粒子群算法PSO、有扰动PO与传统粒子群模块在光伏系统MPPT最大功率跟踪中的应用
# 光伏系统遮阴下的MPPT最大功率跟踪：粒子群算法（PSO）的奇妙应用
在光伏系统中，最大功率点跟踪（MPPT）技术是提升光伏电池发电效率的关键。当光伏系统处于遮阴
环境时，传统的MPPT方法可能会遇到挑战，而粒子群算法（PSO）则展现出独特的优势。今天咱们就来聊聊粒
子群算法在光伏系统遮阴下MPPT中的应用，这里面还涉及到扰动观察法（PO）和传统粒子群这两个重要模
块。
## 扰动观察法（PO）模块
扰动观察法是最常见的MPPT方法之一。它的基本原理是通过不断地扰动光伏阵列的工作点，观察功
率的变化方向，从而判断是应该增大还是减小占空比以靠近最大功率点。
```python
# 简单的扰动观察法代码示例（假设已经有获取光伏阵列功率和电压的函数）
def po_mppt(previous_power, previous_voltage, step_size):
current_voltage = previous_voltage + step_size
current_power = get_power(current_voltage)
if current_power > previous_power:
# 功率增加，继续沿该方向扰动
step_size = step_size
else:
# 功率减小，改变扰动方向
step_size = -step_size
return current_voltage, step_size
```
分析一下这段代码，`po_mppt`函数接收上一次的功率、电压以及扰动步长作为参数。首先根据步长
计算当前电压，然后获取该电压下的功率。通过比较当前功率和上一次功率，来决定是否改变扰动方向。这
种方法简单直接，但在遮阴情况下，光伏阵列的P - V曲线可能出现多个峰值，扰动观察法可能陷入局部最
优解。
## 传统粒子群算法（PSO）模块
粒子群算法源于对鸟群觅食行为的模拟。在这个算法中，每个粒子代表一个可能的解，它们在解空
间中飞行，通过跟踪自身历史最优位置（pbest）和群体历史最优位置（gbest）来调整自己的飞行方向和速
度。
```python
import numpy as np
