基于BOOST电路的光伏阵列最大功率点跟踪仿真研究

太阳能电池作为光伏逆变系统最重要的器件之一,其光电转换效率的高低直接影响整个系统的性能以及成本。光伏电池的输出特性受光照强度及其工作环境影响很大,具有明显的非线性特点,因此需要对其最大输出功率点进行跟踪（MPPT）。基于光伏电池的直流物理模型,在MATLAB7．6的simulink平台下建立光伏模块模型,并基于Boost电路利用该模型对常见的三种MPPT控制方案进行仿真研究,仿真结果证明了这些方案的有效性及其优缺点。     

光伏电池输出特性与最大功率点跟踪的仿真分析

根据太阳能光伏电池的等效电路特点,建立了相应的光伏电池组件的仿真模型。该模型可以实现在不同光照强度和温度下光伏组件的输出特性,在此模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法(MPPT)。在众多最大功率追踪方法中,扰动法有着比较优秀的控制效果。针对最常用的最大功率点跟踪方法-扰动观察法,提出一种改进型的扰动法算法,通过仿真结果和实验证明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效避免跟踪偏差,提高光伏电池的输出效率,且动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。     

带MPPT控制的光伏充电控制器的设计

本文设计了一种具有MPPT控制的光伏发电充电控制器。该控制器通过检测蓄电池充电电压、充电电流的大小,智能选择充电器的工作状态,并在光照强度不足时自动切换到光伏发电最大功率点跟踪控制MPPT状态,采用扰动控制策略使光伏电池有最大的功率输出,使控制器有较好的充电效率。实验结果较好地说明所设计控制器的有效性。     

基于Matlab下的光伏电池模型及MPPT研究

光伏电池随环境温度和光照强度变化时的输出特性具有明显的非线性特征,其输出功率会随着负载的变化而变化,为了快速准确地找到最大功率点,文中采用干扰观察法在Matlab中建立了光伏电池阵列模型,提出一种改进的MPPT方法,通过仿真和定步长干扰观察法进行了比对,发现改进的MPPT方法迭代次数明显较少,且能快速找到最大功率点。     

一种数字PID控制的扰动观察法光伏电池MPPT仿真

光伏电池的最大功率点(MPP)随着光照强度和环境温度的变化而变化,因此最大功率点跟踪(MPPT)成为光伏系统中的重要研究内容。本文选用PSIM仿真软件,搭建Boost电路,采用数字PID控制的扰动观察法来实现光伏电池最大功率点的跟踪,并进行了仿真验证。     

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。     

基于PSCAD的光伏发电系统MPPT控制仿真研究

针对光伏阵列输出功率具有非线性和时变性的特点,在PSCAD仿真软件中搭建了光伏发电系统模型,通过BOOST电路并采用扰动观察法实现MPPT控制.通过模型仿真,结果表明在外部环境参数变化时MPPT控制可以实现对于光伏阵列的最大输出功率进行快速、有效的跟踪,并且使其始终保持最大功率输出.     

光伏电池最大功率跟踪算法的优化设计

光伏电池输出功率受到光照强度、温度和负载等因素的影响而变化,有必要对光伏电池进行最大功率跟踪。文中提出了新的扰动观察MPPT方法,该方法通过控制Boost变换器的占空比来实现最大功率的控制。该方法具有跟踪效率高、跟踪速度快、跟踪控制简单的优点,仿真验证了该方法的有效性。     

基于GA BPNN的MPPT控制方法与P&O的比较

针对传统光伏电池阵列控制方式在复杂天气环境下,对最大功率点跟踪效果不理想的现象。设计了一种基于GA BPNN的改进型恒压光伏MPPT控制算法,并通过搭建基于GA BPNN的改进型恒压光伏MPPT的仿真模型,再与传统P&O控制方法进行比较分析。仿真结果证明,该算法能准确快速地在复杂天气环境下进行最大功率点跟踪,且性能稳定。     

光储微电网建模仿真研究

微电网作为分布式能源接入的一种有效手段,已经成为电力领域的重要研究课题之一。文中基于光伏电池和铅酸蓄电池的等效电路及数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建了光伏电池和铅酸蓄电池的仿真模型,采用性能较好的基于功率占空比二次微分的MPPT算法对光伏电池进行控制,并对光伏发电系统和蓄电池储能系统分别采用PQ、V/f控制策略进行组网,搭建光储微电网仿真模型。最后通过仿真验证光储微电网模型及控制策略的正确性。     

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。     

光伏电池最大功率点跟踪控制研究

本文基于光伏电池数学模型,建立了光伏电池仿真模型.该模型能准确反映光伏电池的输出特性,而且参数调节方便.在不同的串联电阻和日照强度变化条件下,对光伏电池输出特性理论分析的基础上,建立实现最大功率跟踪(MPPT)的控制模型,仿真结果证明光伏电池的输出特性呈非线性,并随串联电阻和日照强度的变化而变化.为克服光伏电池输出功率...     

基于Simulink光伏电池建模及其输出特性仿真研究

研究光伏电池物理模型,利用Matlab/Simulink平台,搭建其动态仿真模型。该模型可以模拟变化的光伏参数、光照强度、环境温度,能够模拟外界环境下的I-U、P-U特性曲线,快速输出动态响应下光伏发电功率。仿真结果得到了光伏电池的输出特性呈非线性,且可用于对光伏系统的动态仿真研究,证明该仿真模型的合理性与实用性,同时为优化光伏发电能效、搭建光伏系统组提供良好的理论依据和仿真基础。     

基于S-函数改进光伏阵列MPPT的新方法

利用Matlab/Simulink搭建了光伏阵列数学模型,分析了传统最大功率跟踪(MPPT)方法的缺陷,针对传统电导增量法跟踪速度慢、存在误判的问题,详细研究了温度和光照强度对于光伏阵列输出特性的影响,提出新的改进电导增量法,并对核心算法进行优化,使用S函数实现了最大功率跟踪。仿真结果证明,改进后的方法能够更加快速和准确跟踪最大功率。     

变论域模糊控制器在光伏系统MPPT中的应用研究

为了解决光伏发电系统非线性特点及一般模糊控制存在稳态误差的问题,将变论域模糊控制应用到光伏发电系统的MPPT（Maximum Power Point Tracking）中,介绍了变论域模糊控制伸缩因子的选取及控制器的设计,运用Matlab/Simulink建立基于BOOST转换电路的MPPT系统仿真模型。通过调节Boost电路开关管的占空比使光伏电池工作在最大功率点,并对该方法进行了仿真验证。仿真结果表明,变论域模糊控制能够改善光伏发电系统MPPT的稳定性,减小稳态误差与波动,提高太阳能的利用率。     

Improvement of maximum power point tracking in photovoltaic arrays in different environments using hybrid algorithms

When the photovoltaic(PV) system is generating PV power, the partial shading(PS) condition will cause multiple peaks in the power-voltage curve, and changes in light intensity and ambient temperature will cause the curve to shift. Traditional maximum power point tracking(MPPT) methods, such as the incremental conductance(INC) method, have the problem of being trapped in the local optimal solution. Biomimetic optimization algorithms, such as particle swarm optimization(PSO), have problems with os...