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光伏阵列在局部阴影条件下,其输出P-V特性曲线将呈现多个功率峰值。为了追踪到全局最大功率点,对局部阴影条件下光伏阵列输出P-V特性曲线进行了深入分析,对各功率极值点对应电压和被遮挡的光伏组件个数及光照强度之间的关系进行了研究。得出了相邻功率极值点对应电压之差的最小值为0.8Uoc(Uoc为单个光伏组件的开路电压)等规律,在这些规律的基础上,提出了一种新的最大功率点跟踪方法,能够快速、准确地跟踪到全局最大功率点。应用MATLAB软件搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。 相似文献
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矩阵变换器改进的双电压控制策略 总被引:1,自引:1,他引:0
针对矩阵变换器双电压控制策略中开关状态转换过程复杂、软件实现困难的问题,提出了一种改进的控制策略。将输入、输出电压各划分为12个区间,并根据一定原则对三相输入、输出电压进行变量定义。输入、输出电压区间的组合情况被分成4种进行讨论,在每一种情况下,占空比的表达式是统一的。详细推导并分析了这4种情况下各个占空比的大小关系,归纳总结成2种情况,具有固定的大小关系。根据各个占空比的大小,考虑开关状态的转换,绘制出了2种情况的PWM顺序图,简化了双电压控制策略的实现,并且使得开关状态的转换次数最少。研制了实验原理样机,用实验验证了改进控制策略的正确性和可行性。 相似文献
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针对不控整流式的AC/DC/AC变换器,提出一种改进的空间矢量PWM方法应用于变换器的逆变级调制来取消或减小直流侧的大容量电容。其主要思想是根据负载功率因数角判断是否需要在直流侧放置一小容量续流电容,然后根据直流波动电压的采样值和SVPWM控制策略下电容的充放电规律来修正调制比。文中给出了最小电容值的计算方法,此电容与传统的平波电容相比容量显著减小且仅作倒灌电流的续流通道,所以称此变换器为准全硅变换器。最后针对所提出的准全硅变换器用Matlab/Simulink进行了仿真,仿真和实验结果验证了其可行性。 相似文献
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基于补偿函数的SPWM矩阵变换器控制策略 总被引:2,自引:1,他引:1
应用矩阵变换器的交直交等效模型,在其交直和直交2个虚拟环节上,分别采用不控整流和SPWM2种简单易实现的调制方式。在三相输入电压对称或非对称的情况下,虚拟整流环节输出的是直流波动电压,为消除此直流波动电压对虚拟逆变环节SPWM调制输出的电压、电流波形的影响,利用开关函数概念推导了对SPWM的调制波进行补偿的补偿函数。其原理是通过向调制波中注入反极性的、幅值随直流波动电压瞬时值变化的正弦波来消除输出电压中的低次谐波。该方法同样适用于输入电压非对称的情况,而且其硬件实现电路简单。应用Matlab/Simulink进行了仿真,仿真结果表明在输入电压对称或非对称的情况下都能获得良好的输出电压波形,验证了所提控制算法的正确性。 相似文献
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作为一种绿色清洁能源的利用方式,光伏发电越来越受到人们关注,最大功率点跟踪技术的应用能够提高光伏电池发电效率.传统的扰动观察法在外界环境变化剧烈时,会有误追踪现象,导致光伏发电效率降低.为解决这一问题,提出一种新型扰动观察法,该算法与传统扰动观察法相比,增加了恒压估计环节,用以补偿因外界环境改变带来的功率差,提高跟踪精度.最后在Matlab/Simulink中搭建光伏电池仿真模型,仿真结果验证了该算法在外界环境发生剧烈变化时,具有较高的跟踪精度与较快的跟踪速度. 相似文献
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矩阵变换器(Matrix Converter,MC)是一种具有理想性能的变换器,但其控制算法的复杂性限制了其在实际中的应用.MC的空间矢量调制策略中需要进行正弦函数、正切函数和复数运算,计算量大,增加了数字处理器的负担.本文通过对传统算法的分析研究,将占空比用三相输入电压值和三相参考输出电压值来计算,避免了复杂的正弦函数、反正切函数和复数计算.并给出了一种扇区划分方法,使得占空比表达式在各扇区内具有统一的形式,便于实际编程实现.仿真结果验证了简化算法的正确性. 相似文献
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针对传统的三电平空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法运算量较大、实时性差的缺点,提出一种基于参考电压旋转统一处理的简化SVPWM算法,并将其应用到三电平间接矩阵变换器(TLIMC)上。该简化方法通过判断输出参考电压的大扇区并旋转统一到第一扇区,然后判断小三角区,并对矢量的作用时间计算进行归纳优化,使程序运算量减小到原来的1/6,有利于数字信号处理器的程序编程。最终构建了Matlab/Simulink的TLIMC的仿真模型,仿真结果证明了简化策略的可行性。 相似文献
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模拟渔夫捕鱼寻优算法(Optimization algorithm on simulating the fisher fishing,SFOA)是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。通过对该算法的研究,并将SFOA算法用于求解电力系统多目标无功优化问题。无功优化模型采用计及网损和电压平均偏离两个指标,并提出了基于考虑用户偏爱区域把目标函数转化为约束条件的方法,它可以有效地处理多目标优化问题。由于无功优化是多变量优化问题,而SFOA算法在处理多维问题时寻优速度受到限制,因此,采用在方体内随机初始化方法,简化了移动搜索和收缩搜索在方体内的复杂搜索,提高了算法的搜索速度。通过IEEE-30节点和IEEE-57节点算例仿真结果表明,该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。 相似文献
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