基于光伏功率等效面积法的多峰最大功率追踪控制方法

当光伏组串受到不均匀照射时,其输出特性将会从原来的单峰曲线变成有多个峰值点的多峰曲线,因此受到非均匀照射的光伏阵列含有多个局部峰值点(Local Maximum Power Point,LMPP),使用常规的最大功率跟踪控制方法很难准确的追踪到全局最大功率点(Global Maximum Power Point,GMPP)。针对上述问题,首先基于MATLAB仿真软件搭建了光伏组串在受到非均一阴影遮挡情况下的模型;其次研究了其功率-电压(P-U)特性和导数(dP/dU-U)特性,分析了全局最大功率点与光伏功率等效面积之间的关系;最后提出了基于光伏功率等效面积所决定的工作区间定位的新型多峰最大功率点追踪(Maximum Power Point Trace,MPPT)控制方法。仿真结果表明,所提出的光伏功率等效面积法算法能够有效且快速的寻找到全局最大功率点。     

一种光伏系统的多峰值最大功率点跟踪策略

局部阴影条件下,光伏阵列的输出功率-电压(P-U)特性曲线存在多个局部峰值(LMPP)。传统的最大功率点跟踪(MPPT)法可能使系统工作于LMPP,错失真正的全局最大功率点(GMPP)。通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出电流-电压(I-U)特性曲线,提出了将电流控制和扰动观察法(PO)结合的MPPT策略,实现了跟踪GMPP的目标。仿真结果表明该算法比扫描整条P-U曲线法节省了50%的时间,实验验证了其易用性。     

光照不均匀情况下光伏阵列最大功率跟踪控制

当光伏阵列受到不均匀光照时,输出的功率电压曲线含有多个局域峰值。针对此光照不均匀情况,建立光伏阵列多峰数学模型,并提出一种最大功率跟踪控制方法。采用连续函数构建光照不均匀情况下光伏阵列输出功率电压曲线;依次从该曲线的两侧或中部迭代搜索各局部最大功率点,确保在各种光照情况下均获得全局最大功率;通过Matlab仿真实例验证了所提多峰数学模型和最大功率跟踪控制方法的正确性。     

局部阴影下光伏阵列MPPT控制方法的研究

光伏阵列在局部阴影条件下,其输出P-V特性曲线将呈现多个功率峰值。为了追踪到全局最大功率点,对局部阴影条件下光伏阵列输出P-V特性曲线进行了深入分析,对各功率极值点对应电压和被遮挡的光伏组件个数及光照强度之间的关系进行了研究。得出了相邻功率极值点对应电压之差的最小值为0.8Uoc(Uoc为单个光伏组件的开路电压)等规律,在这些规律的基础上,提出了一种新的最大功率点跟踪方法,能够快速、准确地跟踪到全局最大功率点。应用MATLAB软件搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。     

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。     

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。     

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。     

部分遮阴条件下光伏阵列最大功率点跟踪方法

在部分遮阴情况下,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。提出了一种基于电导增量法的全局搜索（Global search based on Incremental conductance,GSINC）方法来实现最大功率点跟踪,该方法保证不会陷入局部最优且不会错过任何极值点。最后通过仿真验证了该算法能快速且准确的跟踪最大功率点,有效提高了光伏阵列输出效率。     

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。     

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。