基于恒定电压法的最大功率点跟踪的改进

以太阳能光伏电池阵列结合单片机温度采集模块为研究对象,通过数值模拟和实验研究的方法,对太阳能光伏电池阵列的最大功率点跟踪效果进行了模拟分析与实验验证。研究结果表明：该方案在传统的恒定电压法的基础上结合单片机温度采集技术并利用温度对光伏电池输出特性的影响进行最大功率点的跟踪控制,较好地解决传统的恒定电压法中忽略了温度对光伏电池输出特性的影响、跟踪精度较差的缺点。为太阳能利用、光伏电池最大功率点跟踪的研究提供参考。     

一种基于MPPT控制的太阳能光伏充电控制器研制

针对传统太阳能光伏充电控制中出现的问题,研究了一种光伏电池阵列的最大功率点跟踪MPPT控制方法。基于MPPT控制方法上的太阳能光伏充电控制器具有智能性、自适应性的控制特点,使得整个太阳能光伏充电系统得以持续、平稳、可靠的运行。     

光伏电池组件工作状态监测研究

由于新能源光伏发电在当今电网中愈加重要,因此通过物联网技术实时监测光伏组件的健康状况对于保障光伏发电系统的高效运行意义重大。光伏系统无法对光伏电池最大功率点的输出进行实时监测,针对现有最大功率点跟踪算法MPPT只跟踪不监测的特点,提出以太阳能电池基本电路方程为基础,构建不依赖于变换器及MPPT算法的光伏电池功率输出曲线模型,结合电压-功率输出特性曲线的特点,采用最小二乘法拟合曲线,精准得到最大功率点附近的二次曲线数学模型,进而得到实时最大功率点。通过Matlab对光伏发电系统进行建模与仿真,系统仿真结果显示,算法准确有效,可以迅速稳定地响应环境变化,适用于各种条件下MPPT的快速、精准获取。     

基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点.     

光伏并网逆变系统的MATLAB仿真研究

光伏并网发电系统是光伏发电系统发展的趋势。单极式光伏并网逆变系统具有拓扑结构简单，成本较低的有点。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（MPPT），电网电压同步等控制目标需要考虑。本文介绍了单极式光伏系统的拓扑结构和实现最大功率的工作原理．阐述了电导增量法实现MPPT的基本思想。根据光伏系统并网发电拓扑结构，设计了一套新型的实现最大功率跟踪的单极式光伏并网逆变器，逆变器控制部分由DSP实现最大功率跟踪和输出电流跟踪控制，实现了逆变输出电流与电网同步，且高功率因数运行。仿真和实验结果表明，单极式光伏并网逆变系统能准确跟踪太阳能电池最大功率点，并具有较好的稳定性。     

光伏发电系统MPPT控制方法分析

目前太阳能电池板转换效率比较低,为了降低系统造价和有效利用太阳能,对光伏发电进行最大功率点跟踪（MPPT）显得尤为必要。     

基于最大功率点跟踪技术的太阳能路灯控制系统

太阳能路灯以太阳光为能源,它安全、节能且无污染,也不需要铺设复杂的管线。白天利用太阳光给蓄电池充电,而晚上蓄电池则为路灯提供电能。路灯的开／1闭过程采用光电控制方式。该系统采用了最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）技术,以便最大程度地接受太阳能,提高太阳能光伏电池的效率,并降低路灯系统的成本。最大功率点跟踪系统是一种通过控制目光跟踪器的伺服（或步进）驱动机构来调节光伏阵列的受光角度,使光伏板能够输出更多电能的自动化控制系统。     

采用自适应扰动观察法的光伏并网系统最大功率点跟踪

提出了一种自适应扰动观察（P＆O）算法,用于在不同天气条件下太阳能光伏（PV）并网系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。该策略对于从太阳能光伏电池板中,获取最大的功率输出是十分重要的。利用一种依赖于功率变化的可变的扰动步长,提出了改进的自适应扰动观察算法。最后将通过仿真所得到的数据与传统的扰动观察算法进行了比较,结果表明所提出MPPT算法的收敛值和速度得到了改善,稳定时间缩短25%,稳态值提高20%以上,在太阳能光伏并网系统的最大功率点跟踪时是有效而实用的。     

太阳能水体净化装置的最大功率点跟踪器设计

简要介绍了采用太阳能作为能源的水体净化装置和光伏电源系统的特性及最大功率点跟踪的基本原理.提出了一种采用干扰观测法配合Sepic拓扑的斩波电路实现太阳能电池最大功率点跟踪控制方法,即将太阳能电池和Sepic斩波电路作为一个整体,直接根据检测到的电池功率变化来控制Sepic电路的占空比来跟踪最大功率点,这些改进使得系统简化.     

