基于功率二次微分的光伏系统改进MPPT算法研究

提出了一种基于功率二次微分的改进最大功率点跟踪（MPPT）算法（简称PQD-MPPT算法）。算法在系统启动时采用恒定占空比启动,并给出了恒定占空比的求解公式,提出了根据功率变化量来调整跟踪步长的方法,当功率变化较大时,采用自适应大步长以使系统快速跟踪到最大功率点附近,反之较小时,根据功率对占空比的二次微分值的正负进一步划分跟踪区域：即当功率二次微分值为正时,采用固定大步长以使系统快速跟踪到最大功率点附近;当功率二次微分值为负时,采用自适应小步长以使系统能够稳定工作在最大功率点处。实验结果表明,与现有变步长MPPT算法相比,该算法具有良好的跟踪性能     

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。     

基于改进电导增量法的光伏最大功率点跟踪策略研究

以太阳电池的物理数学模型为研究对象,通过对太阳电池输出特性的分析,提出一种基于电导增量法的无级电压扰动叠加自适应的最大功率点跟踪（MPPT）简洁控制方法,在PSIM仿真环境下,与常规的固定步长电导增量法进行对比分析。仿真研究及实验结果表明,该方法在太阳光照强度或负载突变及稳态时均能快速有效实现最大功率跟踪控制,为光伏发电MPPT控制的设计应用提供了参考。     

基于分数阶微分补偿算法的光伏系统MPPT研究

针对扰动观察法在稳定运行状态下存在功率振荡和跟踪步长的设定难以兼顾跟踪精度和响应速度的两个缺点,引入具有独有特性的分数阶微分,将其作为一阶纯微分的辅助新信息加入判断条件,可有效提高系统的跟踪性能。提出一阶纯微分与分数阶微分结合方法,利用分数阶微分的滤波特性,有效削弱功率振荡,克服跟踪精度与响应速度不能同时兼顾的缺点。并给出所提出算法的直观理论分析。在Matlab/Simulink环境下,仿真结果表明,所提出算法可有效减小功率损失,提高算法的跟踪效率。     

风光储直流微电网的双输入MPPT控制策略分析

针对以输出功率为判断标准的传统的单输入扰动观察法(下文简称为“传统扰动观察法”)存在的弊端,提出一种可用于风光储直流微电网的双输入变步长扰动观察法(下文简称为“双输入MPPT控制策略”),并对风电机组和光伏发电系统分别采用两种控制策略时的占空比、发电效率等进行了对比分析。分析结果显示：相较于传统扰动观察法,风电机组采用双输入MPPT控制策略追踪最大功率点后,扰动步长减小90%的同时追踪时间减少了72.3%;光伏发电系统采用双输入MPPT控制策略追踪最大功率点后,扰动步长减小90%的同时追踪时间减少了39%。仿真结果验证了双输入MPPT控制策略的有效性,该策略适用于电感参与调压的多种场景。     

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.     

基于IFOINC算法的光伏系统MPPT研究

针对光伏系统传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法跟踪速度慢、易振荡、跟踪精度低等不足,提出一种改进的分数阶电导增量(IFOINC)算法,即将基于功率预测的变步长扰动观察(PO)算法和分数阶电导增量(FOINC)算法结合使用。IFOINC算法具体跟踪过程,先采用基于功率预测的变步长PO算法快速跟踪到MPP附近,再采用FOINC算法进一步搜索MPP从而完成整个跟踪过程。文章研究了光伏系统结构,光伏电池的等效模型,设计了IFOINC算法,建立了光伏系统MPPT仿真模型,在Matlab/Simulink下进行仿真。在光照均匀的条件下,改变其它环境条件,研究IFOINC算法的MPP跟踪效果与基于功率预测的变步长PO算法和FOINC算法之间的差异。研究结果表明,IFOINC算法的跟踪速度比FOINC算法提高了42.3%,IFOINC算法的跟踪精度比基于功率预测的变步长PO算法提高了3.9%,且消除了跟踪过程的振荡。     

