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。     

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。     

基于恒压估计与扰动观测结合的MPPT算法

作为一种绿色清洁能源的利用方式,光伏发电越来越受到人们关注,最大功率点跟踪技术的应用能够提高光伏电池发电效率.传统的扰动观察法在外界环境变化剧烈时,会有误追踪现象,导致光伏发电效率降低.为解决这一问题,提出一种新型扰动观察法,该算法与传统扰动观察法相比,增加了恒压估计环节,用以补偿因外界环境改变带来的功率差,提高跟踪精度.最后在Matlab/Simulink中搭建光伏电池仿真模型,仿真结果验证了该算法在外界环境发生剧烈变化时,具有较高的跟踪精度与较快的跟踪速度.     

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。     

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.     

基于改进扰动法的光伏电池MPPT仿真研究

根据光伏电池的特性,搭建了其仿真模型,能够模拟不同日照和温度条件下电池的输出特性.针对占空比扰动法的不足,提出了一种基于模糊- PI控制的占空比扰动法进行最大功率点跟踪,并在Matlab环境下进行了仿真验证.仿真结果表明,与占空比扰动法相比,该方法在外界环境变化时能够快速跟踪光伏电池的最大功率点,有效提高最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能.     

基于定步长扰动观察法的光伏电池最大功率点跟踪仿真

最大功率点跟踪技术可以保证光伏电池的能量转换效率,在研究最大功率点跟踪原理的基础上,利用MATLAB对定步长扰动观察法光伏电池最大功率点跟踪系统搭建了模型并进行仿真。结果表明,光伏电池的建模完全满足研究需要,定步长观察法MPPT系统可以完成最大功率跟踪。     

基于改进粒子群算法的光伏MPPT控制研究

针对局部阴影使光伏阵列呈现多峰值的现象,提出了一种基于改进粒子群的全局MPPT寻优算法。该算法首先采用大步长扰动观察法进行一次寻优,然后通过非线性动态改进惯性权重策略对粒子群算法改进,用改进粒子群算法进行二次全局寻优,最后使用变步长扰动观察法进行三次迭代寻优。仿真结果表明,混合算法能够在不同阴影条件下快速、准确地跟踪最大功率点,避免系统陷入局部最优值,具有良好的动态性、稳定性和高效性。     

基于分段控制的光伏全工况MPPT研究

光伏(PV)阵列输出特性随运行环境及自身工况的变化而变化.为满足不同工况下最大功率点跟踪(MPPT)控制需求,在对光伏阵列各工况下输出特性进行分析的基础上,提出了一种改进量子粒子群算法(QPSO)与扰动观察法相结合的MPPT分段控制方法.在跟踪控制初期,采用非一致性自适应变异DCWQPSO算法进行最大功率点全局搜索,使功率点快速收敛至最大功率点附近,提高跟踪速度;在跟踪控制后期,采用闭环模糊控制扰动观察法进行最大功率点局部搜索,提高跟踪精度.Matlab仿真结果表明,该分段控制方法在光伏阵列各工况下仅需0.32 s即可完成MPPT,并保持稳定,比其他控制方法具有更快的跟踪速度及更高的跟踪精度,可有效提高光伏发电效率.     

三相光伏系统中一种新的最大功率点追踪方法

为了提高光伏器件利用效率,对最大功率点跟踪（MPPT）方法进行研究.针对扰动观察法在天气快速变化时,会产生误判这一问题,在功率差值 扰动观察法（dP-P&O）的基础上,引入光照变化加速度的概念,对光照变化过程进行更精确的建模,减少最大功率跟踪过程中的误判现象.同时,利用功率守恒原理,对光伏阵列输出和逆变器输出功率之间的关系进行分析,得出通过比较扰动前后并网电流的变化来实现MPPT控制的方法.该方法不需要对光伏阵列的输出电压和电流进行检测,降低了光伏系统的成本.仿真和实验结果表明,该方法是可行的,并且系统能够保持稳定性.     

模糊PID在光伏发电系统MPPT中的应用

分析了光伏电池的工作原理,建立其数学仿真模型,并分析了光伏阵列最大功率跟踪的原理以及在不同光照下的伏安特性,针对光伏电池输出的非线性及光照的随机性和不确定性等特点,结合模糊控制和PID控制各自的特点,设计了模糊PID控制器,实现光伏电池的最大功率点跟踪。仿真结果表明,该控制器响应快、超调小、稳定性好,并且扰动下可稳定地跟踪光伏电池的最大功率点。     

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.     

迭代学习PMLSM跟踪控制

在具有重复运动轨迹跟踪系统中,为了抑制永磁同步直线电机系统模型的不确定性、外部扰动,提高跟踪精度,提出用前馈-反馈结构来控制PMLSM的运动过程。重复迭代学习前馈控制可以提高系统轨迹跟踪性能,而IP反馈控制对参数变化和外部扰动有很好的抑制作用,提高系统的稳定性。Matlab仿真结果验证了方法的有效性。     

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.     

基于定量反馈理论的液压机驱动系统复合鲁棒控制

针对液压机驱动系统参数摄动和不确定性的特点,建立了系统数学模型,提出了动梁速度外环控制和压力内环控制的分级复合鲁棒控制策略。外环级应用定量反馈理论,设计了鲁棒性较强的速度跟踪控制器和前置滤波器。内环级设计了基于径向基函数的神经网络扰动观测补偿器,运用Lyapunov稳定性定理证明了提出的干扰观测器对扰动抑制的有效性,可在不确定因素存在的情况下实现期望的系统压力跟踪控制。仿真结果表明：该控制方案对系统不确定性的抑制作用明显,且能提高液压机驱动系统的跟踪性能,具有较好的鲁棒稳定性,可有效实现速度切换瞬态过程的平顺性。     

基于观测器摩擦补偿的机电系统高精度控制

针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器. 针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测. 针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计. 利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动. 利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性. 实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.     

基于改进模糊控制的光伏MPPT策略研究

针对基于二维模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法在外界环境急剧变化时响应较慢、输出不够平稳等不足,提出了改进的模糊控制算法.该算法在传统二维模糊控制的基础上增加了一个反馈输入量,改善了系统的动态性能.仿真结果表明,与二维模糊控制及常规扰动观察法相比,改进的模糊控制不仅能快速响应外界环境的变化,而且具有较好的控制精度.     

基于DSP的太阳能阵列最大功率跟踪技术研究

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境因素的影响.为了跟踪太阳能光伏阵列的输出功率最大点,实现光伏阵列和负载的匹配,就需要有效的跟踪算法.而之前研究最大功率跟踪的方法有很多:固定电压法、登山法、微分导纳法等.本文通过对太阳能电池的伏安特性及功率电压曲线的分析,找到了一种新型的最大功率点跟踪方法:将扰动观察法和穷举法、成功失败法相结合,从而可以快速地跟踪太阳能电池的最大功率点.通过TMS320LF2407控制的硬件电路与最大功率跟踪方法相结合,从而实现跟踪最大功率的要求.通过验证表明,这种算法能够快速准确地跟踪最大功率点.