变PWM步长的爬山法在光伏发电系统中的应用

为了最大限度的利用太阳能,避免因外部环境或负载突变时传统算法在最大功率点跟踪过程中出现的功率连续振荡、稳态精度低的问题,本文对光伏发电系统提出了一种变PWM步长的爬山算法。该方法是在单次迭代中确定扰动方向和步长大小来追踪最大功率点。通过仿真和实验两方面验证了变步长爬山算法在稳态和动态两种条件下MPPT系统的输出特性,并对比固定步长的爬山法对MPPT系统的性能进行了综合评估。结果表明变步长爬山算法的有效性,该方法能快速精确地搜索到光伏阵列的最大功率点,减少了响应时间、恢复时间和功率振荡,提高了光伏发电系统的能量转换效率。     

太阳能电动车最大功率跟踪器的研究与开发

为减少对传统能源的依赖,需要开发一些替代能源,因此太阳能的开发利用便应运而生。但太阳能的发电特性取决于太阳能辐射强度和环境温度,故人们提出了不同的控制算法使光伏发电系统工作在最大功率点(MPP)。这里提出一种改进的新型MPP控制算法,即分段自适应爬山法。对太阳能电动车,最大功率点跟踪器硬件电路以及改进方法的软件进行了设计。最后通过实验分析表明,与爬山法相比,分段自适应爬山法的跟踪效果较为明显。     

太阳能光伏电池建模与动态特性仿真

光伏电池是太阳能光伏发电系统中的核心部分,因此成为太阳能光伏发电系统研究的主要环节.分析了光伏电池的工作特性,应用仿真软件PSCAD/EMTDC工具,建立了光伏电池及最大功率点跟踪（MPPT）仿真模型.仿真结果证明了光伏电池的输出功率在光照强度变化的条件下能够始终追踪最大功率点,使得光伏电池在不同光照条件下均输出最大功率.     

一种改进的变步长爬山法光伏电源MPPT控制方法

介绍光伏发电系统最大功率点跟踪的原理,针对目前研究文献关于光伏最大功率点跟踪的控制策略进行分析和总结。在此基础上提出一种以爬山法为核心算法的变步长双阀值扰动法,建立光伏发电系统仿真模型,并通过仿真验证了此算法的有效性。     

光伏发电最大功率跟踪控制器的设计

针对目前太阳能发电系统效率低的问题,本文利用微控制器设计了一种太阳能光伏发电最大功率跟踪控制器。该控制器采用升降压式DC/DC转换电路,利用电压扰动法实现最大功率点跟踪,使太阳能光伏电池始终保持最大功率输出;控制器还能实时测量蓄电池的端电压,对蓄电池进行充放电保护。该控制器软硬件结合、可靠性高,提高了太阳能光伏发电系统效率,并延长了蓄电池使用寿命。     

光伏系统最大功率点追踪方法的改进

针对传统的最大功率点跟踪(MPPT)法、恒定电压法不能准确地跟踪最大功率点和登山法跟踪速度慢、误判断和输出电压不稳定等缺点,提出了定步长与变步长相结合的三点最小二乘MPPT方法.建立了光伏发电系统的数学模型,并进行了系统设计和实验,在不同的起始电压和初始步长的情况下,追踪光伏发电系统的最大输出功率.仿真结果证明,三点最小二乘MPPT能够准确追踪光伏发电系统的最大功率点,但跟踪速度受初始条件的影响.以TMS320F2812为控制芯片对光伏系统MPPT电路进行系统设计并进行试验,结果表明该系统输出电压稳定,与无MPPT相比,输出功率明显提高,系统效率提高约15%.     

基于改进MPPT算法的光伏发电最大功率跟踪系统

针对光伏发电系统最大功率跟踪问题,提出了一种改进的自适应爬山算法,通过Matlab/Simulink进行仿真,并在硬件电路基础上对系统的性能进行了验证.仿真和实验结果表明.在此算法控制下,系统可稳定快速地追踪最大功率点,具有较高的跟踪精度结果,可在各种情况下,尤其对光照突变等恶劣情况下可实现光伏电池的最大功率跟踪,有较强的适应能力.     

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制研究

受环境变化和光伏电池材料的影响,目前光伏发电效率普遍不高,太阳能利用率较低,因此对光伏系统进行最大功率点追踪(MPPT)控制,设计一种恒定电压法与电导增量法相结合的控制方式。通过恒定电压法快速追踪到最大功率点附近,再引进小步长的电导增量法进一步优化稳态性能。通过MATLAB/Simulink平台进行光伏发电最大功率追踪仿真,验证该方法可以大幅度提升系统的动态性能并具有良好的稳态特性。     

光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进

光伏发电系统中光伏电池的输出特性具有唯一的最大功率点（MPP）,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪（MPPT）。文中分析了几种常见的最大功率点跟踪控制方法,对比分析了它们的优缺点。针对MPPT控制方法中存在的启动特性较差、跟踪过程不稳定、精度不高等特点,采用一种改进爬山法,该法以恒定电压法作为启动特性及采用变步长进行跟踪控制,并利用Matlab/Simulink搭建了改进爬山法的MPPT控制模型,仿真结果验证该方法的有效性。     

