局部阴影条件下基于改进电导增量法的光伏系统最大功率跟踪方法

在局部阴影的情况下,由于串联式光伏组件的输出特性不同而产生多个极值点,使得传统的最大功率追踪（maximum power point tracking, MPPT）方法陷入局部极值点而失效。文中提出一种针对两级并网光伏系统的改进电导增量法以适应光伏阵列在局部阴影下的多峰值最大功率跟踪,通过分析最大功率点电压的变化范围,设定最大功率电压搜索范围以提高搜索效率,并通过DC/DC Boost变换器占空比实现输入电压控制,保证算法不陷入局部极值点。最后利用仿真实验验证了该算法在有、无阴影情况下均能准确地跟踪光伏方阵最大功率,有效提高了光伏阵列输出效率。     

阴影遮蔽条件下光伏阵列的可重构优化配置方法

为了解决光伏阵列在局部阴影遮蔽条件下引起其输出特性发生变化,从而导致光伏发电效率降低等问题,基于光伏电池物理特性模型,利用数值模拟方法分析了阴影遮蔽条件下阴影数目、深度、分布及温度系数等因素对光伏阵列输出特性的影响。为实现光伏阵列的最大功率输出,提出了在阴影遮蔽条件下光伏阵列结构的优化配置规则,并给出了设计案例,结果证明可重构优化配置方法可以有效改善光伏阵列输出特性,提高了光伏发电系统的效率。     

光伏系统在局部阴影条件下避免困于局部最大功率点跟踪算法研究

光伏阵列受到局部阴影遮蔽时其P-V特性会呈现多峰特性,出现多个局部峰值。为了避免传统最大功率点跟踪算法在此情况下难以找到全局的最大功率点,文章提出了一种优化最大功率点跟踪算法,该算法适用于局部和全局阴影发生的情况。在局部阴影情况下,通过MATLAB仿真和样机试验与传统最大功率点跟踪算法相比,该优化算法能够判断阴影遮蔽情况是否发生,在局部和全局均一阴影的情况下都能够跟踪到全局最大功率点,避免光伏阵列的功率损失,提高光伏系统效率。     

吕梁市光伏发电系统效率提升研究

对影响光伏发电系统发电量的因素进行了研究,通过实验方法确定了倾角、方位角和局部阴影遮挡对吕梁市光伏组件发电量的影响.结果表明:在接近地理纬度的角度范围内,倾角对光伏组件发电功率的影响在12％左右;调整方位角对光伏组件功率的影响较大,在合理跟踪方位角的情况下,可使光伏组件发电功率增长1倍;遮挡对光伏组件的发电功率影响很大...     

基于参数辨识的光伏组件快速MPPT方法

为提高光伏转换效率,使输出功率最大化,传统的光伏电站往往用一个集中型最大功率点追踪(MPPT)控制。这种方式虽成本低,但在光照不均匀或者局部失配情况下不能最大化所有光伏板输出功率。近年出现的微型逆变器对光伏组件提供MPPT控制则可有效地提高每个光伏板的输出功率。针对微型逆变器,依据太阳电池的单二极管5参数模型,推导考虑阴影遮蔽的光伏组件I-U方程,然后利用实测数据形成求解实时5参数的方程组,并选择合理的初值进行迭代求解5参数的实时值,进一步判断遮蔽情况。最后基于I-U关系数学的数学模型直接用数学方法求解最大功率点(MPP),并利用DC-DC电路一步到位调节电路运行点至MPP。与传统的MPPT方法不同,该文基于太阳电池的物理建模,MPP追踪基于数学方法,不需要对电路造成多次的干扰,且追踪效率高。     

一种环境变化下的高效率光伏组件最大功率点跟踪方法

为实现在环境变化下光伏组件高功率发电的目的,提出一种环境变化下的高效率光伏组件最大功率点跟踪方法。基于Lambert W函数实现光伏组件最大功率点提取,利用光强电压阈值设定法达到环境变化的自动识别,实现环境变化下光伏组件最大功率点跟踪目的。仿真及实验表明,该方法可在环境变化中有效跟踪光伏组件最大功率点,与扰动观察相比,发电效率提高了8.2%。     

基于改进人工鱼群算法的光伏系统MPPT研究

针对光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)传统算法的不足,提出一种改进的人工鱼群算法(IAFSA),该算法将扰动观察法(PO)引入到人工鱼群算法。首先利用扰动观察法实时性强和跟踪快速的特点找到系统的最大功率点,然后由人工鱼群算法对全局最大功率点进行快速搜索跟踪,确定功率点极值,避免了扰动观察法使功率最大点陷入局部极值的问题。应用Matlab仿真,分别以标准环境温度下光照均匀和光照部分被遮蔽以及不同环境温度下光照部分被遮蔽3种条件对IAFSA与传统的PO和PSO算法最大功率点跟踪效果进行比较,仿真结果表明,采用IAFSA算法可有效跟踪光伏系统的最大功率点,提高系统的应用效率。     

