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基于Boost电路的光伏电池最大功率点跟踪系统 总被引:26,自引:1,他引:26
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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光伏系统最大功率点跟踪控制算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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... 相似文献
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光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述 总被引:33,自引:3,他引:33
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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自适应变步长MPPT算法 总被引:4,自引:2,他引:4
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... 相似文献
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