一种基于增量电导法的变步长MPPT算法

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的研究和发展现状,提出一种基于增量电导法的变步长MPPT算法。建立太阳电池参数模型,通过理论分析、Matlab仿真实验和实际实验验证,推导出一种基于增量电导法的变步长电压方程。该方程中步长电压ΔU关于输出电压U在太阳电池的[0.20U_(oc),0.93Uoc]区间具有近似直线特性,通过采集电压电流可解得ΔU-U的直线方程及其值为零时的输出电压Uref,进而再以Uref为起始电压、ΔU为步长电压采用增量电导法进行MPPT。实验结果表明,所提MPPT算法能快速精确跟踪到太阳电池的最大功率点。     

一种光伏发电系统的双扰动MPPT方法研究

针对一种开关电容(SC)的电路结构,在此基础上提出一种双扰动观察(PO)算法,形成双向互补控制的最大功率点跟踪(MPPT),通过不同收敛域的双扰动同时提高静态稳定特性和动态响应特性,其互补控制实现死区的自返回,利用Matlab仿真软件构建基于开关电容变换器的MPPT算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度和环境温度的变化,通过光伏发电平台对该开关电容变换器的MPPT控制策略进行实验验证。仿真和实验结果表明:该方法能在一定范围内对太阳电池输出功率进行跟踪调节,可快速稳定地启动并减少误判,有效降低系统输出功率在最大功率点处的振荡现象,减小光伏组件的能量损耗。     

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。     

光伏系统的一种VWP区间模糊MPPT控制策略

在优化光伏系统最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)快速性、准确性和平稳性的同时,为简化模糊控制器的设计,提出一种可变天气参数(variable weather parameters,VWP)区间模糊MPPT控制策略。该策略以理想最大功率点(maximum power point,MPP)所对应的控制量为中心建立一个VWP区间并将MPP的寻优范围限制在该区间内,可明显提高跟踪的快速性,同时通过减小模糊控制器的寻优步长保证搜索的准确性和平稳性。最后,仿真实验显示该控制策略的良好运行性能,验证该控制策略有比扰动观察法更好的MPPT暂态性能。     

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。     

基于模糊控制的无电压传感器光伏系统MPPT研究

基于光伏并网发电系统直流母线电压恒定的特点,定义了一个由光伏电池输出电流和Boost变换器占空比表示的等效功率,根据该等效功率与Boost变换器占空比的关系深入分析了一种无电压传感器最大功率点跟踪(MPPT)算法。为了实现变步长跟踪以保证MPPT算法的快速性,将模糊控制与无电压传感器MPPT算法相结合,改善了系统的动态特性。基于Matlab/Simulink平台搭建了光伏并网发电系统模型,将该算法与传统的扰动观测法进行比较,结果表明,在保证稳态精度的基础上,基于模糊控制的无电压传感器MPPT算法具有更快的跟踪速度,并在光照强度和温度变化的条件下证明了该算法具有更好的鲁棒性。     

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。     

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。     

基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究

针对局部阴影条件下光伏阵列呈现出的非线性多峰值P-V输出特性，提出一种基于改进灰狼优化算法的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。该算法将传统灰狼优化算法中线性减小的收敛因子改进为按非线性规律变化，以改善算法的动态性能。结果表明：所提出的MPPT方法在局部阴影条件下能有效跟踪到光伏阵列的最大功率点，不仅具有较快的跟踪速度，且跟踪精度达到99.1%。     

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。     

基于新型变步长电导增量法的最大功率点跟踪策略

针对传统电导增量法在跟踪精度和跟踪过程响应速度方面的不足,文章提出一种新型变步长电导增量法。该方法首先采用固定电压法将光伏阵列工作点快速调整到最大功率点附近,然后利用基于反余切函数控制的变系数跟踪技术,动态调节追踪过程中的步长,缩短最大功率点的跟踪时间。仿真结果表明,与传统电导增量法相比,新型变步长电导增量法在一定程度上可以增加光伏系统的跟踪精度、响应速度,并减小MPPT仿真曲线的稳态振荡幅度,提高光伏系统的能量转换效率。     

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。