基于粒子群优化算法和占空比扰动观察法的光伏阵列MPPT控制

处在局部阴影情况下,光伏发电系统的P-U输出特性曲线由均匀光照下的单峰值变为多峰值,导致使用传统的MPPT算法跟踪最大功率点时无法兼顾收敛速度与稳定性.为此提出一种基于粒子群优化算法和占空比扰动观察法的组合算法用于MPPT中.当光照强度在均匀光照与局部阴影之间相互切换时,流经旁路二极管的电流也会在有和无之间变化;当光照强度突变时,以此电流为触发信号,先采用粒子群优化算法跟踪到最大功率点附近,再采用占空比扰动观察法精确跟踪到最大功率点,以避免工程中使用的光伏电池等效模型与实际光伏电池输出特性之间的差异带来的功率损失.通过搭建MATLAB/Simulink模型进行仿真试验,结果表明在任何光照条件下,该组合算法都具有良好的跟踪效果,提高了光伏系统的输出效率.     

基于复合控制算法的局部阴影下的MPPT

光伏阵列在局部阴影下时,输出P-U特性曲线会出现多个局部峰值点,而传统最大功率点跟踪(MPPT)算法均不能准确有效地跟踪到全局最大功率点(MPP)。因此,提出一种改进的MPPT算法,即将差分进化(DE)算法与变步长扰动观察法结合,其中DE算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似MPP,根据实际情况变步长扰动观察法会使光伏阵列精确稳定在MPP,改进后的算法在跟踪精度和跟踪速度方面会有所提高。通过实验对新的算法进行分析,并与基础的DE算法和传统的扰动观察法进行比较。     

光伏列阵的全局最大功率点追踪研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)影响着光伏系统的发电效率,对光伏阵列的功率输出特性曲线进行了建模仿真分析,根据MPPT的目标是保持光伏阵列输出电压一直保持在最大功率点处,重点分析在光伏阵列出现局部阴影情况时的,光伏阵列的P-V输出特性为多峰曲线情况下,提出了一种基于改进的模拟退火粒子群算法的最大功率点跟踪控制方法,将模拟退火算法思想融入到粒子群算法中,改善粒子的探索能力,提升了最大功率点跟踪算法的收敛速度和精确性。     

一种优化MPPT控制算法及应用

大型光伏水泵系统在特殊工作环境下光伏阵列时常处于局部阴影状态,其输出具有高度非线性和多个局部功率峰值,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)方法不再适用。对此提出将粒子群优化(PSO)算法引入光伏阵列MPPT控制,根据阵列输出特性给出了初始粒子定位、算法参数调整和算法重启策略方法,实现了部分遮蔽情况下光伏水泵系统最大功率点(MPP)的稳定跟踪,避免了系统工作点在MPP附近振荡,同时还具有全局搜索功能,进一步提高光伏水泵系统的工作效率。最后实验结果表明了该算法的稳定性和有效性。     

基于SVR与扰动观察法的光伏阵列多峰值MPPT研究

当光伏组件出现局部阴影遮挡或光照不均匀时,光伏阵列的输出特性将发生改变,此时的P-U特性曲线将呈现多峰值现象,传统的基于单峰P-U特性曲线的MPPT算法将失效,很难准确地跟踪到全局的最大功率点。为解决该问题,提出了一种基于支持向量机回归与扰动观察法的MPPT融合算法。利用支持向量机的全局优化、泛化性能高的特点,结合扰动观察法的控制简单、容易实现的优点来实现最大功率点的跟踪。仿真结果表明,在真实的光照、温度及光照突变等外界条件下,该新型融合算法与传统的扰动观察法相比,光伏阵列在局部阴影下不会陷于局部峰值,能迅速准确地搜寻到全局最大功率点。     

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。     

基于BP神经网络与改进粒子群的光伏MPPT算法

针对光伏阵列在环境突变情况下尤其是局部阴影下的多峰值现象,提出一种基于反向传播(BP)神经网络与改进粒子群的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法利用BP神经网络近似定位最大功率点,并利用对粒子群算法中的惯性权重值进行非线性动态优化后的改进粒子群精确定位最大功率点。仿真结果表明,复合算法可以更好地跟踪最大功率点,有效避免前期易陷入局部极值的问题,提高了精度,减小了功率振荡。     

基于SNDPSO的多峰值光伏最大功率追踪控制研究

常规最大功率点追踪(MPPT)方法在光伏阵列局部阴影时,易陷入局部最优解从而追踪失败.提出了迭代步长呈正态分布衰减的粒子群算法(SNDPSO).该算法中引入了最近邻学习过程,通过粒子相对距离的判断提高了最优解的精度,同时算法充分地将正态分布收敛速度快的优点和粒子群的全局峰值搜索能力结合起来.由仿真结果可知,SNDPSO算法在静态及动态阴影、均匀光照情况下均能实现快速精确的最大功率追踪.     

粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用

局部阴影情况下,光伏阵列功率-电压(P-U)特性曲线呈现多个极值点,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法会失效。研究了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在光伏阵列(photovoltaic array)多峰MPPT中的应用,该方法根据多峰P-U曲线的特性,提出将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。设置了粒子群算法的参数,同时提出有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。     

一种基于全局最优MPPT算法的研究北大核心

针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与P&O相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,当系统运行在全局最大功率点附近时,然后采用变步长P&O算法变步长扫描来找到精确的最大功率点。基于Matlab/Simulink的仿真模型,对全局最优MPPT算法进行了仿真验证;并搭建一个功率为6 k W的实验平台验证当系统出现多个峰值时的效果。仿真和实验结果验证了所提出的全局最优MPPT算法在光伏阵列出现多峰值时具有很好的MPPT效果。     

基于CSA-IP&O的局部遮阴下光伏最大功率点追踪

局部阴影遮挡(Partial Shading Condition,PSC)使得最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的追踪速度和精度难以得到保证。对布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)和自适应变步长的改进扰动观察法(Improved Perturbation and Observation,IP&O)进行了研究并应用到光伏的MPPT控制中。利用CSA出色的全局搜索能力快速收敛到全局最大功率点(Maximum Power Point,MPP)附近,然后利用IP&O出色的局部搜索能力快速、准确地收敛到MPP。最后设置了几种光照情况进行仿真,并用扰动观察法和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)方法进行对比。通过仿真验证了所提出的方法具有更快的追踪速度和更高的精确度。     

基于ESO和分数阶PID的改进P&O控制策略

为了提高光伏电池转换效率、降低能量损失,有必要研究最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。针对传统扰动观察法(perturbation observation method,P&O)存在无法兼顾跟踪速度与稳态精度、在光照度发生较大变化时会产生误判现象的问题,文中提出一种能适应环境变化的变步长P&O控制策略。首先,利用光伏电池刚启动时类似恒流源的特性获取当前光照度下的短路电流,通过固定电流法推导出最大功率点(maximum power point,MPP)的参考电压;其次,当光照度突变时,提出功率修正方法,并给出突变时的变步长调整策略;最后,设计基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的分数阶比例积分微分(fractional order proportion integration differentiation,FOPID)控制器,可以对算法输出的参考电压进一步进行跟踪补偿。仿真结果表明,所提控制策略可以提高稳态精度和跟踪速度,有效提高光伏电池的输出功率。     

基于粒子群算法的MPPT仿真及应用

利用PSIM软件建立了太阳能电池仿真模型。光伏模块的伏安特性曲线显示了在出现局部阴影时,使用传统的最大功率点跟踪(MPPT)方案跟踪多个局部的最大功率点(MPP)以获得全局MPP是很难的。鉴于此,提出了一种新型基于粒子群优化算法(PSO)的MPPT。仿真及实验结果表明,即使在复杂的条件下,光伏模块的输出电压也能够稳定运行在MPP附近,基于PSO的跟踪算法为实时光伏系统提供了一个可行的替代解决方案。     

Study on maximum power point tracking of photovoltaic array in irregular shadow

Traditional maximum power point tracking (MPPT) methods can hardly find global maximum power point (MPP) because output characteristics curve of photovoltaic (PV) array may have multi local maximum power points in irregular shadow, and thus easily fall into the local maximum power point. To address this drawback, Considering that sliding mode variable structure (SMVS) control strategy have such advantages as simple structure, fast response and strong robustness, and P&O method have the advantages of simple principle and convenient implementation, so a new algorithm combining SMVS control method and P&O method is proposed, besides, PI controller is applied to reduce system chattering caused by switching sliding surface. It is applied to MPPT control of PV array in irregular shadow to solve the problem of multi-peak optimization in partial shadow. In order to verity the rationality of the proposed algorithm, the experimental circuit is built, which achieves MPPT control by means of the proposed algorithm and P&O method. The experimental results show that compared with the traditional P&O algorithm, the proposed algorithm can fast track the global MPP, tracking speed increases by 60% and the relative error decreased by 20%. Moreover, the system becomes more stable near the MPP, the fluctuations of output power is greatly reduced, and thus make full use of solar energy.     

