基于改进扰动观察法的光伏MPPT控制算法研究

针对光伏系统输出功率低的现状，提出一种基于扰动观察法的变步长最大功率点追踪算法和Boost电路的改进方法。通过建立光伏仿真模型，在传统MPPT算法的基础上引入自适应步长因子，从而在保证追踪速度降低的同时，也使得输出功率稳定在最大功率点附近，选择合适的电感电容组成无源无损软开关引入Boost电路，降低DC/DC电路本身的功率损耗，最终从速度、精度、效率、功率大小和稳定性等多个维度进行了比较。该方法在提高功率追踪稳定性的同时，能够使追踪速度降低约20%，同时能够大幅度提高光伏系统的输出功率，达20%～30%。提高了MPPT追踪速度，增大了光伏系统整体输出功率。     

基于改进灰狼优化算法的光伏MPPT方法

在局部阴影情况下,光伏阵列输出的功率-电压曲线会出现多个峰值,需要具有全局寻优能力的群体智能优化算法来进行最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。针对传统群体智能优化算法普遍存在的收敛速度慢、振荡幅度大和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的控制方法。该算法采用区间收缩策略,通过不断减小搜索区间范围,提高算法的收敛速度和求解精度;同时,采用反向优化策略,增加对当前最优位置反向解的搜索,提高了搜索过程的多样性,帮助算法跳出局部最优。仿真统计结果表明,相较于传统算法,改进算法具有更高的追踪成功率、追踪准确性和更短的追踪时间。     

基于Buck-Boost拓扑的新量子遗传算法 在MPPT技术中的应用

非线性的光伏电池要求在不同光照和温度等工况条件下实时变更电压、电流等负载特性实现MPPT追踪光伏电池最大功率点。针对一般遗传算法用于MPPT最大功率点追踪过程中出现的早熟、收敛慢等不足,提出一种改进的量子遗传算法与扰动法相结合的算法。在电路拓扑结构上采用Buck-Boost电路替代传统的Buck电路或Boost电路,并在Matlab/Simulink下进行了建模仿真。实验结果表明,该算法具有良好的最优点搜索能力和跟踪能力,且控制精度高,同时有效抑制了最大功率点附近的波动,证明了该控制方法的准确性和有效性。     

基于Buck-Boost拓扑的新量子遗传算法在MPPT技术中的应用

非线性的光伏电池要求在不同光照和温度等工况条件下实时变更电压、电流等负载特性实现MPPT追踪光伏电池最大功率点。针对一般遗传算法用于MPPT最大功率点追踪过程中出现的早熟、收敛慢等不足,提出一种改进的量子遗传算法与扰动法相结合的算法。在电路拓扑结构上采用Buck-Boost电路替代传统的Buck电路或Boost电路,并在Matlab/Simulink下进行了建模仿真。实验结果表明,该算法具有良好的最优点搜索能力和跟踪能力,且控制精度高,同时有效抑制了最大功率点附近的波动,证明了该控制方法的准确性和有效性。     

基于改进灰狼优化-黄金分割混合算法的光伏阵列MPPT方法

局部遮蔽情况下,光伏阵列的P-U曲线将出现多个峰值。为了快速准确地找到全局最大功率点,提出了一种基于改进灰狼优化算法和黄金分割法的混合控制方法。首先采用改进的灰狼优化算法进行全局搜索确定全局最大功率点的大致位置,然后采用黄金分割法在前期搜索的基础上进行局部搜索。此外,还提出了一种基于类P-U曲线斜率的新型重启判别方法,以增强最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)系统应对光照突变时的可靠性。最后,仿真和实验验证了该算法在多种条件下均可更加快速可靠地追踪到全局最大功率点。     

基于交错并联Boost电路的光伏MPPT研究

在太阳能发电最大功率点跟踪中应用最多的电路是Boost电路,Boost电路的输入端通常需要并联一个大滤波电容使输出端电压稳定。为了提高光伏最大功率跟踪的速度,在Boost电路的基础上,研究了两相交错并联Boost电路。设计了一种变步长电导增量法,应用在两相交错并联Boost电路中。在MATLAB/SIMULINK模块中搭建仿真模型,仿真结果表明,两相交错并联Boost电路稳定在功率最大点的速度更快,比Boost电路提高了负载的输出功率。     

基于优化增量电导法的温差发电最大功率点跟踪策略

温差发电（thermoelectric generation,TEG）系统作为一种清洁可再生的新能源发电装置，通过最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）控制器连续跟踪输出功率的最大值极其重要。针对TEG系统侧存在功率振荡、功率跟踪速度慢、跟踪精度差等问题，文中在硬件电路上对比了不同DC-DC变换器的特点，选定能减缓功率振荡的二次型Boost电路作为MPPT的主电路。同时，在MPPT的算法策略上，文中提出一种基于优化初值的增量电导法（OI-INC），首先，通过分析TEG的电流—电压输出特性和二次型Boost电路的等效模型，计算并输出近似的最优占空比，快速跟踪到最大功率点附近，优化增量电导法的初值；之后，采用较小的扰动步长实现高质量MPPT。在含有启动、恒温、均匀升温、快速升温4种工况的复杂时变环境下，与扰动观察法、增量电导法相比，仿真结果表明：文中所提出的MPPT策略不仅能压缩跟踪时间、提高跟踪精度，还能减轻功率振荡问题。     

