一种基于ON/OFF控制的太阳能电池MPPT控制器

在太阳能光伏发电系统中,为了降低系统造价并提高对太阳能的利用率,一般需要实现最大功率点跟踪.本文通过分析太阳能电池的功率-电流(P-I)特性曲线,提出了一种新的利用硬件电路来实现最大功率点跟踪的方法.与以往跟踪方法不同,该方法简单实用,仅需采样太阳能电池的输出电流和电压,通过比较其输出电流的变化率和输出功率的变化率,基于ON/OFF控制太阳能电池输出端电容的充放电,使其输出电流(或电压)达到最大功率点电流(或电压),实现了真正意义上的MPPT.以Buck DC/DC变换器为例,通过仿真和实验验证了理论分析的正确性.     

太阳能并网发电系统的MPPT及孤岛检测技术

基于太阳能电池的等效电路,建立了太阳能电池的数学模型,分析了太阳能电池的特性曲线。通过比较几种常用的最大功率点跟踪方式的优缺点,提出了一种基于恒电压（CVT）启动的变步长扰动观察法最大功率点跟踪方式。对比现有的孤岛检测技术,确定采用主动偏移式孤岛检测方法。 在Matlab/Simulink下建立了太阳能电池的数学模型,最大功率点跟踪和主动频移式孤岛检测方法的仿真模型,并进行了试验研究,仿真和试验结果验证了方案的可行性和合理性。     

基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术

为弥补恒定电压法实现最大功率点跟踪时忽略外界条件变化的缺陷,提高其跟踪精度和光伏系统的发电效率,本文提出了基于混合粒子群-模式搜索算法(PSO-PSA)的光伏发电最大功率点跟踪方法。对光伏电池模型进行仿真分析,绘制其在外界条件变化的情况下的输出特性曲线,分析环境变化对最大功率点的影响;通过对比PSO-PSA与粒子群算法,对基准测试函数的求解速度、精度与稳定性,验证本文算法的有效性,进而在不同环境条件下将混合算法优化输出结果与模型输出结果进行对比;将PSO-PSA与光伏阵列结合应用到Boost电路,实现模型动态输出结果与理论计算值匹配,从而实现最大功率点的有效跟踪。结果表明:基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术合理,跟踪精度较高,弥补了使用固定电压值时无法适应环境改变而造成能源浪费的不足。     

基于模型参考电导增量法的光伏电池MPPT控制

由于光伏电池输出电压的非线性特性,需要进行MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制,即最大功率点跟踪控制.通过建立光伏电池的数学模型,对光伏电池的输出特性进行了分析.分析了太阳能光伏阵列在不同外界环境的输出特性和几种传统的最大功率跟踪方法的优缺点,并且仿真验证了电导增量法的优点和缺点.在此基础上提出了一种基于模型参考的电导增量法.当光照强度和温度发生快速变化时,系统通过获得仿真模型在当前光照和温度的最大功率点电压,利用电导增量法在此电压附近寻找实际的最大功率点电压.仿真结果表明,和传统的电导增量法相比,该方案能够在外界环境发生变化时快速跟踪太阳能电池的最大功率点,有效提高了最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能.     

基于输出参数的光伏电池最大功率点控制

最大功率点跟踪(MPPT)控制技术是光伏系统领域中在一定环境温度以及日照强度情况下太阳能电池阵列能够输出的最大功率.传统的控制方法是检测系统的输入电压和输入电流,计算其输入功率并使其达到最大.本文通过Buck变换器实现系统的最大功率点跟踪,其实现方法是检测系统的输出电压或者输出电流,通过软件的精确算法控制变换器的占空比,从而使得太阳能电池阵列的输出功率最大化.实验结果验证了该方案的可行性和正确性.     

基于改进Elman网络的光伏电池最大功率跟踪

通过对光伏电源系统的特性及最大功率点跟踪原理的深入分析,提出了一种用OIF-Elman网络算法来实现太阳能电池最大功率点跟踪的控制方法。该方法将太阳能电池和Cuk斩波电路作为一个整体,直接根据检测到的电路中电压、电流的变化,通过神经网络算法来控制Cuk电路的占空比,从而实现最大功率点的跟踪,并且OIF-Elman网络不仅计入了隐层节点的反馈,还考虑输出层节点的反馈,提高了网络泛化能力和预测精度。实验结果表明,该系统在日照强度、环境温度变化时仍能够快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,并具有较好的稳定性。     