考虑多点局部阴影的光伏阵列建模及复合型最大功率跟踪算法研究

构成光伏组件的每个光伏电池在运行中由于制造、遮挡等因素的影响,其输出会有差异。当若干个光伏电池受到不同程度阴影遮挡导致其输出与正常电池有较大差异的时候,组件输出的P-U曲线会出现多峰情况,针对单峰的传统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)策略很可能失效,从而陷入局部最优值。为解决该问题,推导了多点局部阴影下的光伏阵列数学模型,该模型能够理想描述任意阴影情况下的阵列输出特性曲线。基于此模型,提出了结合全局扫描法、电导增量法,以及快速逼近公式的复合型MPPT算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明:相比于传统算法,算法在光伏组件受到遮挡时不会陷入局部最优;同时,相比于全局搜索法,该算法寻优效率更高。     

一种可提升光伏系统在局部阴影时发电效率的阵列连接策略

为提升光伏系统在局部阴影时发电效率,给出一种光伏组件串联DC/DC变换器作为基本单元进行串并联形成新的光伏阵列形式——分布式直流变换器光伏阵列。将DC/DC选为Buck变换器,通过每一块光伏组件所串联的Buck变换器来跟踪该光伏组件的最大功率,从而实现所有组件在辐照不均匀以及制造差别等因素造成的输出特性不一致时仍能最大功率跟踪,在避免复杂的最大功率跟踪算法的同时显著提升系统发电效率。先对该连接方式进行理论分析,证明这种方法的可行性,然后通过Matlab/Simulink搭建仿真模型,对传统光伏阵列与新的阵列进行对比,结果上课验证所提出的新阵列连接方式能显著提升发电效率。最后,通过实验进一步验证新阵列连接方式的有效性。     

局部阴影情况下不同结构光伏阵列输出特性研究

由于局部阴影的影响,使光伏阵列出现失配现象而导致输出效率大幅降低,为此该文对不同结构的光伏阵列在多种阴影情况下的输出特性进行对比研究,研究表明网状(TCT)结构均优于其他结构,尤其是当出现离散局部阴影时。在此基础上,提出一种阴影离散化方法,并将其应用于TCT结构。仿真结果证明:阴影离散化方法能使光伏阵列最大输出功率增加约20%,可有效提高光伏系统的发电效率。与模块式和重构式光伏发电系统相比,上述方法更易于实现,且成本较低。     

光伏并网发电系统最大功率追踪算法的稳定性研究

随着光伏发电技术及光伏产业的发展,太阳电池阵列如何在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能成为人们的研究重点。然而,根据太阳电池的工作原理,当光照强度,温度等自然条件改变时,太阳电池的输出特性将随之改变,输出功率及最大工作点亦相应改变。分析了几种常见的最大功率跟踪方法（Maximum Power Point Tracking,简称MPPT）,针对扰动观测法中的误判现象进行分析,并加以改进,使系统更加平稳地输出有功功率,实现了对最大功率点的稳定追踪。     

具有MPPT功能的智能户用光伏充电系统研究

光伏充电系统采用了恒流充电和du/dt恒压限流充电相结合的管理模式,在一定时间内以电压的变化量接近零,并使充电电流达到最小设定量作为判断蓄电池充电终止的条件,采用了电压自寻优算法实现了光伏电池的最大功率点跟踪.试验表明,系统除了具有智能化管理的特点外,光伏电池的最大功率点跟踪效果明显,且不用考虑日照强度和温度对光伏电池的影响,在一定程度上能够提高光伏电池的输出功率.     

基于实测数据的光伏阵列参数辨识与输出功率预测

基于光伏电池的I-U方程、基本电路理论和最大功率跟踪的输出特性,提出了运用参数辨识方法及光伏阵列的输入、输出数据,辨识光伏阵列光生电流、反向饱和电流、二极管理想因子、电池串联内阻4个待定系数,确定光伏阵列的I-U方程,再用求解得到的I-U方程来预测光伏电站的输出功率。通过算例和实测数据仿真比较,验证了所提出方法的可行性和准确性。     

Maximum photovoltaic power tracking for the PV array using the fractional-order incremental conductance method

This paper proposes maximum photovoltaic power tracking (MPPT) for the photovoltaic (PV) array using the fractional-order incremental conductance method (FOICM). Since the PV array has low conversion efficiency, and the output power of PV array depends on the operation environments, such as various solar radiation, environment temperature, and weather conditions. Maximum charging power can be increased to a battery using a MPPT algorithm. The energy conversion of the absorbed solar light and cell temperature is directly transferred to the semiconductor, but electricity conduction has anomalous diffusion phenomena in inhomogeneous material. FOICM can provide a dynamic mathematical model to describe non-linear characteristics. The fractional-order incremental change as dynamic variable is used to adjust the PV array voltage toward the maximum power point. For a small-scale PV conversion system, the proposed method is validated by simulation with different operation environments. Compared with traditional methods, experimental results demonstrate the short tracking time and the practicality in MPPT of PV array.     

