光伏发电系统中复合人工智能控制最大功率点

在太阳能光伏发电系统中,光伏电池的输出功率受日照强度和温度的影响具有随机性,因此对发电系统中光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)方法进行改进具有重要的现实意义.本文分析光伏电池的工作原理后,得出光伏电池相关参数的数学表达,在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型,得到在不同日照强度和温度下对其输出电压、输出电流以及输出功率的影响,并对最大功率点跟踪控制问题提出改进的复合人工智能型控制方法,通过仿真软件验证光伏发电最大功率点跟踪控制中的可行性,验证了该方法的正确性。     

应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪控制器设计

为了提高光伏发电系统的效率和稳定性,从而有力促进可再生能源的推广,提出一种应用于光伏电池系统的最大功率点跟踪控制器。首先,对光伏电池系统进行Matlab/Simulink建模和仿真,并完成输出特性分析;然后,采用动态步长对最大功率点跟踪算法中的传统扰动观察法进行优化,以减少误判;最后,基于DSP TMS320F2812设计了控制器的硬件电路。实验结果显示,提出的最大功率点跟踪控制器具有更高的稳定性,有效地提高了太阳能的利用率。     

基于粒子群优化的光伏MPPT算法

针对光伏发电系统最大功率点跟踪恒定电压法跟踪精度较低的缺点,提出了基于温度系数在线修正的改进恒定电压法与粒子群优化结合的光伏MPPT算法,即在系统偏离最大功率点时,采用改进恒定电压法快速确定一个新的工作点,再采用粒子群优化进行最大功率控制,使得MPPT确保跟踪速度的同时又提高了跟踪精度。最后通过Matlab/Simulink对该算法进行了仿真,结果表明该控制系统可快速跟踪最大功率点。     

三相光伏并网发电系统MPPT的研究

针对光伏发电系统中光伏阵列的输出功率易受外部环境影响而降低了系统效率的问题,文中采用了Buck-Boost电路和基于最优梯度法的最大功率点跟踪控制方法。该控制系统能使光伏发电系统输出功率快速跟踪外部环境的变化,同时能有效消除或减弱光伏阵列在最大功率点附近的功率振荡现象,从而提高了光伏阵列的利用率。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,验证论文提出的方案并得出可行结果。     

光伏发电中最大功率点跟踪控制方法综述

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性具有明显的非线性特征,其输出功率受光照强度及环境温度影响很大。因此,为了提高光伏电池的利用效率,需要快速准确地对光伏电池的最大功率点进行跟踪控制。本文简要介绍了十多种常用的光伏电池最大功率点跟踪控制方法的原理,说明了各种控制方法的优缺点,指出了选择某一方法时需要综合考虑的因素,并展望了光伏发电系统最大功率点跟踪方法的发展方向。     

光伏发电LED照明的最大功率跟踪及控制技术研究

分析研究了太阳能电池、蓄电池和光伏发电的最大功率点跟踪控制技术,对太阳能LED照明控制驱动系统的高效可靠应用进行了分析,应用MPPT原理提高太阳能电池的能效和蓄电池的充放电管理,设计了太阳能光伏发电LED照明最大功率点跟踪控制系统电路,实现了光伏发电的最大功率跟踪和LED节能照明应用。     

一种应用于光伏系统的双模式MPPT控制方法研究

光伏发电对于气象条件的依赖比较严重.为了使光伏电池产生尽可能多的电能,需要对其进行最大功率点跟踪控制.本文提出了一种双模式最大功率点跟踪控制方法,此方法结合了短路电流法和电阻增量法的优点,通过Simlink仿真可知,应用这种双模式控制方法的光伏系统在阳光突变时能够快速地重新达到最大功率点,并有效降低光伏系统在最大功率点处的震荡,减少了系统功率损耗.     

基于变步长电导增量法的光伏最大功率跟踪控制

太阳能光伏发电的最大功率跟踪控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一.针对光伏电池功率曲线的特点,本文在分析最大功率跟踪原理的基础上,提出了基于变步长电导增量法,实现光伏电池最大功率跟踪的优化控制,最大程度的提高光伏电池效率.并通过与定步长算法的仿真对比实验,验证了该算法跟踪迅速,控制精度高和稳定无振荡的特点.     

电导增量法实现光伏系统的最大功率点跟踪控制

最大功率点跟踪控制是光伏并网发电系统中经常遇见的问题。介绍光伏并网系统的结构,通过对太阳能电池功率电压曲线的分析,结合光伏并网系统的特性和太阳能电池的最大功率点的跟踪原理,提出一种采用电导增量法来实现光伏系统的最大功率点跟踪的方法。此方法控制精确、响应速度比较快,适用于大气条件变化较快的场合。     

光伏系统中最大功率点跟踪的研究

最大功率点跟踪是光伏发电研究的一个重要方向。本文介绍了光伏电池组件的特性以及光伏电池阵列最大功率点跟踪的原理,阐述了传统的跟踪光伏电池最大功率点的方法——扰动观察法,在此基础上提出了基于变换器输出电流控制的最大功率点跟踪法,该方法继承了扰动观察法的优点,并且降低了系统的成本,减轻了系统的运算负担。本研究在光伏系统的开发和应用中具有重要的科学研究意义和现实意义。     

