光伏发电MPPT的变论域自适应模糊控制

针对常规模糊控制器在光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)控制中存在的功率波动、控制精度低和自适应性较差等问题,提出了一种基于变论域自适应模糊控制器的光伏发电MPPT控制,该控制器能根据光伏发电输出功率偏差的变化自动调整变量的论域,从而快速准确地跟踪光伏发电系统的最大功率点(MPP)。实验结果验证了该控制方法能有效实现光伏发电MPPT控制,提高了系统的效率和稳定性。     

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。     

基于跃变探索式电导增量法的光伏阵列全局最大功率点跟踪控制研究

实现光伏阵列最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)的传统算法已经较为成熟,但是在局部阴影出现后会发生寻优失效,难以实现全局最大功率跟踪(Global maximum power tracking, GMPPT)。为解决该问题,研究人员提出将粒子群(Particle swarm optimization, PSO)等群搜索算法应用在MPPT控制过程中,虽然能够控制工作点稳定在全局最大功率点处,但由于该算法收敛能力依赖于核心参数,在应用过程中有一定概率会导致系统振荡。针对以上问题,在电导增量法(Incremental conductance, INC)的基础上提出跃变探索式电导增量法(Jump explore incremental conductance, JEINC),相较于传统电导增量法而言,具有较强的探索能力,能够在局部阴影下实现全局最大功率点跟踪控制,同时所提算法具有较好的收敛能力,在工作点位于最大功率点附近能够快速稳定。在三种光照环境下进行Matlab仿真,从稳定时间、暂态过程能量损耗率和振荡幅值三个方面验证了所提算法相较于电导增...     

农田独立光伏供电系统的MPPT模糊自寻优控制

提出一种基于模糊自寻优控制的农田独立光伏供电最大功率点跟踪(MPPT)控制。首先构建太阳能MPPT检测装置系统,在实验仿真基础上,现场测试模糊自寻优控制法与传统模糊控制法跟踪MPP实际控制效果,进行功率输出控制的对比试验。实验结果表明该控制方法与传统模糊控制法相比提高输出功率6%,并具有良好的动静态性能和鲁棒性。     

复杂光照条件下串联光伏阵列特性研究及最大功率跟踪

分析复杂光照条件下旁路二极管的接入对串联光伏阵列输出特性的影响,根据单个光伏模块的数学模型,导出复杂光照条件下串联光伏阵列的数学模型;通过对各种光照条件下串联光伏阵列输出特性的分析研究,总结U-I曲线中呈现恒流源特性的电压区间与不同光照之间存在的关系,提出一种在复杂光照条件下快速追踪串联光伏阵列最大功率点(maximum power point,MPP)的算法,算法能够在复杂光照导致的多个MPP中确定全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)。仿真表明,提出的算法能够识别阵列是否处于复杂光照情况下并快速追踪到GMPP。     

基于改进多种群遗传算法的光伏阵列多峰值MPPT研究

光伏阵列在实际工作条件下因灰尘、受照不均匀等影响而功率输出呈现多峰特性,传统的最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）算法不能实现全局寻优,无法精确跟踪到最大功率点。遗传算法可以有效解决多峰寻优问题,但一般遗传算法在跟踪过程中会出现早熟、准确率较低等问题,为此,提出一种多种群遗传算法（multiple population genetic algorithm,MPGA）与扰动法相结合的算法来解决此类问题。在光伏电池拓扑模型中,采用优化双二极管代替单二极管模型,并在Matlab/Simulink下进行建模仿真。结果表明：该算法可以准确快速高效地找到局部阴影条件下光伏阵列的最大功率点。     

串联直流升压型光伏电站经VSC-HVDC并网控制策略研究

提出一种大型光伏电站直流并网方案,该方案通过大功率高变比的有源箝位Boost全桥隔离变换器(Boostfull bridge isolated converter,BFBIC)串联升压,然后经柔性直流输电(voltage source converter-high voltage directcurrent,VSC-HVDC)实现光伏高压直流并网。研究该系统的协调运行控制策略及运行特性,并针对光伏电站内串联光伏发电升压模块间电压严重不均所造成的过电压问题,提出一种过压控制策略。该控制策略对光伏电站的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)进行动态切换,并将其与电压源换流器(voltage sourceconverter,VSC)的功率差额斜率控制策略协调配合。在Matlab/Simulink压经VSC-HVDC并网系统模型,仿真结果验证所提拓扑方案的正确性,以及过压控制策略的可行性。     