局部阴影遮蔽下光伏阵列MPPT算法的研究综述

光伏阵列作为太阳能光伏发电系统的基本发电单元,在局部阴影条件下,它的输出特性发生改变,相应的功率曲线含有多个局域峰值,使常规的最大功率点跟踪算法很难准确地跟踪到真正的最大功率点,在分析常规最大功率点跟踪方法(恒定电压法、扰动观测法、电导增量法)的基础上,对多峰值最大功率点跟踪方法做了比较全面的比较和分析(模糊免疫算法、粒子群优化算法PSO等),为实现光伏阵列在部分遮蔽下实现最大MPPT设计与实现提供参考。     

一种基于云台的智能太阳能光伏系统的设计

为了提高太阳能光伏系统的发电效率,设计了一种以单片机与光信号采集模块相结合控制步进电机转动的智能太阳能光伏系统。该系统以MSP-EXP430G2单片机为控制核心,以光敏阵列为信号采集模块,云台为动力模块。利用单片机对采集模块获得的光信号进行处理,通过ULN2003芯片组成的驱动电路驱动电机旋转,从而达到驱动云台上的光伏面板朝向光侧旋转一定角度的目的,最终实现太阳光的自动跟踪。结果表明,该系统运行稳定,可广泛应用于道路两侧、景区、公园等场所。     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制方案

结合光伏系统的工作原理和滑膜控制的特点,提出一种最大功率点跟踪(MPPT)控制方案。将滑模控制应用于该系统最大功率点的跟踪,包括改进变换电路,设计滑模变结构控制器。实验结果表明,该方案能快速跟踪太阳能电池的最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率和电压的波动以及超调量,削弱滑模控制的稳态抖振。     

双轴光伏电池自动跟踪系统的研制

该设计采用低成本感光阵列,结合电机智能控制系统,实现太阳能电池板受光角度随季节、早晚而自动调整。系统运用低功耗休眠电路,大大减低了太阳能电池板无功时的整体系统功耗。整体电路设计合理,成本低,稳定可靠。     

光伏系统功率优化器研究与设计

为了确保太阳能电池工作在最大功率点(M PP),提高光伏阵列的转换效率,研制了一种光伏系统功率优化器,介绍了系统的组成结构与工作原理.设计了降压斩波电路(BUCK电路)、驱动电路和采集电路等系统模块电路,建立了光伏系统功率测试系统,于静态和动态2种环境下进行性能测试,实验结果由测试上位机软件实时显示,结果表明:系统跟踪MPP的效率为99.38％,在2种情况下均能够准确、实时地跟踪MPP,且系统稳定,检测结果精度较高.     

光伏电站集成检测系统设计

采用电子电路对光伏电站环境参数进行检测,将采样得到的环境温度、组件温度和光辐照量转换成相应的电信号。利用单片机的实时控制和数据处理功能,完成系统对环境参数的检测,配置了485总线与上位机进行通信。充分考虑光辐照量测量的各种干扰,进行了温度校正和谱校正,确保测量的准确性,实现了基于光伏电池的低成本光伏电站环境参数检测系统。     

驱动伺服一体化型机器人云台系统的设计与实现

机器人云台是一种用于机器人图像采集的运动装置,能够精确的调速并且实现不同方向上的精确定位。设计采用数字信号处理器（TMS320LF2407 DSP）作为主控芯片,能提高控制系统的实时性和数据处理能力。设计包括供电与驱动电路系统、闭环控制系统与通信系统。控制系统包括位置闭环与速度闭环系统。位置闭环可实时检测并调整位置,速度闭环采用PI控制算法实现,PI参数的调试采用塔卡哈什经验方法。通信系统通过串口实现DSP与上位机的数据交换。     

高帧频二维数字图像数据采集速率控制系统设计

为解决传统数据采集速率控制系统存在的采集速率较低,采集精度较低等问题,提出高帧频二维数字图像数据采集速率控制系统设计。充分考虑数据采集速率控制需求,选用KPCI-811数据采集卡对系统硬件部分的数据采集电路和电源电路进行改进,优化软件部分的数据采集、数据过滤及数据采集效率控制功能,完成高帧频二维数字图像数据采集速率控制系统的设计。实验结果表明,较传统系统,该系统的采集耗时更少,采集速率更高,采集精度更高,满足数据采集速率控制需求。     

基于RBF神经网络的风光互补路灯系统MPPT研究

为了提高风光互补路灯的稳定性和使用寿命,根据风光互补路灯系统非线性、多物理量等特性,分别对风力发电和光伏发电采取最大功率点跟踪(MPPT)控制。该方法基于径向基函数(RBF)神经网络,分别以风力发电整流器输出的电压、电流和太阳能电池板输出的电压、电流作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络直接改变Boost电路的占空比,使风光互补系统工作在最大功率点。仿真和试验结果表明,所提出的MPPT算法与扰动观察法算法相比,有更好的快速性和能量利用效率。     

Statistical Analysis of Power System Sensitivity Under Random Penetration of Photovoltaic Generation

In this paper, we aim to analyze the characteristics of feeder voltage variation in power systems due to random allocation of solar photovoltaic systems from a data‐driven approach, search the dangerous photovoltaic system allocation patterns along a specific power system. We conducted the investigation on benchmark radial distribution circuits with a random integration of certain amount of photovoltaic systems. Severe voltage deviation occurs along the tail part of each circuit line, and the connecting nodes between feeder and lateral circuit lines tend to be vulnerable to the integration of photovoltaic systems. Different allocation patterns of photovoltaic systems resulted in a data set of voltage variation in the distribution system, k‐Medoids clustering algorithm was proposed in this study to partition this data set into several clusters, which would contribute to the search of photovoltaic system allocation patterns with similar voltage deviation response.     

基于STM32的光伏充放电控制器设计

在公用照明系统中,利用光伏阵列给铅酸蓄电池充电,蓄电池为照明系统提供电能。为了保证此过程能够高效合理的进行,设计一种基于STM32F407微处理器的光伏充放电控制器。根据蓄电池及光伏阵列的特性,利用电池容量检测与 MPPT(Maximum power point Tracking)技术,控制主电路为 Boost 电路。经过实验过程及结果的验证,此控制器可以合理有效地控制蓄电池的充放电过程,提高光伏电能的利用率,最终照明系统达到了高效稳定的工作状态。