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相似文献
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1.
模糊PID控制在光伏发电MPPT中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
光伏电池的输出功率随外部环境和负载的变化而变化,为有效利用太阳能,需要对其进行最大功率点跟踪(MPPT).模糊控制属于有差控制,在最大功率点附近仍有振荡存在,为进一步提高光伏发电MPPT控制品质,提出一种基于占空比扰动的模糊PID双模控制策略.其基本方法是直接将占空比作为控制变量,在模糊控制基础上加入了传统的PID控制,在大偏差范围内采用模糊控制进行快速响应调整,在小偏差范围内的精度调整采用常规PID控制,实现了MPPT精确性和快速性的兼备.仿真结果表明,改进方法能够快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,避免在最大功率点的振荡,提高了能量转换效率.  相似文献   

2.
为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例—积分—微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用模糊RBF神经网络对PID控制器的控制参数进行自适应整定,从而精确调节光伏电池变换器的功率开关占空比,达到太阳电池最大功率点跟踪控制。仿真与实测结果表明:算法能有效提高系统的响应速度、自适应能力。  相似文献   

3.
研究优化光伏发电,提高发电效率问题,针对目前光伏发电系统效率低,南于发电受到外界光照强度和温度影响,发电功率不稳定,且最大功率点跟踪(MPPT)过程在不同时域分别对快速性和准确性具有不同要求,为了提高稳定性,提出一种带有调整因子的双模模糊控制策略,采用两种模糊控制相结合的组合模型,使PWM信号开关的占空比D总能根据外界条件的变化迅速调节至合适的值,从而在外界条件发生变化时将光伏阵列的输出功率迅速跟踪达到并稳定的最大值,解决了既要快速跟踪又要精确定位的问题,提高了光伏发电系统的效率.通过在MATLAB中建立模型,并进行仿真,结果表明双模模糊控制策略能够根据外部环境的变化,快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点.适时地改变模糊规则,提高了控制精度,改善了控制效果.  相似文献   

4.
光伏系统的输出功率随外界环境条件和负载的变化而变化,为了充分提高光伏系统的效率,需要对系统的最大功率进行跟踪控制;简述了光伏发电系统传统的固定步长扰动观察法在最大功率点跟踪控制时的跟踪速度与精度之间矛盾以及可能出现误判的原因,分析了基于功率预测方法避免误判的原理,提出了一种模糊控制与功率预测相结合的变占空比步长扰动方法;通过Matlab建模、仿真和比对,验证了这种方法在跟踪速度、稳定性和最大输出功率等方面均有良好的表现。  相似文献   

5.
光伏发电系统的输出功率随外界环境的改变而变化,若控制光伏列阵始终在最大功率点处工作,将能提高光伏发电效率。在传统单一的MPPT算法中,无法同时满足系统的动态性和稳态性,为此拟提出一种将爬山法与变论域模糊控制组合算法,并通过Simulink仿真分析,分别对比研究了爬山法、模糊控制法、变论域模糊控制以及组合算法跟踪光伏列阵最大功率点的输出特性。仿真结果表明:组合控制算法能快速、稳定地追踪最大功率点。  相似文献   

6.
在分析光伏电池伏安特性的基础上,设计了一个模糊PID控制器,以提高光伏发电的性能。仿真结果表明,模糊PID控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率。  相似文献   

7.
赵亚妮  王翔 《数字社区&智能家居》2013,(13):3202-3205,3209
将模糊控制算法应用到光伏系统最大功率点的跟踪控制中,利用MPPT方法的自身特性,采用扰动观测法,在Mat lab/Simulink下建立基于查表法的模糊控制光伏发电系统的仿真模型,Simulink仿真结果证明,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,显示了模糊控制方法的优越性,改善了光伏电池转换效率低的缺点。  相似文献   

8.
为了提高光伏发电系统的输出效率,针对光伏发电现有扰动观察法的不足,提出了基于灰色预测扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法根据负载功率的变化调节DC/DC电路的占空比来实现最大功率点跟踪,即通过建立GM(1,1)模型,对占空比步长数据序列的提取,预测系统未来发展趋势,确定相应的控制决策。在Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,可以有效地提高光伏电池的输出效率。  相似文献   

