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.     

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。     

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.     

基于全局扫描的局部遮挡下MPPT算法研究

局部遮挡下,由于光伏阵列输出功率—电压(P-U)曲线具有多峰值,致使MPPT技术因收敛于局部最大值点而无法发挥作用。鉴于此,采用扰动观察法的全局搜索方法克服上述问题,实现在多峰值情形下最大功率点有效跟踪。同时,测试实验表明该方法具有相对较好的快速性与有效性。     

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。     

并网逆变最大功率跟踪与实现

为弥补传统最大功率点跟踪方法的不足,在定电压跟踪方法的基础上,提出了变步长断续扰动法.在进行最大功率点寻优中,利用较大步长δ1找到最大功率点两侧的两个功率点,再以δ1/2步长进行最大功率点搜索,在限定的范围内实施断续扰动监测.实验结果表明：该方法可以提高跟踪速度,并且避免了在最大功率点附近的振荡,比定电压跟踪方法的输出功率提高了12%.     

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.     

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。     

黄河水院光伏发电系统最大功率跟踪控制研究

分析了最大功率点跟踪的基本扰动观测法的原理和优缺点,提出了一种改进算法,即加入步长变化的环节,在工作点远离最大功率点区间时,设定扰动步长相对较大;在工作点接近最大功率点区间时,设定步长相对较小。通过仿真实验对改进算法进行了验证,得出该算法既能在稳态时减小功率损失,又能在外界条件剧烈变化时提高动态响应和系统稳定性,从而达到预定控制效果。     

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.     

分布式光伏发电系统多峰值MPPT优化研究

针对实际应用中环境复杂性导致光伏阵列的输出呈现多峰值现象,而传统控制方法在此情况下存在无法持续高效的跟踪到最大功率点的难题,将优化的多峰值支持向量机函数和具备快速收敛特性的猫群算法相融合,提出一种基于自适应权重迭代收敛的改进型猫群算法(IMCGA),并用于解决局部遮阴情况下的多峰值寻优问题,从而实现太阳能发电系统的最大功率跟踪功能。通过搭建光伏电池的数学模型,分析局部遮阴情况下光伏电池的多峰值输出特性;通过详细分析IMCGA智能算法中自适应权重和变异算子的优化构造,阐述IMCGA算法在局部遮阴的光伏系统最大功率点跟踪的实现过程。最后,通过与一系列传统控制算法进行对比仿真实验,显示所提出控制算法的优越性。     

单级式光伏并网系统MPPT研究

针对目前MPPT方法中常用的扰动观察法的缺点,提出了一种自适应变步长算法,将其应用于并网系统仿真模型中.仿真结果表明,采用自适应变步长MPPT算法的系统在外界环境突变的条件下,能够准确、快速地跟踪最大功率点,且满足并网要求,并具有良好的动态及稳态特性.     

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.     

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。     

求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

基于多点扫描与动态阻抗匹配的局部阴影下光伏寻优控制策略

为了提高输出功率,光伏阵列运行点通常设置在最大功率点附近,当光伏阵列受到阴影影响时出现多峰值的最大功率点,常规的最大功率跟踪算法容易陷入局部最优点而使寻优追踪失败。在此提出采用多点扫描方法对光伏输出P-V曲线进行采样处理,筛选出最大功率点存在区域,然后结合动态阻抗匹配算法进行最大功率跟踪,快速确定最大功率点,实现多峰值寻优和快速追踪最大功率。仿真实验证明多峰值寻优控制策略能有效提高阴影条件下的最大功率跟踪算法准确性和效率。更多还原