局部阴影下光伏阵列自适应MPPT方法研究

光伏阵列受局部阴影、个别光伏组件故障等影响,输出P-U特性呈多峰现象,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)往往无法跟踪到真正的全局最大功率点(MPP)。为了避免由此导致的光伏阵列输出功率大幅度损失,在深入研究阴影条件下光伏阵列多峰功率特性的基础上,提出一种自适应全局MPPT方法。当光伏阵列的输出P-U特性发生变化时,该方法能自适应调整跟踪策略寻找到全局MPP。20 k Wp光伏阵列仿真实验和统计分析结果表明,该方法在超过90%的阴影案例中,能准确快速平稳地跟踪到真正的全局MPP,且对开路电压和短路电流估测误差具有鲁棒性。实验测试结果表明:该MPPT方法能在局部阴影发生前后跟踪到光伏阵列的全局MPP。由于原理简单、所需传感器数量少、MPPT跟踪性能优异,自适应MPPT方法具有较好的应用前景。     

基于反激型并网微逆变器MPPT快速算法的研究

文中对并网微逆变器提出了一种基于反激电路原边开关管导通电阻的电流检测方法,无须额外的电流传感器。在此基础上,进一步提出了一种基于反激变压器原边峰值电流的最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)快速算法,该MPPT快速算法无需计算平均功率,只需对峰值电流的大小进行比较就能确定最大功率点。再结合扰动观察法实现最大功率点的跟踪控制。     

基于电导-模糊双模式的MPPT优化控制

提出一种新的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,首先采用电导增量法对太阳电池进行初步寻优,确保跟踪的快速性,当太阳电池工作点进入最大功率点右侧时,控制系统立即进入模糊控制搜索策略,对最大功率点附近的稳态特性进行优化。此外,提出4个反应MPPT的性能指标:初次跟踪到最大功率点所用的时间、系统输出的平均功率、功率的振幅、环境参数改变后再次跟踪到最大功率点的时间。在仿真环境及试验平台下对3种控制方法进行分析对比,结果证明所提出控制方法在寻优速度和稳定性方面优于传统方法。     

光伏发电最大功率点跟踪的智能集成控制

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中,采用常规模糊控制存在量化因子、比例因子整定困难,自适应性差等问题,提出一种智能集成的控制方法。该方法采用改进遗传算法(IGA)来获取量化因子、比例因子的初始值。为克服这些初始值固定而导致常规模糊控制器自适应差的缺陷,采用二级模糊推理方式对这些初始值进行在线调节。同时,利用神经网络记忆二级模糊推理规则,实现对常规模糊控制器量化因子、比例因子的快速调节。与电导法和常规模糊控制法相比较,该方法跟踪的最大功率值最大、响应快且稳态性能好。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。     

光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进

光伏发电系统中光伏电池的输出特性具有唯一的最大功率点(MPP),需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪(MPPT)。文中分析了几种常见的最大功率点跟踪控制方法对比分析了它们的优缺点。针对MPPT控制方法中存在的启动特性较差、跟踪过程不稳定、精度不高等特点,采用一种改进爬山法,该法以恒定电压法作为启动特性及采用变步长进行跟踪控制,并利用Matlab/Simulink搭建了改进爬山法的MPPT控制模型,仿真结果验证该方法的有效性。     

光照快速变化下MPPT算法扰动步长的优化设计

针对传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在光辐照快速变化下可能发生误判,从而无法快速和准确地跟踪到最大功率点(MPP),该文在实现MPPT的基础上以太阳电池基本电路方程为基础,构建MPPT算法扰动步长与光辐照强度、环境温度、最大功率点及采样周期之间的数学模型,并分析扰动步长在光辐照强度快速变化时的作用机理。实验结果表明该扰动步长数学模型具有较高的可靠性和实用性。     