9.
在讨论分析现有光伏电源最大功率点跟踪(MPPT)控制方法的基础上,根据光伏电源系统的特性将补偿模糊神经网络方法应用在最大功率点跟踪控制上,能够根据外界环境变化及时进行调整,具有自学习和自适应能力,使系统始终稳定工作在最大功率点上,避免了使用传统方法时存在的最大功率点附近剧烈震荡的现象.  相似文献   

10.
梁明玉  蔡新红  赵咪 《计算机仿真》2021,38(10):133-139,153
光伏(PV)阵列输出的功率-电压特性曲线在部分阴影条件下具有多个峰值,传统的最大功率点跟踪算法,无法准确跟踪光伏系统的全局最大功率点而且效率低下.由于粒子群优化(PSO)算法非常适合解决多极优化问题,因此,提出了一种随机惯性权重的PSO算法来实现全局最大功率点跟踪.通过改善传统PSO算法的惯性权重系数并优化粒子的搜索顺序,可以减少迭代次数,从而在更短的时间内找到MPP(最大功率点),以确保准确的跟踪最大功率,使系统始终保持最高效率运行.最后,搭建了局部阴影条件下的光伏阵列仿真模型,对提出的算法进行了仿真验证,并与传统的扰动观察法对比分析,仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,利用改进的智能算法,有效地解决了光伏系统在局部阴影条件下准确的追踪系统全局最大功率点的问题,并且加快了系统控制器的响应速度、有效地抑制震荡并且提高了追踪效率.  相似文献   

11.
如何提高风能的利用率,实现最大功率点追踪(MPPT)成为世界各国研究的热点。变速恒频(VSCF)双馈风力发电机作为当前风力发电的主流机型,对其MPPT研究更具有较强的现实意义。通过对风力机运行特性的分析,结合目前的MPPT控制方式,提出将模糊控制与改进的变步长扰动法结合来实现MPPT,并通过MATLAB仿真验证该策略的有效性及稳定性。  相似文献   

12.
对光伏发电系统提出了一种新的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。对固定电压法、电导增量法以及所提的两者的结合方法分别进行仿真,结果表明,所提方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换效率。  相似文献   

13.
采用模糊控制进行太阳能电动车最大功率点的跟踪,根据太阳能电动车能量控制系统的要求,为提高系统的稳态性和鲁棒性设计了适合于太阳能电动车的带修正因子自调整MPPT模糊控制器,在变化的外界环境下,应用Matlab/Simulink仿真软件包对MPPT模糊控制器控制的能源系统进行了仿真研究,结果表明该控制器对环境的变化有较强的自适应能力,具有优越的控制性能,为太阳能电动车的应用提供了参考。  相似文献   

14.
This paper presents a novel fuzzy logic control technique tuned by particle swarm optimization (PSO-FLC) for maximum power point tracking (MPPT) for a photovoltaic (PV) system. The proposed PV system composes of a current-mode boost converter (CMBC) with bifurcation control. An optimal slope compensation technique is used in the CMBC to keep the system adequately remote from the first bifurcation point in spite of nonlinear characteristics and instabilities of this converter. The proposed PSO technique allows easy and more accurate tuning of FLC compared with the trial-and-error based tuning. Consequently, the proposed PSO-FLC method provides faster tracking of maximum power point (MPP) under varying light intensities and temperature conditions. The proposed MPPT technique is simple and particularly suitable for PV system equipped with CMBC. Experimental results are shown to confirm superiority of the proposed technique comparing with the conventional PVVC technique and the trial-and-error based tuning FLC.  相似文献   

