直流微电网中光伏发电系统的比例-积分-谐振控制

直流微电网带动单相交流逆变负载时,直流电压会产生2倍频的周期波动,进而造成联网的光伏发电系统输出功率产生周期波动,无法持续处于最大功率输出点,从而间接降低了其发电效率。为解决上述问题,在分析直流电压周期扰动时的光伏发电系统输出功率特性的基础上,提出了光伏发电系统输出电流的比例-积分-谐振控制策略,比例-积分调节器用于电流的稳态无静差控制,而谐振控制器用于抑制周期扰动。详细分析了所提出方法的稳态误差、稳定性,各控制参数变化对电流控制性能以及直流电压波动抑制效果的影响,给出了各参数选取原则。仿真和实验结果验证了理论分析结果与所提出方法的正确性和可行性。     

自适应扰动观察法在光伏MPPT中的应用与仿真

为了提高光伏发电系统的输出效率,提出了基于变步长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,以光伏输出功率的变化为判断依据,通过对光伏电池的输出电压进行调节,从而实现最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能够在快速跟踪最大功率点变化的情况下保证跟踪精度。这说明变步长扰动观察法具有比传统扰动观察法更优异的稳态和动态性能,能够有效提高光伏发电系统的发电效率。     

基于BP神经网络光柴孤网运行优化控制研究

光柴互补发电独立微电网系统,主要包括:光伏电池组发电、柴油机发电和负载等,光伏发电模型采用MPPT控制。在确保光伏最大功率输出的基础上,对原动机及其速度/功率反馈系统、同步发电机及其励磁控制系统进行分析,建立相应的数学模型。设计基于BP神经网络算法PID控制器,控制原动机的转速调整其输出功率,维持微网系统频率的恒定。仿真结果表明:该控制策略实现光伏最大功率输出,提高太阳能利用率。同时,保证微网系统的频率恒定。     

基于功率预测的光储发电系统控制策略优化

高效的光储发电系统控制策略不仅可以提高系统的效率,还能平抑太阳能发电输出功率的波动、改善光伏发电的电能质量.提出了一种基于功率预测的光储发电系统优化控制策略.对光伏功率预测算法进行优化,将基于跟随行为的人工鱼群算法与BP神经网结合,利用基于跟随行为的人工鱼群算法优化神经网络的权值和阈值.利用优化后的光伏功率预测方法预测下一时段光伏的输出功率曲线并判断波动大小,将判断结果作为影响策略运行的主要因素之一,并根据不同的情况设计相应的工作模式.通过Matlab建模仿真,证明了优化后的控制策略能够更加有效地平抑光伏的输出波动.     

一种改进INC和MPC的光伏最大功率点跟踪算法

最大功率点跟踪(MPPT)常用于在光伏发电系统中获取最大的功率输出。针对光伏系统最大功率点跟踪过程中存在动态响应速度和稳态跟踪精度难以兼顾的问题,提出了一种改进电导增量法(INC)结合模型预测控制算法(MPC)的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用改进电导增量法获取光伏系统下一时刻的电流参考值,与模型预测控制器获取的电流值相比较,通过建立和评价系统两步长模型指标函数,达到MPPT快速跟踪的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于BP-ANN的光伏发电功率超短期预测方法

针对光伏发电的间歇性和波动性问题,采用基于BP-ANN建立光伏发电系统输出功率超短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行预测,并提出适用的预测流程及预测误差评估方法。实际应用以及与实时监测数据对比,表明该方法方法误差较小,合格率较高,能够满足应用的要求。     

基于模糊逻辑双环控制的光伏发电系统最大功率跟踪算法

根据光伏阵列非线性伏安特性,提出了基于模糊逻辑双环控制光伏阵列最大功率跟踪算法,使得光伏阵输出功率接近于理论最大值.系统主要由单相逆变器、控制器和交流水泵机组组成,主控制环实现光伏阵列最大功率跟踪初级模糊控制算法,输出为最大功率点处电压.该电压作为逆变控制器参考输入电压,内环模糊控制用于控制变频器输出频率,进一步控制交流水泵机组的输出功率,实现了更高精度的跟踪光伏阵列最大功率点跟踪.实验结果表明,所提出算法能有效提高光伏阵列的输出效率.     

