基于Boost电路的光伏电池最大功率点跟踪系统

论述了利用Boost电路对光伏电池进行最大功率点跟踪(MPPT)的原理,分析了Buck电路和Boost电路在MPPT电路中的优缺点,提出了一种单片机控制的,以Boost电路为核心的MPPT系统,并对以蓄电池为负载的系统进行了的实验研究。结果表明,该系统在各种辐射强度下均明显增加了输出功率。     

光伏电池最大功率跟踪算法的研究

根据光伏电池的工程数学模型,在光明强度变化条件下光伏电池输出特性进行了研究。结果表明,光伏电池的输出特性呈非线性,功率最大值只在某一特定点上。分析了传统的电导增量法的特点,提出了改进的电导增量法。实验表明,从跟踪速度和精度方而较传统方法都有提高。     

一种改进的光伏电池最大功率点跟踪控制方法

为了能高效地利用太阳电池,需要对光伏电池进行最大功率点跟踪(MPPT),最终实现光伏电池的最大功率输出。根据增量电导法原理,提出了一种基于Boost电路占空比理论的改进的增量电导法,首先要将当前的输出功率计算出来,再将当前的输出功率P(k)与前一次存储的功率P(k-1)进行比较,从而控制Boost电路的占空比实现最大功率跟踪,能够使输出端的电压更平稳变化,以更好地跟踪太阳电池的最大功率点,提高太阳电池输出效率。     

基于改进电导增量法的光伏电池最大功率点跟踪研究

针对传统电导增量法在光伏电池最大功率跟踪时存在跟踪速度慢、稳态振荡幅度大的缺点,提出一种改进的电导增量控制方法。该方法提出一个新的步长因子表达式,与传统步长因子相比,该步长因子具有初始阶段数值大、接近最大功率时数值小的优点,由此可实现最大功率点跟踪的快速性和稳态时的准确性。搭建光伏电池实际应用的仿真模型,分析了光伏电池在不同温度和不同光照强度下的输出特性曲线。实验结果表明,提出的改进的电导增量控制方法能有效地提高跟踪速度和稳态时的跟踪精度。     

光伏系统最大功率点跟踪控制算法

最大功率点跟踪技术(MPPT)在太阳能光伏发电系统中占有重要地位.针对现有MPPT方法动态性能和稳态性能难以兼顾的不足,提出了一种具有良好动态性能和稳态性能的MPPT方法,该方法通过Boost电路的开路电压的测量及最大功率点电压的非线性计算对最大功率点进行跟踪控制.仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,消弱了最大功...     

基于DSP的光伏电池最大功率点跟踪技术的研究

在介绍光伏电池基本特性的基础上,分析了太阳电池的最大功率点跟踪(MPPT)原理以及其变步长扰动观察法跟踪策略,基于Boost电路在Matlab/Simulink仿真环境下,应用S函数法搭建了带有最大功率技术仿真算法的光伏矩阵仿真模型,并对此算法进行了仿真;基于TMS320F28035在已有算法基础上进行了代码开发,设计了MPPT光伏发电系统,实验结果证明,该算法能够使整个系统准确地跟踪到最大功率点。     

一种光伏电池最大功率跟踪算法

光伏电池的输出特性呈现非线性,为了确保光伏阵列的输出功率始终在最大功率点上,需要采用适当的控制算法来实现最大功率跟踪。采用固定电压法与变步长电导增量法相结合的方法来实现最大功率跟踪。该方法解决了固定电压法在外界环境剧烈变化时不能工作在最大功率点上,以及电导增量法的动态跟踪速度和稳态输出稳定性不能协调的问题。理论分析证明了该算法的有效性及实用性。     

基于模糊理论的光伏发电最大功率点跟踪控制策略研究

介绍了光伏电池的特性,最大功率点跟踪原理和Boost变换电路,提出了一种基于模糊逻辑控制的最大功率点控制策略,即将光伏电池和Boost电路作为一个整体,通过检测负载功率的变化,来调整控制开关占空比,简化了系统。仿真结果表明,当外部环境发生变化的时候,系统能够迅速跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,并具有较好的稳定性。     

光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述

光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT),但目前很多最大功率点跟踪方法跟踪不够准确,从而导致了光伏系统的功率损失,为此综述了光伏阵列最大功率点跟踪的各种方法,包括日益成熟、改进和优化策略较多的扰动观察法和电导增量法,并总结了两种方法应用的局限性和需要注意的问题。从最大功率点跟踪的控制原理和发展历程出发,归纳了基于优化数学模型、扰动自寻优、智能处理方法及输出端控制等4类方法,分别说明了各种跟踪控制方法的优点和不足之处,并指出具体选择方法时需要统筹考虑跟踪方法实现的难易程度、经济成本、传感器类型、跟踪速度与精度的协调以及应用领域等各种因素。最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,对该领域今后的研究方向做了展望,指出单级式光伏逆变系统中的最大功率点跟踪己成为国内外光伏领域的一个研究热点。     

