基于滑模极值搜索-PI复合控制的光伏发电系统最大功率点跟踪仿真研究

为了提高光伏发电系统的效率和可靠性,需要对光伏发电系统中最大功率点进行跟踪。为了消除滑模极值搜索算法在最大功率点附近产生的振荡问题,提出了滑模极值搜索-PI复合控制方法。分析了该控制算法的原理,并设计了相应的控制系统。在Matlab/Simulink环境下建立动态模型进行仿真研究,实现了对光伏发电系统的最大功率点快速、准确地跟踪,并去除了最大功率点处振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率,具有一定的实用价值。     

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.     

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。     

基于分数阶极值搜索的光伏最大功率跟踪控制

针对光伏阵列获取最大功率点过程动态响应速度和稳态跟踪精度二者之间不能达到平衡的问题,提出一种基于分数阶极值搜索控制(FO-ESC)的光伏阵列最大化功率点跟踪方法。该方法主要利用分数阶理论提高极值搜索过程的收敛速度和鲁棒性;与整数阶极值搜索控制(IO-ESC)相比,其降低了算法的复杂性。为了验证所提方法的有效性,在Matalb/Simulink中搭建仿真模型进行仿真分析。结果表明,所提方法与IO-ESC相比具有更快的收敛速度和鲁棒性,能够应用于光伏发电工程。     

光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究

针对光伏发电系统最大功率点跟踪(MPPT)恒定电压控制法(CVT)的缺点,提出了一种新的基于温度系数在线修正的改进CVT法,与传统的CVT控制相比,它能更快速准确地跟踪最大功率点(MPP)。为进一步提高跟踪控制的精度和效率,结合电导增量法(IncCond)实现对光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)的复合控制,即在系统偏离MPP误差较大时采用CVT控制,快速调整光伏组件的工作点,再采用IncCond进行MPPT控制。最后通过实验验证了该MPP快速追踪控制策略的正确性和优越性。     

基于二分法的光伏发电系统最大功率跟踪算法

目前光伏电池的光电转换率较低,为有效利用光伏电池,需要对光伏发电系统进行最大功率跟踪,常规的跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在精度低、适应性差和跟踪效率低等弱点,论文基于二分法思想,采用变步长算法快速跟踪最大功率点,仿真结果证明该方法不仅增加了最大功率点跟踪的精度,而且提高了跟踪的速度与系统的稳定性。     

基于自适应电导增量法的最大功率跟踪

目前光伏电池的光电转换率较低,为有效利用光伏电池,需要对光伏发电系统进行最大功率跟踪。常规的跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在精度低、适应性差和跟踪效率低等弱点,基于自适应思想,采用自适应变步长算法快速跟踪最大功率点,仿真结果证明该方法不仅增加了最大功率点跟踪的精度,而且提高了跟踪的速度与系统的稳定性。     

光伏发电的最大功率点跟踪控制

最大功率点的跟踪(MPPT)是提高光伏发电系统效率的有效手段之一,本文在分析光伏电池输出特性的基础上,讨论了几种常见的最大功率点跟踪算法,最后提出了改进的变步长扰动观测法,并进行了仿真验证。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究综述

在光伏发电系统中,为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行准确和快速的跟踪。阐述和评价了目前国内外出现的几种方法的原理和特点,对这几种方法进行了分析比较,最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,并对该领域今后的研究方向做了展望。     

独立光伏发电系统的最大功率跟踪研究

针对常规的最大功率跟踪(MPPT)算法存在跟踪速度慢及误判等缺点,提出了一种基于支持向量机(SVM)的最大功率预测算法。该方法是用某一天的数据作为训练样本集,然后用SVM方法对样本集进行训练,并用训练好的模型对最大功率点进行预测。仿真结果表明:SVM能很好地预测最大功率点,为独立光伏发电系统的预测提供了一条可行途径。     

基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT

介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪(MPPT)原理,并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将模糊自适应PI控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,该控制方法能快速响应外界环境的变化,获得系统最大功率点,且可以有效消除系统在最大功率点附近的振荡现象,提高系统的稳定性。仿真结果表明,该方法能使系统稳定地工作在最大功率点,并且控制精度高,能灵敏反应外界环境的变化。     

光伏系统最大功率点跟踪算法的改进及应用

在光伏发电系统中需对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率.这里以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析常规电导增量法和自适应算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳及启动过程特性较差的问题,提出改进的MPPT算法.在Madab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该...     

变结构模糊控制在光伏发电MPPT中的应用

讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了分析。根据分析结果将变结构模糊控制应用到光伏发电系统MPPT的控制,能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(Maximum Power Point,简称MPP)。在两种天气条件下的实验结果证明,该方法能使系统在MPP稳定工作,并能快速跟踪外部环境的变化,具有良好的动、稳态性能。     

光伏系统中最大功率点跟踪方法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池的最大输出功率取决于温度和光照条件,采用最大功率跟踪(Maximum PowerPoint Tracking,简称MPPT)方法可以使光伏电池持续输出最人功率.研究了光伏系统中的最大功率控制部分,提出了MPPT控制器的设计,介绍了几种常用的MPPT方法,其中重点研究了电导增量(Incremental Conductance,简称INC)法.给出了INC法的软件流程的设计,并在Matlab中建立了光伏电池的仿真模型.最后通过实验验证了MPPT控制器的可行性,其MPPT的响应速度和控制精度均达到了预期要求.     

光伏电池最大功率点跟踪的研究

分析了常用的最大功率点跟踪方法,在原有变步长电导增量法的基础上,提出了改进变步长电导增量法。     

基于LabVIEW太阳能电池最大功率点跟踪研究

为了获得太阳能电池最大功率点时的电压、电流、功率数据,根据太阳能电池模型及其输出功率曲线的单峰性,提出了利用LabVIEW和电子负载实现太阳能电池最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)方法.该方法以LabVIEW和电子负载为核心,实现采集并记录电子负载的电压、电流、功率数据的功能,并根据这些数据实时对电子负载进行控制,完成人阳能电池的MPPT.该方案稳定可靠、开发周期短.     

光伏发电系统新型最大功率点跟踪方法的研究

分析了光伏电池等效模型及其输出特性,对实行光伏系统最大功率点跟踪（maximum power point track-ing,MPPT）技术的恒定电压控制法、电导增量法和扰动观测法3种常用算法的优缺点进行比较分析,提出一种新型MPPT算法——梯度搜索法,利用MATLAB对梯度搜索法进行光伏电池输出特性仿真,结果表明该算法有效、可行。     

基于扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪控制

本研究提出了基于扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,检测太阳能发电输出功率的变化,根据检测结果,调整光伏电池的相关参数,以达到最大功率点跟踪的目的。通过Matlab/Simulink仿真,结果表明提出的改进算法能有效提高光伏发电系统的发电效率。