基于改进MPPT算法的微电网电能质量改善作用研究

基于最大功率跟踪(MPPT)技术的光伏发电系统,其控制器输出功率参考值由MPPT算法实时计算得到。MPPT算法的快速性、准确性和稳定性可直接影响光伏发电系统的输出功率特性及发电质量。为此,结合单级式光伏并网发电系统的控制原理,分析了MPPT算法对光伏发电系统的控制作用;并针对一种常用变步长扰动算法存在的问题,结合光伏电池的数学模型,提出了一种改进的变步长扰动算法。该算法可有效提高跟踪速度和精度,降低功率波动,提高发电质量。最后,仿真分析了改进前后含光伏发电系统的微电网的电能质量,验证了改进MPPT算法对微电网电能质量的改善作用。     

基于fuzzy-PI双模控制的光伏发电系统最大功率点跟踪仿真研究

为了提高太阳电池阵列的工作效率和整个光伏发电系统的稳定性,在光伏发电系统中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。为了消除常规模糊跟踪算法在最大功率点附近出现的振荡问题,在分析光伏电池伏安特性的基础上,提出了fuzzy-PI双模控制策略,分析了该控制算法的原理,并对控制系统做了设计。Matlab/Simulink仿真表明fuzzy-PI双模控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率,从而使整个双模控制兼有了MPPT精确性与快速性。     

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。     

局部阴影条件下基于改进电导增量法的光伏系统最大功率跟踪方法

在局部阴影的情况下,由于串联式光伏组件的输出特性不同而产生多个极值点,使得传统的最大功率追踪（maximum power point tracking, MPPT）方法陷入局部极值点而失效。文中提出一种针对两级并网光伏系统的改进电导增量法以适应光伏阵列在局部阴影下的多峰值最大功率跟踪,通过分析最大功率点电压的变化范围,设定最大功率电压搜索范围以提高搜索效率,并通过DC/DC Boost变换器占空比实现输入电压控制,保证算法不陷入局部极值点。最后利用仿真实验验证了该算法在有、无阴影情况下均能准确地跟踪光伏方阵最大功率,有效提高了光伏阵列输出效率。     

独立式风光储系统联合控制策略

针对远离大电网偏远地区采取分布式能源发电的低稳定性和低效率等问题,提出了风光储独立系统的联合控制策略,该策略结合系统功率平衡和蓄电池充放电状态设计工作模式转化控制器进行联合控制.风力和光伏系统的最大功率点跟踪控制(MPPT)采用改进传统变步长扰动观测算法(P&O);负载功率跟踪控制(LPTC)基于功率平衡梯度电压迭代法...     

基于电导增量法与改进粒子群算法混合控制的最大功率点跟踪策略

利用传统电导增量法跟踪最大功率点时,若跟踪步长较大,则跟踪速度较快,但跟踪精度较差;反之,则跟踪精度较好,但跟踪速度较慢。当外界环境发生变化时,利用传统电导增量法得到的功率变化曲线振荡幅度较大,功率损失较多。改进粒子群算法能够对外界环境的突变迅速作出响应,利用该方法得到的功率变化曲线振荡幅度较小,但是很难精确地定位到最大功率点(MPP)。因此,文章提出一种混合控制的最大功率点跟踪(MPPT)策略,先利用改进粒子群算法快速跟踪到MPP附近,然后利用小步长电导增量法对MPP进行精细搜索。仿真结果表明,该跟踪策略在一定程度上能够增加跟踪系统的响应速度、跟踪精度,减小功率变化曲线的振荡幅度。     

基于GA-PSO的分布式光伏发电最大功率跟踪控制

为解决局部阴影下光伏阵列采用传统最大功率点跟踪(MPPT)易陷入多峰值的局部最优点问题,采用分布式构架的光伏阵列,提出了一种基于遗传粒子群(GA-PSO)的MPPT混合算法,GA-PSO算法结合了粒子群算法(PSO)的位置转移和遗传算法(GA)的全局搜索能力,使混合算法拥有比GA算法和PSO算法更好的追踪准确性和快速性。在MATLAB/Simulink平台上建立了基于GA-PSO的分布式最大功率跟踪控制(DMPPT)电路拓扑结构的光伏阵列仿真模型,仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性,为MPPT技术改进提供一种参考方案。