自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制．采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度．仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率．     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制.采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度.仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率.     

一种改进干扰观察法的仿真研究

为了克服经典干扰观察法用于光伏电池最大功率点跟踪时会导致功率损耗这一缺点,该文提出了一种变步长的干扰观察法,并用matlab对其进行了建模仿真。仿真结果表明,改进干扰观察法可以精确地跟踪光伏电池的最大功率点,并且不会造成功率损失,具有较强的可行性。     

光伏发电中基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪

为了克服传统导纳增量法和扰动观察法存在的缺陷,提出了基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪方法.该方法将定步长与变步长相结合,提高了追踪最大功率点的准确性、快速性.利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,在不同的起始电压和步长的情况下,追踪光伏电池的最大功率点.仿真结果表明:改进后的拉格朗日插值法在最大功率点跟踪控制过程中,跟踪精确且快速.     

基于改进微扰观察法的最大功率跟踪系统的实现

为了提高光伏系统的效率,需对光伏阵列进行最大功率点的跟踪控制.根据太阳能光伏阵列的输出特性,在传统微扰观察法的基础上采用了一种新的变步长的改进算法进行最大功率点跟踪,克服了定步长跟踪的弊端.利用AVR单片机设计了一台具有最大功率点跟踪功能的光伏发电电源系统,并对其进行了仿真.结果表明,该改进算法能够有效提高系统对光伏阵列的最大功率点跟踪的效率,说明该系统具有一定的实用性.     

模糊PID应用于光伏发电MPPT的研究

针对定步长扰动观测法在光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）上的缺陷,即跟踪精度和响应速度无法兼顾,以及常规PID控制由于其参数不能自适应整定,很难取得预期效果,提出采用模糊（fuzzy）逻辑控制法整定和优化PID参数,消除了PID参数不能自适应整定这一缺陷,提高了系统的鲁棒性。通过与使用定步长扰动观测法跟踪最大功率点的仿真结果比较,得出采用模糊PID控制,可实现快速平稳地跟踪光伏电池输出最大功率。搭建了全新的光伏电池通用模型,可为光伏电池的研究提供便利。     

基于双侧扰动变步长的光伏电池阵列MPPT

针对光伏电池阵列最大功率点跟踪速度和跟踪精度难以同时兼顾的问题,提出了一种基于双侧扰动变步长MPPT控制算法,即双向变步长扰动观察法,并与电导增量法、传统扰动观察法进行仿真对比分析。仿真结果表明,该算法可以快速跟踪到最大功率点,精确度提高了15 ms,具有较好的时效性。     

基于模糊控制的光伏电池最大功率点跟踪方法

针对光伏系统中最大功率点跟踪的问题,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪的方法,通过在Matlab/simulink上搭建光伏阵列模型、模拟电路以及模糊控制器模型进行仿真的实验手段,验证了采用模糊控制法相比传统定步长扰动观察法能消除最大功率点附近振荡功率损耗,且具有能兼顾跟踪精度和响应速度的优点.     

光伏电池最大功率跟踪系统的建模及仿真

为了充分的分析和理解光伏电池最大功率跟踪系统的动态特性,建立了光伏电池最大功率跟踪系统的数学模型,包括光伏电池模型、最大功率跟踪控制电路模型、PWM控制电路模型、Boost电路模型等。采用模糊逻辑控制与扰动观察法相结合的方法,提高了MPPT的速度和精度。最后开发了光伏电池MPPT系统的仿真软件,模拟了在天气变化情况下的光伏电池的功率输出特性。仿真结果表明,在天气变化情况下,光伏电池MPPT系统能够快速准确地收敛到新的最大功率点具有很好的稳态特性和动态特性。     

光伏发电系统最大功率点跟踪算法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性受光照强度及环境温度影响很大,具有明显的非线性特征。为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行快速准确地跟踪控制。本研究对短路电流法与扰动观察法进行了详细的分析,最后结合两种方法的优点,提出了双模式最大功率点跟踪方法,该方法具有跟踪外部环境变化快,最大功率点无振荡现象,对光伏电池利用率高的优点。此外,日照变化剧烈情况下该方法不会失去MPPT控制的能力。     

局部阴影下光伏阵列的三步MPPT算法

在局部阴影的情况下,光伏阵列的P-V特性曲线呈现多峰值特点,传统的跟踪方法常常会受限于局部最大功率点而导致跟踪失效,而智能算法跟踪时间过长。因此,在两类算法研究的基础上,提出了基于扰动观察法和猫群算法结合的最大功率跟踪算法,该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围;采用猫群算法进行全局搜索最优局部;采用步长逐次逼近的扰动观察法在最优局部内寻找最大功率点。该算法能准确快速地跟踪到全局最大功率点,分别与猫群算法和扰动观察法进行比较分析,验证该算法的有效性。     