基于功率闭环控制与PSO算法的全局MPPT方法

基于对现有多峰值最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法不足的分析,提出一种基于功率闭环控制的动态MPPT跟踪策略。该方法采用功率闭环方式实现全局最大功率点的定位,利用功率闭环控制在P-U曲线上的局部不稳定现象实现P-U曲线的快速全局扫描,克服了峰值点分布及算法参数取值对MPPT动态过程的影响。同时采用电压截止控制克服了功率闭环控制对系统整体稳定性的影响。采用基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的变步长跟踪策略消除了最大功率点跟踪的稳态功率震荡问题。最后,通过仿真与实验验证该方法的可行性和有效性,结果表明,该方法不依赖光伏阵列的已知信息,便可实现静态和动态环境下全局最大功率点跟踪,提高多峰值最大功率点跟踪的动态速度和稳态跟踪精度。     

基于NN模型估计的光伏最大功率点跟踪控制技术研究

为了有效利用光伏阵列转换能量,提高并网发电效率,需要对其进行最大功率点跟踪控制( MPPT).提出了基于二级神经网络-遗传寻优的方法,通过利用PV神经网络模型拟合光伏电池输出功率与输出电压的非线性特点,为MPPT寻优提供模型依据,采用遗传算法编码灵活的特性实行并行搜索,并采用存储器函数变换技术使得系统达到在线控制的效果.仿真及实验表明,遗传算法对PV曲线进行最大值寻优,经过52代遗传得到最大功率为135.811 4 W,对应的电压值为72.138 24 V,这与实际最大功率点相比的误差为1.45％,取得了精度较高的跟踪效果,提高了系统稳定性.并且该方法能够准确跟踪最大功率点,克服了传统爬山法等在最大功率点附近振荡引起功率损耗的问题,同时也克服了传统神经网络方法采集训练数据的难度.     

一种改进型分区域光伏MPPT控制策略的研究

针对传统最大功率跟踪控制算法难以解决跟踪速度和稳态震荡的矛盾，根据光伏组件输出电压、电流和功率的关系，把光伏功率-电压(P-U)曲线分为线性区、最大功率区和急速变化区三部分，提出了分区域变步长复合最大功率跟踪控制策略；在线性区和急速变化区通过定步长算法快速追踪到最大跟踪点附近，进入最大功率区后通过牛顿差值法拟合曲线，并计算曲线极值点即为最大功率点。Simulink仿真和实验结果表明：改进型控制策略不仅具有较快的跟踪速度，而且有效地降低了稳态震荡。     

基于粒子群算法的最大功率点跟踪方法研究

利用Matlab语言建立了太阳能电池的计算仿真模型,分析了太阳能电池在温度、光强不同时输出最大功率的变化特性.采用粒子群算法对太阳能电池进行了最大功率点跟踪的仿真研究,实验结果证明粒子群算法具有很好的跟踪精度,同时也可大大提高最大功率点的跟踪效率.     

一种太阳能电池MPPT控制器实现及测试方法的研究

本文根据太阳能电池的特性,设计了一种基于"电压扰动法"的太阳能电池最大功率点跟踪(MPPT)控制器,并提出了一种简单、实用的模拟太阳能电池对控制器进行测试的方法,理论证明该方法是可行的,并得到实际验证.在此实验方法下,对设计的MPPT控制器进行测试,结果表明它有较好的跟踪性能.     

基于NN模型估计的光伏最大功率点跟踪控制技术研究

为了有效利用光伏阵列转换能量,提高并网发电效率,需要对其进行最大功率点跟踪控制（MPPT）。提出了基于二级神经网络-遗传寻优的方法,通过利用PV神经网络模型拟合光伏电池输出功率与输出电压的非线性特点,为MPPT寻优提供模型依据,采用遗传算法编码灵活的特性实行并行搜索,并采用存储器函数变换技术使得系统达到在线控制的效果。仿真及实验表明,遗传算法对PV曲线进行最大值寻优,经过52代遗传得到最大功率为135.811 4 W,对应的电压值为72.138 24 V,这与实际最大功率点相比的误差为1.45%,取得了精度较高的跟踪效果,提高了系统稳定性。并且该方法能够准确跟踪最大功率点,克服了传统爬山法等在最大功率点附近振荡引起功率损耗的问题,同时也克服了传统神经网络方法采集训练数据的难度。     

