基于改进花授粉算法的光伏MPPT控制研究

针对传统光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法在解决局部遮荫环境下系统跟踪灵活性和时效性差,以及稳态输出振幅过大等问题,提出了基于改进花授粉算法(IFPA)的光伏最大功率跟踪控制策略。在对光伏阵列输出特性曲线进行分析的基础上,通过引入t-分布扰动机制和变异策略,分别对经典FPA算法的异花全局授粉过程与自花局部授粉过程进行优化,构建了基于IFPA的光伏最大功率点跟踪模型。以{3*2}的光伏阵列为例进行仿真实验,结果表明所研究模型在动态遮荫下的最大功率点跟踪速度较改进前大幅提高,系统在稳态时的震荡明显减小。     

基于改进的变步长光伏并网系统MPPT控制策略研究

提出一种新的基于扰动的最大功率点跟踪(MPPT)优化算法,在不同区域调节步长,改变光伏电池电压收敛速度。利用MATLAB仿真软件构建MPPT优化算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度、环境温度的变化,并应用于三相光伏并网系统。仿真结果表明:该算法能够实时对光伏电池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最大功率点处的振荡现象,减小光伏组件的能量损耗。     

基于等效负载阻抗扰动的分布式MPPT方法研究

介绍了光伏优化器系统的工作原理及最大功率点跟踪的本质。针对光伏优化器系统中每块光伏组件进行MPPT控制,造成传统MPPT方法由于负载阻抗扰动而引起误判断的问题,提出了一种基于等效负载阻抗扰动的分布式最大功率点跟踪方法。该方法综合考虑控制量扰动和负载阻抗扰动进行MPPT判断,避免光伏优化器系统中各个独立模块之间的相互影响。通过对比实验证明提出的基于等效负载阻抗扰动的最大功率点跟踪方法具有快速的响应能力及抗负载阻抗扰动能力,其稳定性优于传统的MPPT方法。     

基于双重跟踪技术的光伏发电控制器的研究

为提高光伏电池的发电效率,阐述了一种基于太阳跟踪和最大功率点跟踪(MPPT)的光伏发电控制器的设计与实现.该新型控制器通过驱动两个直流电机实现光伏电池自动跟踪太阳,使其平面时刻与太阳光保持垂直.该控制器的另一个重要功能是通过MPPT技术使光伏电池输出最大功率.在实现MPPT过程中,为克服传统扰动观测(P＆O)法带来的动态响应慢,稳态振荡,甚至在环境突变条件下出现跟踪错误等缺点,提出了一种改进的扰动观测(IP&O)法.最后实验结果表明该双重跟踪技术使光伏电池发电效率提高约45%～50%.     

基于直线近似和扰动观察的MPPT算法研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)问题,基于光伏电池的等效电路,分别建立最大功率点电压与光伏电池温度和日照强度之间的近似直线模型,提出一种直线近似法和扰动观察法相结合的新型MPPT算法。该算法通过采集的光伏电池温度和日照强度确定近似直线模型的最大功率点电压,进而使光伏电池调整到最大功率点附近,再通过小步长的扰动观察法精确跟踪到光伏电池的最大功率点。仿真测试结果验证了该算法能准确估算最大功率点电压,并能快速、高效地跟踪到光伏电池最大功率点。     

复杂应用环境下粒子群光伏MPPT控制方法

通过建立基于采样数据的光伏曲线离散化非线性状态空间模型,分析复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪(MPPT)控制的影响,运用递推最小二乘滤波减弱量测误差,针对状态变化造成的多功率极值问题,采用粒子群优化(PSO)算法跟踪全局最大功率点,最后通过仿真与实验验证所提跟踪策略能克服复杂应用环境影响,准确跟踪阵列全局最大功率点且能抑制量测噪声,提高算法的跟踪精度。     

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。     

基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.     

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。     

基于数值方法的光伏发电系统MPPT控制算法研究

针对传统的太阳能最大功率点跟踪(MPPT)算法跟踪速度及精准度不理想的缺点,提出了一种新型的基于数值方法的光伏发电系统最大功率点跟踪控制算法。该方法利用二次插值的思想,仅通过一步就可以跟踪到最大功率点。在该MPPT的启动中还采用了恒定电压法来提高跟踪速度。利用MATLAB搭建了光伏发电系统MPPT跟踪控制仿真模型。仿真结果表明,该算法能够显著提高MPPT跟踪的速度和准确度。     