基于改变比例因子的变步长最大功率跟踪算法

通过仿真模拟分析光伏电池特性,针对传统的变步长电导增量(INC)法存在无法同时满足跟踪速率和减少振荡的问题,提出了一种基于改变步长比例因子的变步长最大功率算法,实时判断工作点的状态来选择不同的步长比例因子,从而解决MPPT控制过程中动态响应和稳态波动的这一矛盾关系。仿真结果表明:改进的算法和传统的变步长INC相比,跟踪过程更快速,跟踪结果更精确,系统输出功率在最大功率点处的振荡得以有效降低,动态性能和稳态性能都更优异。     

一种基于电导增量法的MPPT实现策略

太阳能光伏阵列的输出功率随外界环境因素的变化而变化,为了能高效地利用太阳能电池,需对光伏阵列进行最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT).分析了太阳能电池的工作特性和光伏系统的拓扑结构及原理,将电导增量法应用到光伏发电系统MPPT的控制中,使系统能够快速响应外界环境的变化...     

一种用于光伏MPPT的分阶段变步长电导增量法

针对传统的光伏系统最大功率点控制算法跟踪精度和速度不能兼顾的问题,提出一种分阶段变步长电导增量法。该算法将光伏电池输出曲线划分为两阶段,根据不同阶段的曲线特性分析比较,从而进行步长模式的切换,在远离最大功率点的动态阶段采用大步长跟踪,而在最大功率点附近的稳态阶段则采用小步长跟踪。仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,且有效降低了系统最大功率点附近的振荡,提高了光伏电池的利用效率。     

具有MPPT功能的单级式光伏并网发电系统仿真分析

阐述了单级光伏并网系统的结构及其控制过程,建立了光伏阵列模型和光伏并网发电系统模型,利用光伏阵列模型模拟了光照和温度变化条件下光伏并网系统的输出情况.仿真实验表明,该单级式光伏并网发电系统能够迅速、有效地跟踪到光伏阵列的最大功率点,在并网电流的控制方面能准确的跟踪电网电压相位,使逆变器的输出电流与电网电压同频同相,保证...     

基于改进FOA优化BP神经网络算法的光伏系统MPPT研究

针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性。     

基于DE-GWO算法的光伏系统MPPT仿真研究

光伏系统受部分遮影作用,使其P-V特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪算法的跟踪效率降低。为此,本文提出含双层结构的最大功率点跟踪算法,将差分进化算法和灰狼优化算法分别置于附属层和主层,运用更替和反哺方式促使两组算法协同搜索使光伏系统输出功率最大化的占空比。首先,将占空比拟物为各算法的个体和灰狼;然后,采用差分进化算法快速搜索多组群体,将各组群体内最佳占空比更替为主层狼群的位置;最后,应用灰狼优化算法对狼群的位置寻优,并将α狼反哺回附属层,指导附属层群体更新。在Matlab2017a/Simulink环境下,应用本文算法对不同遮影程度的四组案例进行仿真,结果表明,本文算法在四组案例中跟踪效率分别为:99.63%、99.91%、99.41%和99.95%,均高于其余三类算法,可较好提升光伏系统发电量。     

基于RBF神经网络的光伏系统MPPT研究

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的研究和现状,提出了一种基于径向基(Radical Basis Function,RBF)神经网络的MPPT算法。建立太阳能电池板的数学模型,分析光伏发电的主要影响因素。选取电池板的电压、电流为RBF神经网络的输入层,输出层直接调整Boost电路的占空比,达到最大功率点跟踪的目的。与传统的扰动观察法(P&O)相比,所提出的方法无需设定步长,通过RBF神经网络,直接调节Boost电路的占空比进行最大功率点跟踪。仿真和实验结果表明,所提出的MPPT算法与传统的P&O算法相比有更好的快速性和光伏利用效率。     

自适应变步长MPPT算法

为减小光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统的光电转换效率及跟踪响应速度,在传统电导增量法的基础上结合自适应变步长最小均方差LMS(least mean squre)算法,提出了一种自适应变步长最大功率跟踪算法,并在Matlab环境下利用SimPowerSystem功能模块建立了光伏电池的数学模型及自适应变步长算法...     

一种基于模拟电路MPPT技术的独立光伏电源系统

本文提出了一种基于模拟电路MPPT控制的独立光伏电源系统,输入侧为光伏电池阵,变换器采用Superbuck电路,输出侧接蓄电池和负载.系统采用模拟电路MPPT与蓄电池的恒压、恒流控制协调控制的方法,在保证蓄电池安全充放电的前提下实现光伏电池的最大功率输出.该系统具有太阳能利用率高,可靠性高,纹波小,成本低的优点.仿真和实验结果表明,该系统在MPPT模式下能够准确地追踪光伏电池最大功率点,并且通过与蓄电池储能的配合实现对太阳能最大限度的利用.     

基于预测模型的光伏系统MPPT研究

针对传统光伏电池最大功率点跟踪技术扰动观察法中参考工作电压难以确定的缺点,提出了一种基于预测模型的MPPT方法。预测模型根据光伏电池的动态输出特性和环境条件,预测参考工作电压,并以其为扰动观察法的初值,在更小范围内搜索最大功率点。在基于DSP控制的硬件平台上进行实验,进行了该控制方法与传统控制方法的效率对比研究,实验结果证明了该控制方法在可快速搜索到最大功率点,并可显著提高光伏电池的发电效率。