光伏系统稳态无振荡扰动观察MPPT 研究

针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪时的不足,提出一种新型扰动观察法。该方法利用在最大功率点两侧,参考电压的前后压差符号发生变化的特性进行变步长控制。采用这种方法可消除定步长扰动观察法在最大功率点处产生的振荡,实现稳态功率无脉动,优化电能质量,方案简单易于实现。基于单级式光伏并网系统对该算法进行仿真研究和实验验证。实验结果表明,该方法具有较好的跟踪精度和响应速度。     

基于β参数的光伏系统最大功率点跟踪算法研究

针对扰动观察法在最大功率点(maximum power point,MPP)附近存在振荡、跟踪步长与跟踪精度无法兼顾等问题,提出一种基于β参数的最大功率点跟踪算法,通过分析β-U曲线,在跟踪过程中分别采用变步长占空比扰动法和模糊控制法,进而提高系统跟踪速度和稳态精度。为了验证该方法的有效性,在Matlab平台对光伏系统最大功率点跟踪的稳态和动态性能进行仿真,并用"可编程直流电源"来近似模拟光伏系统进行实验研究,仿真和实验结果表明所提出的方法具有较高的稳定性能和良好的动态性能,能有效提高系统跟踪速度和控制精度,实现最大功率点跟踪。     

基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术是光伏发电系统的关键技术之一。文章在Matlab中搭建了光伏系统最大功率点跟踪模型,并针对功率预测-扰动观察法在太阳辐照度快速变化时出现的误判现象以及最大功率点处振荡等问题,提出一种基于β参数的混合控制策略,该方法以β值为界限将跟踪过程分为两个阶段,分别采用变步长扰动法和模糊控制法,在太阳辐照度非匀速变化时,快速追踪最大功率点,避免了误判现象,并提高了系统的稳态精度。     

一种优化的最大功率点跟踪变步长扰动观察法

针对传统的大功率点跟踪(MPPT)扰动观察法中存在着稳态功率振荡及跟踪速度受步长影响较大的问题,设计了一种新的变步长扰动观察法,即步长的大小由前后两周期功率的变化值确定,当功率变化较大时取较大的扰动步长,反之则取较小的扰动步长,再在Matlab/Simulink平台中建立其仿真电路进行仿真测试,之后在实际的光伏系统中进行试验验证。结果表明,该方法能够在稳态功率振荡不变的情况下将跟踪速度提升66.7%,从而解决了传统扰动观察法的不足。     

基于滞环比较的自寻优扰动观察MPPT控制策略

文章对于光伏发电系统最大功率点跟踪过程中定步长扰动观察法跟踪速度与跟踪精度之间的矛盾,分析了光伏电池的输出特性,并提出了一种基于滞环比较的自寻优扰动观察法。该算法首先以自寻优的方式来确定扰动步长,然后通过滞环比较环节来判断扰动的添加方向,这样能够保证控制系统的跟踪速度与跟踪精度满足要求,并有效地避免了最大功率点处的振荡问题和系统的误判问题。文章利用Simulink软件搭建了光伏发电系统模型。仿真结果表明,基于滞环比较的自寻优扰动观察法能够快速、准确地跟踪到最大功率点,从而提高了光伏发电系统的能量利用率。     

基于模糊控制的太阳电池最大功率点跟踪算法研究

通过分析太阳电池的输出特性及最大功率点跟踪(MPPT)的基本原理,在电导增量法的基础上,采用模糊控制确定跟踪步长的大小和方向。在Matlab仿真环境下,建立模糊控制器和降压式(Buck)变换电路,在标准测试条件、光照强度和温度变化的情况下分别使用模糊控制法、扰动观察法和电导增量法进行最大功率点跟踪,仿真结果表明模糊控制法比扰动观察法和电导增量法在寻找最大功率点的速度和跟踪过程的稳定性上都要优越。     