基于滑模变功率跟踪的PV-VSG控制技术

针对含储能装置的传统光伏虚拟同步发电机（PV-VSG）不仅投资成本高且未考虑光伏阵列输出特性的问题,提出一种基于滑模变功率点跟踪（SM-VPT）的PV-VSG控制策略。该方法在滑模控制的基础上引入直流母线电压偏差控制,调整光伏阵列的功率跟踪轨迹,实现光伏出力自适应匹配负载需求,即当光伏容量充足时,只提供与负载相匹配的功率;光伏功率不足时,可实现传统的MPPT控制以减少电力短缺,同时防止直流电压骤降,保证系统稳定运行。该方法使PV-VSG能够按需向负载供电,无需增加额外的储能设备,可实现光伏发电系统直接以VSG形式接入并网,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

遮阴条件下光伏MPPT自适应粒子群算法优化

针对在局部阴影情况下光伏阵列的功率-电压（P-U）特性曲线呈多峰特性,粒子群算法应用于局部阴影下的最大功率点跟踪（MPPT）跟踪,存在搜索速度慢、精度低的缺点。提出自适应惯性权重粒子群优化（PSO）算法的最大功率点跟踪算法,自动更新惯性权重w和学习因子C₁、C₂,通过仿真实验,优化前的全局最大功率点（GMPP）跟踪时间是0.045 s,输出功率为468 W。优化后的自适应粒子群算法GMPP跟踪时间为0.020 s,输出功率稳定在为480 W,光伏阵列的输出功率跟踪误差小于30%。在所搭建辐照度突变模型仿真中,在4.022 s突变到300 W/m²时经过0.05 s又重新跟踪到了新的最大功率点稳定在0.075 MW。最后通过实验平台验证,优化后的自适应粒子群优化算法与传统的粒子群优化算法相比,追踪时间减少了55.5%,误差小于5%,验证了该算法可行性和实用性。     

基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制研究

针对局部遮阴(PSC)时,光伏阵列输出P-U曲线出现多峰值现象,传统最大功率点追踪(MPPT)算法易陷入局部最优解,无法追踪到全局最优解的问题,该文提出基于自适应变异粒子群算法的光伏MPPT控制方法.在粒子群算法寻优过程中同步调整学习因子与惯性权重,以提高算法收敛速度与精度,同时引入变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法...     

基于模拟退火-混合蛙跳法的多峰值MPPT算法

根据光伏阵列在实际生产中的局部阴影情况建立了光伏阵列的实际生产模型,并针对局部阴影情况导致的多峰值问题设计了一种基于模拟退火-混合蛙跳法(SA-SFLA)的多峰值功率最高值跟踪技术(MPPT),即在保留混合蛙跳算法跳出局部功率最优点能力的同时,引进模拟退火算法来提升跟踪全局功率最大点的速度和精度。最后通过Simulink仿真,证实了该算法进行MPPT多峰跟踪的性能较混合蛙跳法有了显著提高,有益于光伏阵列效能的提升。     

Bidirectional energy storage photovoltaic grid-connected inverter application system

A novel topology of the bidirectional energy storage photovoltaic grid-connected inverter was proposed to reduce the negative impact of the photovoltaic grid-connected system on the grid caused by environmental instability. Using the proposed Inverter as a UPS power supply in case of a grid failure, storage electrical energy and regulating the energy delivered to the grid for reducing the pressure on the grid. A new artificial fish-swarm algorithm and variable step voltage perturbation method were presented to track the maximum power point of the solar panels. Analysis was done to reduce the output ripple of the inverter and sinusoidal pulse width modulation (SPWM) was selected to control the inverter. Model simulation was performed using PSpice software to obtain the volt-ampere characteristic curve of the solar panel output. The solar array simulator was used to verify the effect of maximum power point tracking at different light intensities. The study concludes that the maximum power point tracking (MPPT) efficiency of the bidirectional energy storage photovoltaic grid-connected inverter designed was as high as 99.9%. The distortion rate of the grid-connected current waveform was within 2% and the DC current component was less than 0.5%. The output voltage and power were in full compliance with the grid connection standard.     

多目标粒子群优化算法在光伏MPPT中的应用

为提高光伏电池的利用率,需要进行光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT),针对传统粒子群优化算法在多目标优化中的不足,提出了基于最小粒子角度的多目标粒子群优化算法,利用目标空间中不同粒子之间的角度进行粒子全局极值更新,通过比较粒子的浓度值给出粒子群及粒子个体极值更新方法,并在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真。仿真结果显示,该算法在外界环境变化时能快速准确地跟踪太阳能电池的最大功率点,并能保证系统的稳定性。