光伏发电系统功率预测研究方法综述

随着光伏发电大量并入电网中,为了合理制订发电计划,保证电力系统稳定运行,需要对光伏发电输出功率进行预测。主要就光伏发电系统功率预测研究方法进行了综合阐述,介绍了影响光伏发电系统功率输出的主要因素,概括了光伏发电系统功率预测中常用的人工神经网络算法、支持向量机算法等统计方法,最后给出功率预测结果评估的指标。     

风光混合发电系统的功率协调控制

针对孤岛运行模式下风光混合发电系统的功率不平衡问题,结合风力发电和光伏发电的功率输出特性,提出一种风光混合发电系统协调控制策略。通过控制光伏子系统最大功率输出,调节风力子系统的功率输出跟踪系统所需功率差额,来满足蓄电池的充电和负载功率需求。考虑到风力子系统固有的非线性和运行过程中系统参数变化、外部干扰带来的不确定性因素,对风力子系统的功率跟踪控制器重点设计,基于系统模型采用现代非线性鲁棒控制方法设计了具有鲁棒干扰抑制作用的控制器,以实现对光伏子系统所发功率的补偿响应和实际运行中其功率输出的鲁棒性。理论分析和仿真结果均表明,所提的协调控制策略能够确保风光混合发电系统的功率平衡及其稳定运行。     

基于PR控制和虚拟阻抗的光伏并网逆变器的研究

设计了一种采用准比例谐振控制零稳态误差的光伏并网逆变器控制系统。与常规的PI控制相比,该控制方法可对正弦输入信号进行无静差跟踪,同时克服了常规比例谐振(PR)控制器抗电网频率波动能力差的缺点。此外,结合虚拟阻抗技术,改善了传统LCL输出滤波器的性能,实现对LCL滤波器高频谐振的有效抑制而又不带来系统功率损耗。仿真试验证明,基于准比例谐振控制和虚拟阻抗技术的光伏并网逆变器具有良好的稳态性能和抗干扰能力。     

基于径向神经网络的光伏发电功率预测方法研究

光伏发电输出功率具有明显的随机性和不确定性,大规模光伏并网会影响电网系统的安全、稳定运行。因此,对光伏发电功率输出进行短期的预测对光伏并网具有重要意义。以大数据分析Spearman秩相关系数为基础,分析得到光伏发电过程中各个影响因素与输出功率的秩相关度,并将相关度最高的影响因素作为预测系统变量输入,建立基于RBF神经网络的预测模型,对光伏发电的功率进行预测研究,通过变量和输出量的历史数据对RBF进行训练与预测。     

光伏系统最大功率点追踪方法的改进

针对传统的最大功率点跟踪(MPPT)法、恒定电压法不能准确地跟踪最大功率点和登山法跟踪速度慢、误判断和输出电压不稳定等缺点,提出了定步长与变步长相结合的三点最小二乘MPPT方法.建立了光伏发电系统的数学模型,并进行了系统设计和实验,在不同的起始电压和初始步长的情况下,追踪光伏发电系统的最大输出功率.仿真结果证明,三点最小二乘MPPT能够准确追踪光伏发电系统的最大功率点,但跟踪速度受初始条件的影响.以TMS320F2812为控制芯片对光伏系统MPPT电路进行系统设计并进行试验,结果表明该系统输出电压稳定,与无MPPT相比,输出功率明显提高,系统效率提高约15%.     

光伏发电系统最大功率跟踪研究

针对光伏发电系统在最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进电导增量算法.该算法先获取光伏电池输出的电流、电压,然后进行滤波和最大功率跟踪.若输出功率与最大功率点之间偏差较大,则进行恒定步长跟踪,以便系统快速获得最大功率;若输出功率与最大功率点之间偏差较小,以二分变步长进行跟踪.该算法在TMS320F28335 DSP处理器件上实现,并成功应用于光伏发电最大功率跟踪系统.实验结果表明,该改进算法能够实现最大功率快速跟踪,减少系统功率损耗,提高系统最大功率跟踪精度.     