光伏电池输出特性及其最大功率跟踪研究

介绍了光伏电池工程实用数学模型,分析了光伏电池在任意温度和光照强度下的U-I、U-P输出特性。对扰动观察法进行改进并建立了最大功率跟踪模型(MPPT),与Buck-Boost电路结合使用通过PWM来获得控制信号以此来改变光伏电池的输出电压,能很好地实现光伏发电系统最大功率点的跟踪。最后运用Matlab的Simulink搭建了光伏电池仿真模型。仿真结果得出:虽然当光照强度稳定时,温度越高最大输出功率越小,当温度恒定时,光照强度越大最大输出功率越大;但当温度和光照强度同时变化时,起主要影响因素的依然是光照强度。仿真验证了改进扰动观察法比电导增量法更快速而精准地将输出功率稳定在一个固定值,为整个光伏及微网系统进一步研究提供参考价值。     

电动汽车车载光伏充电系统的研究与设计

研究了一种以车载磷酸铁锂动力电池组为基础的电动汽车载光伏电池充电系统。提出了一种适用于该系统的光伏电池最大功率点跟踪算法———步长自适应电流寻优法,以及适用于电动汽车磷酸铁锂动力电池的三阶段充电控制策略。既能跟踪光伏电池最大输出功率,又能使磷酸铁锂动力电池的使用达到最佳状态。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,并在此基础上完成了系统的设计。     

太阳能池板最大功率跟踪技术的研究

针对光伏发电技术中太阳能池板的最大功率工作点展开研究,阐述了太阳能池板的发电原理及数学模型的建立.针对太阳能池板输出特性及最大功率跟踪的方法,对比分析了传统的恒定电压法、扰动观察法和电导增量法,总结优缺点后提出了改进型变步长电导增量法.在距离最大功率点较远的时候,采用较大的步长,缩减追踪时间,在最大功率点附近时,减小步长,增大追踪精度.利用Matlab仿真软件对传统和所提出的变步长电导增量法进行了仿真,仿真结果对比证明变步长增量法收敛速度快,效果良好.最后通过光伏发电并网试验系统进行了4.4 kW太阳能池板最大功率跟踪技术实验,跟踪实验误差为3％,符合微电网技术要求.     

基于改进MPPT算法的光伏并网系统研究

光伏并网逆变器是光伏发电系统中重要环节,为使逆变过程中光伏电池输出功率最大,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪.常用最大功率跟踪方法会产生误判现象,不仅会降低光伏电池能量转换效率,而且还会造成并网电流产生畸变.针对上述问题,笔者改进了传统扰动观察法,提出了一种改进型MPPT算法,并在Matl ab/Simul ink环境下搭建了含有Boost电路的两级式光伏并网逆变器系统.仿真实验表明,含有改进型MPPT的光伏并网逆变器能够有效提高光伏电池输出功率.     

改进电导增量法的光伏电池MPPT仿真

光伏发电系统的输出功率随着光照强度、环境温度和系统输出电压的不同而变化着,控制光伏阵列的工作点使其稳定的工作在当前的最大功率点处非常重要。首先对光伏电池进行机理建模．实验表明模型能够很好的反应实际的光伏电池工作特性。在介绍了几种传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法的基础上,提出了一种新型的变步长电导增量法控制,其初始参考电压为当前光伏阵列开路电压的0．8倍,并且以计算得到的的步长进行继续跟踪。仿真结果表明,系统的跟踪速度增强并且有效的减小稳态震荡,具有良好的动态和稳态性能。     

自适应变步长电导增量法的最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率点跟踪控制,提出了固定电压和自适应变步长电导增量相结合的方法.该方法首先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,然后启动变步长电导增量法实现精确的最大功率点跟踪控制.仿真结果证明,该自适应变步长电导增量法能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率.     

基于改进扰动观察法的光伏MPPT策略

针对传统扰动观察法无法兼顾跟踪稳定性与快速性的问题,提出一种基于不确定性推理的扰动观察法,实现最大功率点跟踪(MPPT)。首先,建立光伏电池模型并验证其输出特性;其次,基于不确定性推理建立非线性扰动函数,同时引入光照、温度变化率对步长的扰动量进行修正;最后,通过MATLAB/SIMULINK仿真验证所提策略。结果表明:当光照强度或温度发生变化时,本文提出的算法的响应速度优于传统扰动观察法,且在MPP附近的功率震荡小,提高了跟踪稳定性与跟踪速度。     

分区遗传算法在MPPT跟踪中的应用

光伏电池输出特性与温度、光强等环境因素、负载及电池的老化程度有关,最大功率点也随之变动。应用分区遗传算法进行最大功率点跟踪,可以使光伏输出功率始终保持在最大功率点。分区遗传算法先对光伏电池的输出电压进行分区,找出最大功率点所在区,然后在该区内应用遗传算法找到最大功率点所对应的输出电压。模拟实验表明,分区遗传算法可以取得较好的跟踪效果。     

单周控制光伏并网系统的最大功率控制研究

单周控制的单级全桥光伏并网系统具有容量大、效率高、成本低等优点.但现有基于单周控制的光伏电池最大功率跟踪存在着难以搜索最大功率点、难以稳定工作在最大功率点以及搜索精度差等缺点.针对以上不足,提出了基于增量电导的光伏电池最大功率跟踪算法,该算法将光伏电池输出功率引入到单周控制的输入量中,同时优化了光伏电池输出电压的给定量.该算法在硬件上实现简单,仿真和实验结果表明该算法能够准确跟踪光伏电池最大功率点,并具有较高的精度和稳定性.