单相光伏发电并网的研究

针对如何提高太阳能光伏发电系统的转化效率,对具有最大功率控制的系统进行研究,提出了一种双环控制方式。并以STM32为控制器,给出了其控制方法。通过Matlab建模设计光伏输出后的控制系统,新的控制系统实现了最大功率跟踪与功率因数校正。仿真表明,该方式具有简单、控制方便、效率高的优点。并通过实物加以验证该方法的可行性,该控制策略可应用于单极式光伏并网系统最大功率点跟踪控制,且实现了系统的高效率并网运行。     

光伏并网逆变器最大功率点跟踪算法的研究

光伏并网发电系统是光伏发电系统的发展趋势,而最大功率点跟踪技术是提高光伏发电效率的主要技术。本文在分析和研究了3种常用最大功率点跟踪方法优缺点的基础上,提出了一种集这3种常用方法优点的新方法,即综合优化法。在太阳能光伏转换系统中,通过具体实验比较了较大步长的扰动观察法,恒电压法和导纳增量法,还有本文中提出的综合优化法,通过对改进算法的仿真,以及与其他算法的比较,说明了这种改进算法的正确性,验证了这种算法的可行性及优越性。     

基于DSP的改进PSO光伏阵列MPPT控制应用

为了解决光伏（PV）系统在局部阴影条件下（PSC）的最大功率点跟踪问题,提出了一种基于改进粒子群算法（PSO）的快速最大功率点跟踪（MPPT）方法。与传统基于PSO的MPPT系统不同的是,采用了基于转换器电流动态行为的变量抽样时间策略（VSTS）,并且为了更快速的实现最大功率点跟踪,引入三个重要因数,即：粒子数、收敛速度以及抽样时间。采用DSP平台对提出系统进行了具体实现和性能评估,实验结果显示相比其他类似系统,在不同条件（包括PSC）下,提出算法均能够实现速度跟踪且精确度较高。     

基于模糊控制的光伏并网逆变器MPPT控制研究

最大功率点跟踪控制的目的是为了将光伏阵列发出的最大能量实时地提供给负载,使光伏发电系统的能量利用率达到最大。在光伏阵列产生电能的应用中,有许多不确定因素,如太阳光照强度、光伏阵列温度的变化、负载的变化、光伏阵列输出特性的非线性,则建立模型分析光伏阵列输出最大功率要考虑很多的因素。从模糊控制技术的分析中知道,模糊控制不需要对被控对象建立精确的数学模型,是一种相对简单的智能控制方法,对处理非线性问题有很好的效果。因此,用模糊控制法来实现MPPT可以得到比较好的效果。本文基于此研究了光伏阵列的非线性功率输出特性,建立了基于Matlab simulink/Power system的光伏阵列仿真模型,对基于模糊控制采用扰动观察法进行光伏发电最大功率点跟踪进行了仿真验证。     

光伏并网发电/独立供电系统的工作原理探究

光伏并网发电系统与光伏独立供电系统是光伏系统技术中的重要应用领域,适于不同的应用场合,两者的有效结合即是将并网发电功能与独立逆变供电功能集于一体,可以进一步拓展其应用范围并简化结构和减少投资。分析光伏并网发电/独立供电系统的工作原理,根据太阳电池的最大功率点跟踪技术,采用电网SPWM整流充电方式实现对蓄电池进行合理的充电控制。     

基于中值观测的自适应变步长MPPT算法研究

提出一种应用于光伏发电系统中的基于中值观测的自适应变步长MPPT方法。该MPPT方法以中值法为观测基础,具有自适应且变步长的优势,跟踪过程不需要人为干涉与寻找初值和优值,在具有高效率的同时具有很高的适用性。在Matlab/Simulink平台验证了此MPPT控制算法,其模型避免用到除法器,有利于加快运算速度与减小电路规模。     

压电陶瓷定位系统电容传感器容错控制

针对压电陶瓷定位系统中电容传感器故障对定位精度的影响,对使用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行容错控制的方法进行了研究。以传感器采样电路故障和掉电故障为对象,对三阶轨迹规划算法下电容传感器的EKF滤波公式进行了分析,提出以离散化迭代计算的EKF代替传统的将非线性系统线性化的方法。在压电陶瓷定位系统实验平台上,使用激光干涉仪作为测量基准,在传感器采样电路故障和掉电故障的情况下,实现了500μm行程,绝对精度小于3.5μm,误差小于0.7%的定位控制。结果表明,基于EKF的电容传感器容错控制可以有效减小传感器故障引起的控制误差,增加压电陶瓷定位系统的鲁棒性。     

Robust state estimator design for a solar battery charging system

This article describes a robust state estimator design for a solar battery charger where there is significant noise in the output measurements of the solar array voltage that causes degradation in the performance of the maximum power point tracking. The application of the extended Kalman filter, to the photovoltaic system, can lead to enhanced state estimation results so that a recursive solution can be obtained to achieve the most accurate estimate from the noisy signals. Additionally, as a consequence of applying the Kalman filter (KF), the immeasurable state of the inductor current can be estimated without a current sensor. The proposed controller uses the estimated solar array voltage for maximum power point tracker, and the estimated inductor current for determining the battery current controller. The methods for system modeling and design of the extended KF are presented, and the experimental results verify the validity of the proposed system.