分布式光伏变负荷工况发电功率预测系统设计

对分布式光伏系统变负荷工况发电功率进行准确预测,能避免输出失稳。提出一种基于线空间重构和谱特征提取的分布式光伏系统变负荷工况发电功率预测方法,并结合DSP数字处理器进行预测系统设计。构建光伏系统变负荷工况发电功率的输出时间序列模型,用嵌入式的相空间重构技术进行光伏发电阵变负荷工况发电功率输出负载的异常特征提取,用变负荷工况判断方法进行功率瞬时特征检测,在相空间中提取发电功率时间序列的非线性特征,实现对发电功率时间序列的准确预测。在DSP开发环境下进行发电功率预测系统的优化设计。结果表明,采用该预测系统能有效实现分布式光伏系统变负荷工况发电功率预测,预测精度较高,过程收敛性较好。     

基于多元自适应回归样条的光伏并网系统日输出功率预测

为了更加准确、灵活地预测光伏发电系统的输出功率,提出了基于多元自适应回归样条(MARS)的光伏系统输出功率预测方法。通过对该算法的原理进行分析,确定了模型分析流程,并介绍了数据来源。其次,以气温、日照时间等因素作为自变量,对MARS模型进行了分析研究,确定了光伏功率预测时的仿真模型。最后,将提出的预测方法与现有的预测方法进行了对比。通过训练数据以及测试数据对比分析各种方法的RMSE、MAD和MAPE,并根据历史数据预测光伏日输出功率。通过对比证实了MARS模型比其他模型更能准确预测光伏系统的输出功率。     

光伏发电系统变步长MPPT控制策略研究

光伏器件输出功率是外部环境、负载的非线性函数,为了充分发挥光伏器件的效能,最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)控制应根据光伏器件的工作情况来调整占空比扰动量.现有变步长控制虽有较好的快速跟踪能力和稳态效果,但实现复杂、通用性较差.在分析光伏器件输出功率与占空比变化关系的基础上,提出一种简单的变步长MPPT控制方法.仿真和实验结果表明,该方法能够使光伏发电系统快速跟踪外部环境变化,在最大功率点处的控制效果明显优于扰动观察法,且实现简单.     

基于模糊逻辑双环控制的光伏发电系统最大功率跟踪算法

根据光伏阵列非线性伏安特性,提出了基于模糊逻辑双环控制光伏阵列最大功率跟踪算法,使得光伏阵输出功率接近于理论最大值。系统主要由单相逆变器、控制器和交流水泵机组组成,主控制环实现光伏阵列最大功率跟踪初级模糊控制算法,输出为最大功率点处电压。该电压作为逆变控制器参考输入电压,内环模糊控制用于控制变频器输出频率,进一步控制交流水泵机组的输出功率,实现了更高精度的跟踪光伏阵列最大功率点跟踪。实验结果表明,所提出算法能有效提高光伏阵列的输出效率。     

一种光伏发电系统变步长MPPT控制策略研究

为了提高光伏器件的发电效率,提出一种变扰动步长的最大功率点跟踪算法,根据光伏组件输出P-U特性曲线上各点斜率的绝对值确定最大功率点跟踪的扰动步长,使搜索的快速性和稳定性同时增强.Matlab仿真验证结果表明:该算法能够实时对光伏组件输出功率进行跟踪调节,大大提高光伏系统跟踪最大输出功率速度的同时,有效降低系统输出功率在...     

光伏电池和MPPT控制器的仿真模型

分析了光伏电池的工程用数学模型,并在MATLAB环境下建立了光伏电池的仿真模型。设计了最大功率点跟踪控制器的仿真模型,用来实现光伏电池的最大功率输出。该控制器使用导纳增量法实现最大功率点跟踪。在MATLAB/SIMULINK环境下搭建光伏发电系统的仿真模型进行了仿真。仿真结果表明,搭建的仿真模型能够准确地反映不同自然条件下光伏发电系统的特性与功能,可以用于光伏发电系统的仿真研究。     

局部光照条件下光伏阵列优化设计

由于光伏发电系统所处环境的复杂化,无法保证光伏阵列不被遮挡而产生局部光照。局部光照导致光伏阵列输出功率下降、组串功率特性复杂化及常规最大功率追踪效果不佳。提出了优化光伏阵列结构的方法,使各组串输出功率最大,提高阵列输出功率。分析了优化光伏阵列结构的方法和模糊自适应控制方法,仿真结果表明:优化光伏阵列结构,使光伏阵列各组串输出功率最大,提高了光伏阵列的输出功率。该方法为光伏发电系统工程设计提供了借鉴。