shù)，c1和c2均為收斂因子，r1和r2均為(0，1)的隨機(jī)數(shù)，為所述多個(gè)粒子中的第i個(gè)粒子在第k次迭代的個(gè)體最優(yōu)位置，為所述第i個(gè)粒子在第k次迭代的全局最優(yōu)位置；確定步驟：根據(jù)所述全局最優(yōu)位置和歷史全局最大功率點(diǎn)確定出當(dāng)前全局最大功率點(diǎn)，并根據(jù)所述全局最優(yōu)位置和所述歷史全局最大功率點(diǎn)確定最大功率點(diǎn)變化值，其中，所述當(dāng)前全局最大功率點(diǎn)的功率值為所述全局最優(yōu)位置的第一功率值和所述歷史全局最大功率點(diǎn)的第二功率值中的較大值，所述歷史全局最大功率點(diǎn)為第k-1次迭代確定出的當(dāng)前全局最大功率點(diǎn)；循環(huán)執(zhí)行所述第一更新步驟、所述第二更新步驟和所述確定步驟，直至所述最大功率點(diǎn)變化值小于第一預(yù)設(shè)閾值，將最終得到的當(dāng)前全局最大功率點(diǎn)確定為所述全局最大功率點(diǎn)。

5、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，根據(jù)所述多個(gè)粒子的粒子速度對粒子位置進(jìn)行更新，根據(jù)更新后的粒子位置確定出每一個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置，以及確定出所述多個(gè)粒子的全局最優(yōu)位置之后，所述方法還包括：通過公式確定出所述慣性權(quán)重系數(shù)，其中，vmax為所述粒子速度的上界，n為所述光伏組件的最大波峰數(shù)，n為所述多個(gè)粒子的粒子數(shù)量，vmin為所述粒子速度的下界，rand為(0，1)的隨機(jī)數(shù)。

6、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，根據(jù)所述多個(gè)粒子的粒子速度對粒子位置進(jìn)行更新，根據(jù)更新后的粒子位置確定出每一個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)位置，以及確定出所述多個(gè)粒子的全局最優(yōu)位置之后，所述方法還包括：通過公式確定出粒子搜索局部極值c1，以及通過公式確定出粒子搜索全局極值c2，其中，vmax為所述粒子速度的上界，n為所述光伏組件的最大波峰數(shù)，n為所述多個(gè)粒子的粒子數(shù)量，vmin為所述粒子速度的下界，rand為(0，1)的隨機(jī)數(shù)。

7、在一個(gè)示例性的實(shí)施例中，通過變步長的擾動(dòng)觀察法對所述全局最大功率點(diǎn)的粒子位置進(jìn)行迭代更新，確定出所述光伏組件的全局最優(yōu)功率點(diǎn)，包括：第三更新步驟：通過擾動(dòng)步長對所述全局最大功率點(diǎn)的粒子位置按照擾動(dòng)方向進(jìn)行更新，確定所述全局最大功率點(diǎn)更新前的第一功率值與更新后的第二功率值的大小，以及確定所述第一功率值與所述第二功率值的功率變化量；第四更新步驟：根據(jù)所述功率變化量對所述擾動(dòng)步長進(jìn)行更新，以及根據(jù)所述第一功率值與所述第二功率值的大小對所述擾動(dòng)方向進(jìn)行更新；循環(huán)執(zhí)行所述第三更新步驟和所述第四更新步驟，直至所述第一功率值與所述第二功率值的功率變化量的絕對值小于第二功率閾值，將最終的粒子位置確定為所述全局最優(yōu)功率點(diǎn)。

8、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的另一方面，還提供了一種全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定裝置，包括：初始化模塊，用于對多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行初始化，得到所述多個(gè)粒子，其中，所述粒子信息包括：粒子位置，粒子速度，所述粒子位置用于確定光伏組件的功率點(diǎn)的功率值，所述粒子速度用于指示所述粒子位置下一次更新的變化大??；第一更新模塊，用于通過目標(biāo)函數(shù)對所述多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行迭代更新，確定出光伏組件的全局最大功率點(diǎn)；第二更新模塊，用于通過變步長的擾動(dòng)觀察法對所述全局最大功率點(diǎn)的粒子位置進(jìn)行迭代更新，確定出所述光伏組件的全局最優(yōu)功率點(diǎn)。

9、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的又一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀的存儲(chǔ)介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀的存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，該計(jì)算機(jī)程序被設(shè)置為運(yùn)行時(shí)執(zhí)行上述全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定方法。

10、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的又一方面，還提供了一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其中，上述處理器通過計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行上述全局最優(yōu)功率點(diǎn)的確定方法。

11、根據(jù)本技術(shù)實(shí)施例的又一方面，還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本技術(shù)各個(gè)實(shí)施例中所述方法的步驟。

12、通過本技術(shù)，先對多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行初始化，得到多個(gè)粒子，其中，粒子信息包括粒子位置和粒子速度，粒子位置用于確定光伏組件的功率點(diǎn)的功率值，粒子速度用于指示粒子位置下一次更新的變化大?。煌ㄟ^目標(biāo)函數(shù)對這多個(gè)粒子的粒子信息進(jìn)行迭代更新，確定出光伏組件的全局最大功率點(diǎn)；確定出全局最大功率點(diǎn)后，通過變步長的擾動(dòng)觀察法對全局最大功率點(diǎn)的粒子位置進(jìn)行迭代更新，確定出光伏組件的全局最優(yōu)功率點(diǎn)；采用上述方案，對粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，提升了動(dòng)態(tài)搜索的活躍性，并通過加入改進(jìn)的擾動(dòng)觀察法確保跟蹤精度和穩(wěn)定性；從而解決了相關(guān)技術(shù)中傳統(tǒng)的粒子群算法動(dòng)態(tài)搜索活躍性差，算法重啟能力不足的問題。