单级式光伏并网逆变系统中的最大功率点跟踪算法稳定性研究

单级式光伏并网逆变系统具有拓扑简单，成本较低的优点。但是这种系统中只存在一个能量变换环节，太阳能最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)、电网电压同步和输出电流正弦度等控制目标要求同时得到考虑，实现较为复杂。该文提出了一种改进的MPPT算法，在实现上述功能的同时，显著提高了单级式光伏并网逆变系统在光照强度快速变化时的稳定性。该算法的改进主要在于稳态情况下，调整光伏阵列工作点时根据增减方向分别选取合适的步长值；动态情况下，采用前馈方法检测光照强度突变过程，从而迅速改变并网系统运行状态以避免母线电压崩溃现象。基于PSIM仿真平台，对比了定步长MPPT算法和新算法，在阐述算法改进的基础上给出了仿真结果。实验室还建立了300Wp的单级式光伏并网逆变系统，应用全数字化DSP控制技术和改进MPPT算法，实现了系统的并网和可靠运行。仿真和实验结果表明，应用改进MPPT算法的单级式光伏并网逆变系统能够准确跟踪太阳能电池最大功率点，并具有较好的稳定性。     

基于模糊控制的MPPT在光伏并网发电系统中的应用

为了提高光伏并网发电系统的输出效率,减小系统正常工作时的电压波动,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪方法.在分析了光伏电池的特性和几种光伏并网发电系统的最大功率点跟踪算法后,针对扰动观测法的不足,将模糊控制应用到最大功率点跟踪控制算法中,提出基于扰动观测法的模糊控制策略.在Matlab/Simulink中进行了系统...     

一种多输入变换器在光伏DMPPT中的应用

为了解决光伏系统中由于在实际环境中光照不均、阴影遮挡、光伏板老化程度差异等因素导致的失配问题,采用分布式最大功率跟踪DMPPT(distributed maximum power point tracking)结构是有效方法之一。针对光伏DMPPT结构提出了一种基于差额功率结构的多输入变换器拓扑及分时控制策略。该拓扑及控制策略不仅只用1个MPPT控制单元就可完全消除光伏板间的失配问题、使各个光伏板输出其理想最大功率,而且变换器拓扑采用差额功率结构,该结构具有降低变换器的功率等级要求和提高系统的电压增益等优点。对该拓扑及控制策略进行了详细分析,并在Matlab/Simulink中仿真验证。仿真结果表明,即使在光照不均及光照突变的情况下,每个光伏板仍都可以工作在各自理想最大功率点上。     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略研究

以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏电池通用仿真模型,分析了传统最大功率跟踪算法中的扰动观察法和电导增量法原理、优缺点和各自应用的场合,根据光伏阵列的非线性输出特性提出了基于扰动观察法的模糊控制策略。仿真表明,当外界环境发生变化时,新的控制算法能够更快地跟踪最大功率点并具有良好的稳态性能。     

Maximum power point tracking of PVsystem under partial shading conditionsthrough flower pollination algorithm

For maximum utilization of solar energy, photovoltaic (PV) power systems should be operated at the maximum power point (MPP) which can be achieved using maximum power point tracking (MPPT) methods. However, the occurrence of multi-peak on P-V curve of a PV array due to the changing environmental conditions such as being partially shaded increases the complexity of the tracking process. The global MPP cannot always be achieved by the conventional MPPT methods. Therefore a novel MPPT method for PV systems using flower pollination (FP) algorithm is proposed in this paper and the Levy flight is used to improve the convergence of FP algorithm. MPPT model of the PV system is established in MATLAB to verify the effectiveness of the proposed method, and the proposed method is compared with two well established MPPT methods. The simulation results indicate that the proposed MPPT method can quickly track the changes in external environment and effectively handle the partially shaded condition.     

基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术

针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。     

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...     

基于Fibonacci算法的最大功率追踪法研究

提出一种基于Fibonacci搜索算法的光伏发电系统最大功率跟踪(MPPT)方法,它能在部分遮蔽条件下或日照突变情况下,通过简单有效的控制来跟踪实际的最大功率点。Fibonacci搜索算法经修改后,适用于时变的光伏组件的P-V特性。实验中用DSP实现最大功率跟踪(MPPT)算法,通过改变光伏组件表面的受光面积模拟自然界的光照变化。结果证明,该算法工作可靠,即使在部分遮蔽条件下也有较快的响应速度和较高的准确性。     

基于恒电压跟踪法和自适应占空比扰动法的最大功率点跟踪研究

针对光伏阵列传统的最大功率点跟踪方法带来的系统振荡、效率低等问题,提出了一种基于恒电压跟踪法和自适应占空比扰动法相结合的最大功率点跟踪(MPPT)控制策略,分析了该方法的实现流程,并建立了光伏阵列、光伏系统的Matlab仿真模型,对比分析了两种控制策略,评价了在不同光照强度和环境温度下的跟踪性能,得出各个算法的优缺点。最后通过实验证明了所提控制策略的正确性,同时验证了新型MPPT控制策略提高了系统的快速跟踪性能和稳定性。