局部阴影下基于IBOA-INC的光伏复合MPPT控制

针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部极值不能找到最大功率点(Maximum Power Point,MPP)以及传统的蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在收敛速度慢和搜索震荡较大等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)结合电导增量法(Conductance Increment Method,INC)的复合MPPT追踪方法。在IBOA中,引入自适应动态转换概率来平衡算法的全局与局部搜索,然后在全局搜索阶段引入Levy飞行策略,使蝴蝶个体广泛分布于搜索空间中,提高全局寻优能力;同时在局部搜索中设置新的寻优对象,并通过贪婪算法进行筛选保留,提高局部搜索的能力。当系统位于MPP附近时,利用INC局部搜索能力强的优点快速、准确地收敛到MPP并且稳定功率的输出。仿真结果表明,在静态和动态阴影下与BOA、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。     

基于模糊控制的最大功率点跟踪控制策略仿真研究

为了更好地追踪光伏电池的最大功率点,应用Matlab软件,搭建了光伏电池模型。分析光伏电池U-I、U-P特性曲线的非线性特性,在克服传统扰动观察法后期出现震荡的情况下,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪(MPPT)控制策略,在Matlab软件中搭建了基于Boost升压电路的MPPT控制策略仿真模型,并对其进行了仿真,验证了算法的可靠性。通过仿真实验可得,光伏电池在环境温度和光照强度变化时,该算法仍然可以比较快速、准确地追踪最大功率点,减少在最大功率点附近的振荡,稳态效果良好。     

采用交错并联技术的电动三轮车光伏充电控制系统

利用太阳能对电动三轮车充电具有较大的应用价值。该文采用扰动观察法和交错并联技术,为电动三轮车设计一种Boost升压变换充电系统。对电动三轮车锂电池采用恒流–恒压充电方式。设计双相交错并联Boost升压电路及其充电算法,仿真表明设计的充电算法有较好的稳定性。对电动三轮车锂电池恒流充电阶段的扰动观察法算法进行仿真,表明在相同扰动步长下,交错并联Boost升压电路具有较低的光伏电池输出电流纹波及输出功率振荡。室内测试表明,在恒压限流充电算法下,设计的充电系统具有较好的输出特性。对光伏电动三轮车进行户外充电测试,表明在恒流充电阶段,光伏电池始终工作在30V左右的最大功率点电压处;在正常负载情况下,充电效率达到95%以上。     

一种改进的电导增量法的MPPT实现策略

分析了传统的电导增量法在光伏MPPT中的原理,并针对光照骤变下而引起光伏输出功率及光伏内阻同时发生骤变这一状况,导致了随后的最大功率追踪发生了较大的振荡,而以往的MPPT技术关注于条件骤变后的跟踪速度的改进,因此提出了一种新的改进方法,即通过及时地对Boost电路的占空比信号D进行相应的补偿。仿真结果表明,该方法可以显著改善振荡同时加快跟踪速度。     

基于改进变步长电导增量法光伏阵列MPPT研究

通过分析光伏阵列特性,针对变步长电导增量( INC)法在光照强度发生大幅度变化时由于错误计算步长引起的系统振荡的缺点,采用了一种改进的变步长INC法,能够快速并准确地进行最大功率点跟踪(MPPT).最后搭建了Boost MPPT控制的硬件电路进行实验验证.结果表明,在光照强度发生大幅度变化时,改进后的算法能快速、准确地...     

基于改进调制的两级式单相光伏并网逆变器前级二次谐波抑制

为抑制两级式单相光伏并网逆变器前级电路中的二次谐波电流,利用开关周期平均模型对前级电路中二次谐波电流产生的原因进行了分析,基于此提出了抑制二次谐波电流的改进调制方法。该方法根据实时采样得到的母线电压修正占空比,无需复杂的运算处理,易于实现。进一步分析了改进调制方法下前级Boost电路的小信号传递函数,提出了欠阻尼条件下基于微分先行PID算法的光伏电池最大功率点电压跟踪方法。仿真表明,改进后的两级式单相光伏并网逆变器最大功率点跟踪过程振荡小,光伏电池输出电流平稳,二次谐波电流抑制效果显著。     

光伏并网系统能量双向流动控制策略研究

基于传统的前级Boost后级全桥的并网逆变器结构,提出了一种新的控制策略,利用全桥作为双向AC/DC变换器,以直流母线电压外环输出作为系统能量管理的依据,实现光伏并网系统能量双向流动,为直流负载提供电能.通过改进传统的扰动观察法,实现局部阴影条件下最大功率点跟踪,提高能量利用率.最后通过仿真验证了所提出的控制策略的正确...     