不规则阴影影响下光伏阵列最大功率点跟踪方法

在不规则阴影影响下,光伏阵列输出特性曲线存在多个局部最大功率点,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,从而陷入局部最优值。为解决该问题,根据滑模变结构控制在非线性系统控制中具有响应速度快、鲁棒性强等优点和扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,提出了将滑模变结构控制和扰动观察法相结合的算法,将其应用到不规则阴影影响下光伏阵列的最大功率跟踪控制中,用于解决局部遮阴下多峰寻优的问题。为了验证该算法的有效性,建立了不规则阴影影响下光伏阵列的实验电路。通过与传统扰动观察法的比较,实验结果表明:在光伏阵列被部分遮蔽的情况下,该算法可以快速跟踪到全局最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率的波动,从而有效地利用太阳能。     

局部阴影下光伏阵列MPPT算法及实现

针对传统最大功率点跟踪全局扫描法用时长的缺陷,对局部阴影下光伏阵列输出特性进行分析,获得归一化的最大功率点电压的分布规律。利用该规律结合扰动观察法,提出一种改进型全局最大功率跟踪的扫描算法。首先,确定可能存在局部最大功率点的区域;然后,对该区域使用扰动观察法局部扫描,获得所有的局部最大功率点;最后,选取其中最大的点作为全局最大功率点。该算法能够大幅度缩短扫描时间,使系统快速确定全局最大功率点。实验采用Boost和全桥电路作为拓扑,以DSP为主控制芯片搭建了一套验证系统。实验数据表明在双峰和三峰情况下,与全局扫描法相比该算法节约了50%以上的时间。该算法推广到更多峰的情况具有同样的适用性。     

Experimental implementation of a novel scheduling algorithm for adaptive and modified P&O MPPT controller using fuzzy logic for WECS

This article proposes an adaptive and modified Perturb and Observe (P&O) maximum power point tracking (MPPT) algorithm, using fuzzy logic step size controller, for a wind energy conversion system (WECS) based on wound rotor synchronous generator. The modified P&O controller uses additional current information of the dc-link, to decrease power oscillation around MPP, and choose the correct direction of the perturbation, while wind speed increase condition, depending on the sign of dc-link current change. So, in this contribution, a modified drift-free P&O algorithm was chosen because it gives better results, but the duty cycle step size in the proposed MPPT controller has been varied adaptively, using a fuzzy logic inference system based on the variation of the rectifier output power and the previous change of the duty cycle to get fast convergence until the MPP is reached in increasing and decreasing wind speed conditions. Performances and robustness of the proposed speed sensorless MPPT controller are evaluated in an experiment implementation, using a WECS emulator and dSpace DS1104 controller board, where experimental results show that the proposed method guarantees fast convergence with better energy quality and high robustness against speed or load change conditions.     

一种改进的新型MPPT控制策略

构建光伏电池通用模型,并用Matlab仿真得到P-U、I-U特性。目前光伏系统最大功率跟踪常用到的是扰动观测法和电导增量法,而扰动观测法中对步长的确定尤为重要。跟踪过程中P-U曲线斜率改变,且最大功率点附近斜率接近于零,与其位置斜率相差较大,因此提出了根据P-U曲线斜率范围来变更步长的一种新的变步长扰动观测法。最后,使用Matlab/Simulink中S函数实现算法,从而得到仿真结果。验证了这种改进的MPPT控制算法可以实现,有良好的动态性能和稳态性能,实现了最大功率的快速跟踪。所提出的算法在一定程度上弥补了传统扰动观测法的不足,且调试简单,便于实现。     

改进的光伏发电系统最大功率点跟踪方法

光伏发电系统可采用最大功率点跟踪控制技术来提高输出功率,但常规变步长扰动观察法存在功率-电压特性曲线的低压区变步长跟踪效果差、步长灵敏度受光照强度影响大等缺点。从变步长算法和控制系统结构两方面提出了改进措施,并在利用MATLAB/Simulink工具建立的最大功率点跟踪系统仿真平台上与常规变步长扰动观察法进行了对比试验。试验结果表明,跟踪时间和跟踪步数分别减少了50%和75%,同时PID控制环节使光照强度快速变化时的跟踪电压偏差从48.3%降低到13.8%,明显地提高了系统的动态性能。     

基于直线近似和扰动观察的MPPT算法研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)问题,基于光伏电池的等效电路,分别建立最大功率点电压与光伏电池温度和日照强度之间的近似直线模型,提出一种直线近似法和扰动观察法相结合的新型MPPT算法。该算法通过采集的光伏电池温度和日照强度确定近似直线模型的最大功率点电压,进而使光伏电池调整到最大功率点附近,再通过小步长的扰动观察法精确跟踪到光伏电池的最大功率点。仿真测试结果验证了该算法能准确估算最大功率点电压,并能快速、高效地跟踪到光伏电池最大功率点。