基于对偶相切和Lagrange插值的高压光伏MPPT算法

为了提高高压光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)的速度、精度以及跟踪到最大功率点(MPP)后运行的平稳度,提出一种对偶相切与Lagrange插值相结合的改进MPPT算法。该算法利用对偶切线法的快速性和Lagrange插值法的近似拟合作用,迅速将参考电压定位到最大功率点附近,最后以极小的步长运行到MPP。仿真结果表明：所提出的改进MPPT算法与传统扰动观测法相比,能够更快速、精准地追踪到最大功率点,并以更小的波动持续地输出最大功率,有效地减少了光伏发电系统的功率损失,提高了太阳能的利用率。     

一种应用于光伏发电MPPT的变步长电导增量法

太阳能光伏发电的最大功率点跟踪(MPPT)控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一。此处提出一种应用于光伏发电的新型MPPT算法,用P-U曲线上不同点的斜率的绝对值确定MPPT的步长,使光伏电池的MPPT快速且稳定无振荡。Matlab仿真及样机实验结果表明:对比定步长电导增量法,能在快速跟踪到光伏电池最大功率点(MPP)的同时,有效降低光伏系统在MPP处的振荡,减小了能量损耗。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究

为准确跟踪光伏电池最大功率点,提高光伏电池的利用效率,分析了光伏电池等效模型及其输出特性,阐述了几种常用跟踪方法的原理及优缺点,并提出了基于电导增量法与Fibonacci搜索算法相结合的MPPT算法.仿真实验表明,该方法能在日照突变的情况下追踪最大功率点,并且使系统稳定工作在最大功率点,具有良好的抗干扰能力和较快的搜索速度,对光伏电池最大功率点有较好的追踪效果.     

改进的差异演化算法在MPPT扰动观察法中的研究

太阳电池最大功率跟踪(MPPT)控制方法有很多。例如:直线近似法、电压反馈法、扰动观察法、增量电导法、模糊控制、神经网络控制等。每一种MPPT控制策略均具有自身的特点。针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并利用改进的差异演化算法对扰动观察法进行了改进,减少了扰动观察法的震荡过程,确保了光伏阵列稳定地工作在最大功率点附近。仿真结果证明,利用该差异演化算法改进的MPPT,具有良好的适应性。     

基于局部阴影下光伏阵列电流特性的最大功率点跟踪算法

光伏发电作为目前太阳能利用的主要形式,容易受到局部阴影的影响,其P-V输出特性曲线呈现多峰特点,使得常规的最大功率点跟踪方法难以准确跟踪到全局最大功率点。通过充分利用局部阴影下光伏阵列最大功率点电流与短路电流之间近似的比例关系,提出一种三步骤全局最大功率点跟踪算法,该算法能够快速准确地跟踪到系统全局最大功率点,且不需要任何附加硬件电路。以1k W的Boost变换器为实验平台,将所提出算法和常规全局搜索法的跟踪过程进行比较,证明了该算法的有效性。     

一种改进INC和MPC的光伏最大功率点跟踪算法

最大功率点跟踪(MPPT)常用于在光伏发电系统中获取最大的功率输出。针对光伏系统最大功率点跟踪过程中存在动态响应速度和稳态跟踪精度难以兼顾的问题,提出了一种改进电导增量法(INC)结合模型预测控制算法(MPC)的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用改进电导增量法获取光伏系统下一时刻的电流参考值,与模型预测控制器获取的电流值相比较,通过建立和评价系统两步长模型指标函数,达到MPPT快速跟踪的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。     

强跟踪UKF算法在光伏系统MPPT中的应用

强跟踪UKF算法是采用Unscented策略逼近非线性分布且强跟踪系统突变的状态估计算法,该算法兼具强跟踪算法鲁棒性强、Unscented变换精度高、实现简单的优点。针对光伏系统在部分遮蔽情况下最大功率点误判问题,结合恒压法与强跟踪UKF算法,提出了一种新的光伏系统MPPT策略。采用恒压法快速定位最大功率点的电压范围;在该电压范围用尽量小步长的控制电压,以相应瞬时功率作为被估量,采用STUKF算法精确估算最大功率点,确定相应控制电压;保证光伏系统MPPT跟踪速度基础上,提高跟踪精度,通过状态跟踪判断状态突变,避免了误判问题。仿真和实验验证了所提策略的正确性、有效性。     

局部阴影下光伏电池最大功率点跟踪方法

随着能源和环境问题的日益严重,太阳能作为一种绿色可再生能源得到大力发展。光伏发电是太阳能利用最常见的形式,最大功率点跟踪（MPPT）是提高光伏发电效率的有效途径之一。由于光伏发电系统所处环境复杂,部分组件被遮挡的问题难以避免,传统的跟踪算法可能出现误判。针对此问题,本文以局部阴影下最大功率点跟踪控制为主线展开研究,分析光伏发电原理,搭建了4串2并结构的光伏阵列。通过仿真和编程探究了阵列在局部阴影下的输出特性并总结规律。在此基础上,对最大功率点跟踪进行了理论分析,并基于粒子群算法设计出了有效的控制方法,实现了局部阴影下最大功率点跟踪,利用Simulink进行仿真,验证了算法的可行性。     

自适应算法在光伏发电系统最大功率追踪中的应用

针对光伏发电系统的最大功率跟踪问题,采用自适应控制算法,在硬件电路得基础上进行了试验。结果表明,该方法能较快地跟踪太阳能的最大功率,并具有较高的跟踪精度。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法

光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。