基于改进滑模控制的光伏最大功率点跟踪技术

为了充分利用太阳能,改善光伏发电中普遍存在的跟踪速度慢、输出功率不稳定、转化效率低等缺点,基于光伏阵列工作特性和滑模变结构控制的特点,提出一种最大功率点跟踪控制策略。采用Boost电路作为实现电路,通过分析光伏阵列输出特性,设计相应滑模控制器,并对其中非线性分量进行改进;采用微滑模层代替传统的滑模面,减小系统振荡。利用Simulink仿真软件对该控制策略改进前后进行仿真分析,并与传统控制方法中的扰动观察法进行对比。仿真结果表明,该控制策略在跟踪速度、超调量以及跟踪的动态稳定性控制方面表现良好。     

基于改进贪婪算法的多场景负荷组合优化

随着售电侧市场化竞争格局的逐步形成,售电公司通过负荷组合优化,在用户侧可以提高负荷率,降低购电成本,在供电侧可以提高设备利用率,降低线路损耗,提高电网安全运行水平和供电质量。针对不同发展阶段的售电公司如何根据电力负荷的互补性、多样性整合优化用户资源的问题,首先基于用户负荷特性分析,提出了分别在购售电利益、交易电量及综合负荷率最大的场景下用户负荷组合优化模型。其次,对贪婪搜索算法进行改进,引入随机因子,解决算法在初始估计和优化效果判定上的缺陷,提高了算法求解的质量与精度。最后采用改进贪婪搜索算法求解不同场景下的组合优化模型,验证了该算法在求解该组合优化问题时具有更强的搜索能力和适应性。     

联合 VMD 与 ISSA-ELM 的电力电子电路软故障诊断

针对电力电子电路的软故障特征区分度差、不易诊断等问题,提出了变分模态分解(VMD)结合改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,将采集的故障信号进行VMD分解成本征模态分量(IMF),提取线性重构后IMF的12维时域参数作为故障诊断的特征向量。其次为提高ELM在故障诊断中的精度,提出ISSA对ELM的参数进行优化,建立ISSA-ELM分类模型。ISSA首先采用Iterative映射初始化种群,然后在发现者位置更新处引入自适应惯性权重因子,最后在解的位置引入Levy变异算子进行扰动得到新解等3种策略改进,提高算法性能。在8类基准函数测试中,ISSA比另外4种智能算法的收敛速度和寻优精度均有提升,并且VMD结合ISSA-ELM在功率为150 W Boost电路软故障诊断中精度达到99%以上。     

基于粒子群遗传算法的光伏MPPT控制研究

局部阴影条件下,光伏阵列的功率特性曲线会出现多个峰值,传统的MPPT跟踪算法容易陷入局部极值点,无法准确地跟踪到最大功率点。粒子群算法具有很强的全局搜索能力,可以有效解决多峰寻优问题,但是普通粒子群算法容易出现收敛速度慢、早熟现象。提出一种改进的粒子群遗传（IPSO-GA）算法,该算法的惯性权重与学习因子随着迭代次数不断改变,可以同时兼顾算法的局部搜索与全局寻优能力,并且引进遗传算法的交叉、变异操作以增加种群多样性。仿真结果表明,改进算法在多峰最大功率跟踪过程中,具有良好的跟踪速度与寻优精度。     

双级式光伏系统最大功率点跟踪研究

光伏电池的输出功率随外部环境和负载的变化而变化.为充分发挥光伏器件的效能,需采用最大功率点跟踪(MPPT)电路.根据MPPT的基本原理和常用光伏发电系统控制的优缺点,主电路采用了Boost电路结构,结构简单,硬件实现方便.控制部分在经典干扰观测方法的基础上对控制方法进行改进,采用变步长跟踪,克服了跟踪速度与跟踪精度之间的矛盾.实验结果证明,该方法能够快速、准确地跟踪太阳能电池的最大功率点.     

基于新型趋近律的光伏MPPT控制策略

为了进一步提高光伏发电系统的最大功率跟踪性能，提出一种基于新型趋近律的滑模控制策略。同时，针对普遍采用的非线性滑动流形易出现判断误区的情况，提出一种应用于光伏发电系统最大功率跟踪的可切换线性滑动流形，使得系统在受干扰后具有更快的响应速度。采用Boost电路作为控制对象，利用双曲正切函数的连续性和快速性，设计一种基于指数函数的快速性和幂函数的平滑性的多幂次趋近律的滑模控制策略，并在Matlab/Simulink仿真平台中进行验证。结果表明：当光照强度、温度、负载和参数发生变化时，采用新型趋近律和可切换线性滑动流形的滑模控制策略能够实现对最大功率点的精确追踪，具有更好的动态响应速度和抗振性能。