基于粒子群优化算法和电导增量法的多峰值MPPT控制

复杂环境条件下,光伏阵列由于被遮挡其输出特性呈现多峰值特性,传统最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)算法不再适用。为此,在研究光伏阵列多峰值输出特性的基础上,提出一种基于粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法和电导增量法INC(incremental conductance)的多峰值MPPT算法。该算法分成2步:第1步先由PSO算法将输入位置调整到最优值附近;第2步再由INC算法得到全局最优解,其中对传统PSO算法进行改进,INC算法采用变步长扰动。在Matlab中进行仿真,结果表明该算法可实现复杂环境条件下的最大功率跟踪,并具备较快的响应速度和稳定的寻优效果。     

积灰条件下光伏阵列最优倾角问题研究

在光伏发电系统设计中,安装倾角的选择对光伏发电效率具有重要影响.针对太阳能光伏阵列常见的表层积灰现象,改变传统的只考虑最大辐射量的倾角确定方法,提出了综合考虑表层积灰情况下的最优发电倾角计算方法,使倾角的确定更加合理与完善.建立了积灰辐射量统一发电模型,并基于Matlab对模型进行了仿真验证.以福建某光伏电站为例,搭建实验平台,通过相关数据的检验与预测,得到了光伏电池板的综合最优倾角.实验结果证明该模型所确定的倾角比传统模型可以得到更大的发电量,提高了光伏利用效率.     

直流微网自适应动态下垂控制策略研究

直流微网由于接入分布式能源而具有随机性和不稳定性,为平衡负荷波动,传统直流微网常采用下垂控制策略,但会引起一定范围内的电压偏移,不仅影响系统调节范围,而且会对接入负载产生不良影响。此外,传统下垂控制系数为常数,下垂系数大则电压会远远偏离参考值,下垂系数小则动态性能差。针对以上问题,提出直流微网自适应动态下垂控制策略,不仅具有良好的动态性能而且实现系统电压无静差。将上述控制策略分别进行仿真和实验,结果表明该控制策略可有效实现直流微网的运行稳定。     

基于公平发电的新能源电站协调调度方法研究

我国新能源电站普遍存在限电现象,限电条件下多个新能源电站如何公平的参与调度成为关键问题。文中提出一种考虑新能源发电公平性的新能源电站协调调度方法。考虑技术性、运营特性、经济性和可靠性等多维度提出新能源电站评价指标体系;提出基于灰色关联度和熵权法的新能源电站评价指标体系综合分析方法,以综合评价新能源电站先进性。基于新能源电站先进性综合排名,提出了包含电网对新能源发电的可消纳空间计算和调度计划公平性分配的新能源电站协调调度方法。通过算例结果表明,所提出的评价指标体系及其分析方法可以正确评价新能源电站先进性,所提出的新能源协调调度方法可以有效保障综合排名高的电站优先发电,提升新能源电站参与调度的公平性。     

基于动态下垂系数的微网下垂控制策略

传统下垂控制中下垂系数为常数,下垂系数小则动态响应慢,下垂系数大则频率和电压可能会远远偏离参考值,且难以保证微网的稳定性.针对这一问题提出了一种基于动态下垂系数的改进下垂控制策略.改进下垂控制通过截取平移和伸缩后的正弦函数在二、三象限的函数曲线作为下垂控制特性曲线,使用此方法可以保证微源的输出频率和电压始终维持在设定值范围内,且在参考功率附近有较大的下垂系数,从而实现微源的有效出力.随着输出功率远离参考值,微源出力减弱,下垂系数会随正弦函数减小,从而防止微源出力过调.最后分别进行仿真和实验,并与传统下垂控制策略模型相比较,结果验证了该策略的可行性.     

微网分段动态自适应下垂控制策略研究

微电网采用传统下垂控制时,存在着动态调节速度慢、微源功率分配不均、频率电压无法稳定等诸多弊端。为解决以上问题,提出一种分段动态自适应下垂控制策略。通过分段下垂控制增大下垂系数,以提升系统动态响应速度。通过动态下垂控制调节下垂系数,以改善功率分配效果。通过自适应下垂控制平移下垂曲线,以维持频率和电压稳定。对上述控制策略分别进行了仿真和实验,结果验证了分段下垂自适应下垂控制策略的快速性、精确性和稳定性。