基于模型预测法的最大功率跟踪研究

本文针对扰动观察法等传统最大功率跟踪方法不能兼顾跟踪速度与跟踪精度的问题,提出一种基于模型预测的MPPT控制方法。首先,建立太阳能电池的数学模型并验证了其输出特性;其次,基于模型预测控制原理对太阳能电池最大功率点的跟踪过程进行理论推导;最后完成MATLAB/Simulink仿真,并与传统的扰动观察法进行对比分析,证实了所提控制策略的可行性、有效性。     

一种改进滞环比较法的研究与应用

最大功率点跟踪(MPPT)在光伏发电系统中占有重要地位。针对传统滞环比较法在跟踪速度和精度上的不足,提出了一种改进算法,不仅改善了传统滞环比较法的跟踪速度和稳态精度,且在外界环境突变的情况下具有较快的动态跟踪速度。Matlab/Simulink仿真及实物实验结果证明,该方法能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点(MPP),同时系统工作在MPP时具有较高稳态精度。     

基于分布估计算法的动态环境下光伏MPPT的应用研究

采用分布估计算法实现动态环境下光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)。基于光伏发电原理,通过Matlab建立了光伏电池的仿真计算模型。针对传统最大功率点跟踪方法在动态环境下跟踪速度和精度难以兼顾的问题,应用分布估计算法建立了动态环境下的最大功率点跟踪模型。仿真结果表明,当光强、温度变化时,该方法能快速、准确地跟踪最大功率点。通过与PSO算法的Matlab仿真对比验证可得,在保证精度条件下,分布估计算法能提高跟踪速度并减少迭代,具有良好的综合性能,验证了算法有效性和可行性。     

MCU控制的太阳能电池最大功率跟踪控制器

介绍了一种采用AT89C4051单片机以及外围器件实现太阳能电池最大功率点跟踪(MPPT)控制的精简设计.在该设计中提出了采用"爬山改进法"来实现最大功率点控制,并给出了实验方法.实验结果表明,控制器达到了最大功率点跟踪的目的.     

一种基于最优电流控制适应多变环境条件的光伏系统MPPT策略研究

在时变环境参数与运行电流之间确定了一种精确的非线性函数关系,从而在时变环境条件下基于模型参数优化实现了一种新型的最大功率跟踪控制策略。该控制方法在任意光照及温度条件下直接以最大功率点对应的运行电压或电流为控制目标来实现最大功率跟踪控制;基于所确定的非线性关系发现了最大功率点运行电流对光照在较大的区域内具有较强的相关性。仿真实验证明该控制策略能够实时精确地跟踪最大功率点功率,即使在低辐照度条件下同样表现出良好的精确性及无振动性。     

光伏电源最大功率点跟踪控制方法研究

介绍了光伏电源系统的特性及最大功率点跟踪的基本原理,根据其输出功率曲线的单峰性,提出了一种基于系统稳态模型的改进爬山法太阳能电池最大功率点跟踪控制方法,即将太阳能电池和Cuk斩波电路作为一个整体,直接根据检测到的负载功率变化来控制Cuk电路的占空比来跟踪最大功率点,这些改进使得系统简化.实验结果表明,该系统在日照强度、环境温度及负载电阻大范围变化时仍然能够快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,并具有较好的稳定性.     

基于二分扰动法的热电发电MPPT算法研究

为提高汽车尾气热电发电装置的整体输出效率,基于建立的汽车尾气热电发电实验系统,采用主曲线法拟合热电输出功率与电压数据,并针对已有干扰观测法、恒定电压法、电导增量法等最大功率点跟踪(MPPT)算法在热电发电系统中应用存在的不足,提出基于二分法和扰动观察法相结合的新型MPPT算法,并给出详细算法实现步骤。实验表明,采用二分扰动法的MPPT算法相较传统算法在跟踪精度和速度上有较大提升,其MPPT精度达到98.3%,跟踪速度为220 ms。     

阴影影响下最大功率点跟踪控制(英文)

在阴影影响下,光伏阵列输出特性存在多个局部最大功率点,传统最大功率点跟踪算法不能区别真正的最大功率点。利用Matlab仿真软件对不同阵列在不同光照及温度下输出特性进行了仿真,归纳了光伏阵列在阴影下导数–电压输出特性的变化规律。研究了基于导数等效面积的最大功率点所在区间定位以及求导采样点确定方法,并在区间定位方法基础上了提出了多极值点最大功率点跟踪方法。建立基于状态方程的系统仿真模型对该文提出的算法进行了仿真验证,搭建实验平台对该文提出的最大功率点跟踪方法进行了验证。仿真与实验结果验证了所提方法的正确性。