利用DPSO粒子群尋找MPPT多峰值中全域最大值的python代碼

多峰值搜索(Multi-peak search)通常是指在有多个局部最大值的复杂函数优化问题中找到全局最大值的过程。在光伏系统Maximal Power Point Tracking (MPPT)的应用中，这可能涉及到寻找电池充电效率最高的工作点。下面是一个基本的DPSO粒子群优化算法应用于寻找MPPT的示例，它假设电压和电流作为输入参数，并通过功率计算来确定全局最大值：

import numpy as np

def mppt_function(photocurrent, voltage):  
    # 假设功率(P) = 电压(V) x 电流(I)，对于光伏系统，P = V*I
    power = voltage * photocurrent
    return power.max()  # MPPT目标是在整个电流范围内找到最高功率

# 初始化参数
population_size = 50
velocities = np.random.uniform(-1, 1, size=(population_size, len(photocurrent)))
positions = velocities  # 粒子位置初始化等于速度

# 设置其他DPSO参数
w = 0.7
c1, c2 = 2, 2
max_iter = 100  # 迭代次数

# 寻找MPPT过程
for iteration in range(max_iter):
    for i in range(population_size):
        # 更新全局和局部最优解
        new_power = mppt_function(positions[i], photocurrent)
        if new_power > particle_gbest_power:
            particle_gbest_pos = positions[i].copy()
            particle_gbest_power = new_power

        if new_power > particle_pbest_power[i]:
            particle_pbest_pos[i] = positions[i].copy()

        # 更新粒子的速度
        r1, r2 = np.random.rand(), np.random.rand()
        velocities[i] = w * velocities[i] + c1 * r1 * (particle_pbest_pos[i] - positions[i]) + \
                        c2 * r2 * (particle_gbest_pos[i] - positions[i])

        # 更新粒子的位置
        positions[i] += velocities[i]

    # 打印每一步的全局最优功率
    print(f"Iteration {iteration+1}: Global Max Power: {particle_gbest_power}")

# 最终得到的全局最优位置就是MPPT的工作点