基于在线自调整神经网络的最大功率跟踪方法研究

针对扰动观察法易在最大功率点附近振荡的问题,研究基于在线自调整神经网络和扰动观察法结合的最大功率跟踪策略。首先提出可在线调整结构的快速资源优化网络,然后以温度、光伏阵列电压和功率为网络输入,以最大功率点电压为输出,建立MPPT神经网络模型。若当前工作状态与神经网络模型记忆模式距离较近,则以神经网络输出U_N为U_(MPP)。否则,启用扰动观察法在U_N基础上精确定位最大功率点。同时将此运行状态数据作为样本训练调整网络结构,增加记忆模式,提高网络的输出精度。仿真实验证明本方法可避免系统在最大功率点的振荡。     

一种新型自适应扰动观察法在光伏发电MPPT策略中的应用

针对传统扰动观察法(PO)步长不易确定、跟踪速度和稳态时功率振荡之间的固有矛盾,提出一种新型自适应扰动观察法,该算法依据功率的变化生成电压扰动值,保证电压指令对功率变化的快速跟踪,再根据光伏阵列电压指令值和实际值的误差产生DC-DC变换器所需要的占空比信号d,实现了真正的自适应扰动,而且跟踪速度快、稳态精度高,系统通用性强。同时给出所提出MPPT算法的详细设计步骤,并对新型自适应扰动观察法和传统扰动观察法在相同环境下进行仿真和实验比较,结果证明所提出算法的准确性和有效性。     

基于中值步长法的光伏阵列最大功率点跟踪

提出了光伏阵列最大功率点跟踪的新型变步长扰动观察法,即中值步长法。在外界环境发生变化时,利用斜率判断扰动方向,利用启动步长快速跟踪光伏阵列最大功率点的大概位置;然后每扰动一次就将扰动步长取中值,使系统在稳态时最大限度地逼近最大功率点,减小最大功率点附近的震荡,提高跟踪精度;利用功率判断避免在扰动过程中出现算法错误。通过Matlab进行仿真,证明了中值步长法能达到理想的跟踪效果。     

基于不完全微分的自适应步长扰动观察法MPPT 控制

在扰动步长判断条件中引入不完全微分,与微分结合,有效减小传统扰动观察法扰动步长判断函数中完全微分带来的高频(突变)干扰,基于不完全微分实现步长自适应调整,提出基于不完全微分的MPPT控制算法。在Matlab/Simulink环境下的仿真与实验平台上所得实验结果表明,所提出算法能在不影响光伏系统最大功率跟踪速度的前提下,有效减小最大功率点附近的功率振荡,提高MPPT控制的跟踪精度。     

一种光伏MPPT模糊控制算法研究

针对太阳能光伏阵列的工作特性,在现有最大功率跟踪控制方法的基础上,提出了一种光伏MPPT的模糊控制算法——变步长扰动观察法.从偏差和偏差变化率的角度,将寻优分为二个阶段(第一阶段应用扰动观察法并设置较大步长快速接近最大功率点附近,第二阶段采用变步长的方法向最大功率点进一步逼近并至最佳),实现了光伏系统快速和高精度的跟踪要求.系统中引入了工作状态的判断环节,可以根据环境的变化,做出相应反应,提高了系统的快速跟踪性能和稳定性.     

考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略

摘要： 针对局部阴影下光伏阵列出现多峰值输出的情况,提出一种优化粒子群算法与模糊控制扰动观察法相结合的最大功率点追踪方法。利用优化粒子群算法在全局范围内寻找极值点及最大功率点;通过设置语言变量、定义模糊子集及模糊控制推理,进行跟踪调节和稳定控制,实现光伏系统最大功率输出。提高了搜寻精度,缩短了搜寻时间,避免了在最大功率点处的震荡。仿真结果验证了所提算法的有效性和合理性。     

基于神经网络的改进扰动观察法MPPT控制

为进一步提高光伏发电系统的输出效率和动态调节性能,设计基于神经网络的改进扰动观察法最大功率点跟踪（MPPT）控制。该方法在扰动观察法基础上引入神经网络算法,使得在环境剧烈变化时,系统动态调节速度加快。通过系统仿真和硬件实测,得出该改进扰动观察法相比于传统扰动观察法和神经网络法,在一定程度上能加快动态调节速度和减小稳态误差的结论。     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制策略