15.
In this paper, the hybrid photovoltaic-thermoelectric generator (PV-TEG) combined dynamic voltage restorer (DVR) system is proposed for the power quality disturbances compensation in a single-phase distribution system. The stable and precise level of input voltage is essential for the smooth and trouble-free operation of the electrically sensitive loads which are connected at the utility side to avoid system malfunctions. In this context, the hybrid PV-TEG energy module combined DVR system is proposed in this paper. With the support of the hybrid energy module, the DVR will perform the power quality disturbances compensation effectively with needed voltage and /or power. In the proposed system, the PV and TEG energy sources are connected electrically in series to produce adequate voltage for the DVR operation and the fractional factor-based variable incremental conduction (FFVINC) maximum power point tracking (MPPT) control algorithm is employed to extract the possible maximum power from the PV array. The intelligent fuzzy logic controller (FLC) is chosen for implementing the MPPT control algorithm. The half-bridge voltage source inverter (VSI) circuit and in-phase voltage compensation technique are used in the DVR for better power quality disturbances compensation. The performance and usefulness of the proposed DVR system are investigated by an extensive simulation study with four different modes of operation, the study results are confirmed that the proposed system promptly identifies the power quality disturbances for compensation. Moreover, the investigation proved that the combined PV and TEG energy module can provide better energy efficiency in converting solar irradiation into electricity.  相似文献   

16.
对光伏发电控制系统提出了一种新型的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。即在外界环境或负载突变时,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;并且引入新型的扰动观察法,对最大功率点的稳态特性进行优化,可有效减小光伏阵列的输出功率在最大功率点的振荡现象。通过仿真验证了上述方法的有效性。  相似文献   

17.
Control of power electronics converters used in PV system is very much essential for the efficient operation of the solar system. In this paper, a modified incremental conduction maximum power point tracking (MPPT) algorithm in conjunction with an adaptive fuzzy controller is proposed to control the DC–DC boost converter in the PV system under rapidly varying atmospheric and partial shading conditions. An adaptive hysteresis current controller is proposed to control the inverter. The proposed current controller provides constant switching frequency with less harmonic content compared with fixed hysteresis current control algorithm and sinusoidal PWM controller. The modeling and simulation of PV system along with the proposed controllers are done using MATLAB/SIMSCAPE software. Simulation results show that the proposed MPPT algorithm is faster in transient state and presents smoother signal with less fluctuations in steady state. The hardware implementation of proposed MPPT algorithm and inverter current control algorithms using Xilinx spartran-3 FPGA is also presented. The experimental results show satisfactory performance of the proposed approaches.  相似文献   

18.
The maximum power point tracking (MPPT) technique is applied in the photovoltaic (PV) systems to achieve the maximum power from a PV panel in different atmospheric conditions and to optimize the efficiency of a panel. A proportional-integral-derivative (PID) controller was used in this study for tracking the maximum power point (MPP). A fuzzy gain scheduling system with optimized rules by subtractive clustering algorithm was employed for tuning the PID controller parameters based on error and error-difference in an online mode. In addition, an Elman-type recurrent neural network (RNN) was used for inverse identification of the PV system and for estimating the solar radiation intensity to determine the MPP voltage. The optimum number of neurons in the single hidden-layer of the RNN was determined by binary particle swarm optimization algorithm. The weights of this RNN were also optimized by using a hybrid method based on the Levenberg-Marquardt algorithm and gravitational search algorithm (GSA). In the proposed fitness function for optimization, both the RNN size and its convergence accuracy were considered. Thus, the algorithm for RNN optimization attempts to minimize both the structural complexity and the mean square error. Simulation results revealed superior performance of GSA in comparison with particle swarm, cuckoo, and grey wolf optimization algorithms. The performance of the proposed MPPT method was evaluated under four different ambient conditions. Our experimental results show that the proposed MPPT method is more efficient than the three competitive methods presented in recent years.  相似文献   

19.
针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和优化的扰动观察法(perturb and observe, P&O)相结合的MPPT(maximum power point tracking)算法进行光伏发电系统输出功率的提升。提出的最大功率点算法分为两个阶段,首先通过将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)的分组思想引入到传统粒子群算法,并采用改进后算法实现近似全局最大功率点的快速搜索,以加快最大功率点跟踪的收敛速度和稳定性。然后,采用优化的扰动观察法实现最大功率点附近的动态精确跟踪,同时减少后续最大功率点跟踪过程中的计算量。通过在不同阶段发挥两种MPPT算法的各自优点来提高光伏最大功率点跟踪控制的效率。最后进行光伏系统遮阴条件变化的仿真实验,与传统粒子群算法相比,提出MPPT方法具有较快的跟踪速度和稳定的功率输出。  相似文献   

20.
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。  相似文献   

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