基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的局部阴影情况下MPPT控制

针对光伏阵列的输出特性在局部阴影情况下具有高度非线性、时变性以及多个局部功率极值点等特点,并导致传统MPPT(maximum power point tracking)算法失效的问题,提出一种基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的改进MPPT算法。其中粒子群优化算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似最大功率点,变步长扰动观察法则根据实际状况使光伏阵列精确稳定在最大功率点,以克服使用数学模型与实际输出特性偏差或微小扰动所导致的功率损失。通过建立Matlab/Simulink模型进行仿真实验,实验结果表明所提算法使光伏阵列在不同阴影情况下以及发生光照强度突变时都具有迅速精确的跟踪能力。     

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。     

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。     

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。     

基于扰动观察法的光伏发电系统MPPT控制策略

由于光伏电池的输出功率受到光照、温度等外界因素的影响,具有非线性特性。为了提高光伏发电系统的效率必须对其输出功率进行跟踪控制。在详细分析光伏电池等效电路及输出特性的基础上,利用Matlab/Simulink平台建立了光伏系统的仿真模型,阐述了最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制原理,重点研究了电压型扰动观察法的实现算法,通过MPPT控制器比较前后两次的功率大小来决定光伏电池的电压扰动方向,使光伏电池最终达到最大功率点。最后对整个光伏系统进行仿真试验,仿真结果表明在光照发生改变时,MPPT控制器能够及时调节,实现最大功率点跟踪,验证了光伏系统仿真模型的正确性和控制策略的可靠性。     

基于动态温变特性的全局温差发电MPPT方法

最大功率跟踪(MPPT)技术是提高温差发电器(TEG)发电效率的必要手段。然而,传统的多峰值MPPT方法往往只关注其静态搜索能力和光照突变情况下的追踪过程。不同于光伏电池,TEG两端温差无法突变而是呈现出缓慢变化趋势。因此,提出一种基于动态粒子群算法(DPSO)的MPPT算法,用于动态温差环境下温差发电的最大功率点跟踪。DPSO通过多阈值检测和群体定向淘汰,避免算法频繁重启,减小了能量损失,提升了多峰值MPPT算法的动态性能。最后,与扰动观察法、改进粒子群算法进行对比仿真,结果表明所提出的算法在各种环境下可以更加准确并快速地实现MPPT。     

用于光伏MPPT中的模糊控制占空比扰动法

在引用光伏阵列工程模型基础上,在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模块,对传统扰动观察法的工作原理和最大功率点跟踪方法做了研究。进行观察分析后,针对传统扰动观察法使系统在最大功率点附近振荡造成功率损耗的缺点,提出了将模糊控制器应用于占空比扰动观察法中,形成了用于MPPT中的模糊控制占空比扰动新算法。在传统扰动观察法基础上建立仿真模型,其仿真结果表明:新算法能快速、准确地实现光伏电池最大功率点跟踪,减少了系统成本和损耗。     

基于扰动观察法的光伏 MPPT技术的仿真分析∗

为了解决光伏电池的输出特性受外界环境因素影响比较大的问题,达到有效利用光伏太阳能、提高光电转换效率的目的,从光伏电池的数学模型和输出特性入手,研究光伏发电系统的最大功率点跟踪算法.利用 MATLAB/ Simulink平台搭建光伏系统最大功率跟踪模型,基于 MPPT 的扰动观察法实现输出功率的最大值,并通过仿真验证其可行性和控制的有效性。     

局部阴影最大功率点MPPT算法研究

光伏阵列作为太阳能光伏发电系统的基本发电单元,容易受到阴影的影响.在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性发生改变,相应的功率电压曲线含有多个局域峰值,使常规的最大功率点跟踪算法很难准确地跟踪到真正的最大功率点.在光伏电池通用数学模型的基础上,结合串并联理论,对局部阴影条件下光伏阵列的输出特性进行了数学建模分析,结果表明,带检测环节的MPPT算法有更好的适应性和稳定性.     

基于部分阴影条件下的粒子群和自适应干扰观察法复合MPPT控制

基于传统单调性光伏最大功率点控制方法在光伏阵列处于局部阴影条件下会出现控制失效的问题,提出了粒子群和自适应干扰观察法复合MPPT控制方法,利用粒子群算法全局寻优的能力来解决光伏阵列的输出多峰值特性,并为了提高搜索精度,复合应用自适应占空比干扰观察法进行两次搜索,通过仿真实验证明了该算法的可行性。