针对现有的太阳电池最大功率点跟踪方法中存在的跟踪速度慢、在最大功率点附近存在振荡、外界环境发生变化时可能产生误判等不足,提出一种基于滑模控制的太阳电池最大功率点跟踪方法。在建立DC-DC变换器模型的基础上设计滑模控制器,得出控制函数,并通过李雅普诺夫方法进行稳定性和存在性分析。利用Matlab/Simulink对太阳电池模型进行仿真,验证该滑模控制策略的可行性;建立基于扰动观察法的太阳电池最大功率点跟踪模型,与滑模控制方法进行比较。结果表明在外界环境变化的情况下,该方法可实现较快的跟踪速度和较好的稳定精度,在自适应和抗干扰上具有较大优势。     

优化最大功率跟踪法在光伏水泵中的应用

通过对光伏水泵系统功率输出特点的分析,找到影响最大功率输出的影响因素,通过进一步对光伏输出I-V曲线和P-U曲线分析,提出了一种对最大功率点跟踪(MPPT)扰动观察法的优化算法和实现方法,解决了MPPT扰动观察法在最大功率点附近震荡的问题。     

基于改进人工鱼群算法的光伏系统MPPT研究

针对光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)传统算法的不足,提出一种改进的人工鱼群算法(IAFSA),该算法将扰动观察法(PO)引入到人工鱼群算法。首先利用扰动观察法实时性强和跟踪快速的特点找到系统的最大功率点,然后由人工鱼群算法对全局最大功率点进行快速搜索跟踪,确定功率点极值,避免了扰动观察法使功率最大点陷入局部极值的问题。应用Matlab仿真,分别以标准环境温度下光照均匀和光照部分被遮蔽以及不同环境温度下光照部分被遮蔽3种条件对IAFSA与传统的PO和PSO算法最大功率点跟踪效果进行比较,仿真结果表明,采用IAFSA算法可有效跟踪光伏系统的最大功率点,提高系统的应用效率。     

基于混合逻辑动态的MPPT建模仿真

针对光伏阵列的输出特性,分析最大功率点跟踪的控制原理,通过建立混合逻辑动态模型,提出一种新的MPPT控制算法——基于混合逻辑动态的功率预测控制算法。与扰动观察法进行比较,仿真结果表明该算法不但可实现对最大功率点的跟踪,同时也可改善整个光伏系统的动态性能,保证最大功率点跟踪的精准性,实现整个系统控制的快速性,验证了该算法的优越性。     

光伏发电系统MPPT改进方法研究

研究了适合最大功率跟踪算法的新型变步长和改进型扰动观察法,以及将目标点扩展为一个区域的概念。改进最大功率跟踪方法,可有效应对光伏阵列的非线性和时变性,提高系统的有效产能,针对经典扰动观察法存在的振荡、误判问题,考虑到光伏阵列输出曲线最大功率点两侧斜率变化不一致和P-V曲线在工作区间内单峰性的特点。仿真结果表明,该方法提高了系统的稳定性和跟踪速度,在PSCAD环境下建立的三相并网系统中也得到了良好的仿真曲线,提高了光伏并网系统对光能的利用率,对并网电能质量方面的问题产生了积极作用。     

光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究

针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大功率点时,采用负指数步长。该算法还增加了局部最大功率判断环节,避免系统出现误判现象。通过Matlab/Simulink构建太阳能电池最大功率跟踪模型仿真,仿真结果验证了非线性步长最大功率跟踪算法的快速性、稳定性和准确性。     

复杂遮荫下基于改进GWO的光伏多峰MPPT控制

光伏阵列在复杂遮荫环境下的P-U曲线呈现多个峰值导致最大功率跟踪（MPPT）算法失效，为此提出双层控制模型，在上层模型中将Levy飞行和多项式变异策略嵌入灰狼算法，构建Levy-变异灰狼优化算法（LPGWO）搜索全局最大功率点；在下层模型中采用扰动观察法对最大功率点进行局部跟踪，进而有效降低复杂遮荫环境下的功率振荡。仿真结果表明，在多峰MPPT控制中，所提模型具有跟踪速度快、收敛精度高、整体功率振荡小等特点，能有效提升复杂遮荫环境下光伏阵列的最大功率跟踪效率和精度。