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。     

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。     

光伏发电的最大功率跟踪算法研究

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境因素的影响,为了跟踪太阳能光伏阵列输出功率最大点,实现光伏阵列和负载的匹配,常在系统中加入最大功率跟踪器。准确跟踪太阳能光伏阵列的最大输出功率点依赖于有效的搜索算法。分析了传统的扰动观察法和增量电导法的特点,并提出了一种新的变步长寻优算法。通过验证表明,这种算法能够快速准确地跟踪最大功率点。     

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。     

一种改进的变步长电导增量光伏电源MPPT控制方法

光伏系统的最大功率点跟踪方法可以最大限度地利用光伏电池所能产生的电能,因此成为提高光伏发电系统运行效率、降低光伏电能成本的研究热点。针对目前常用的扰动观察法速度较慢、电导增量法在最大功率点附近有较大振荡的问题,提出一种改进变步长电导增量的最大功率点跟踪控制方法,该方法既具有电导增量法快速跟踪的优点,又能准确、稳定地跟踪到最大功率点,因此更适于提高光伏电源的能源利用率。对所提方法进行了仿真分析,并比较了几种MPPT算法的跟踪效果,结果表明,所提方法具有快速性、稳定性和有效性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于改进扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪

有效地提高光伏电池的利用率对光伏系统至关重要,为此建立了具有通用性的光伏电池工程实用模型及相应的Boost转换电路,采用改进的扰动观察法控制Boost电路占空比实现光伏电池最大功率跟踪(MPPT),阐述了其实现策略并进行仿真验证。结果表明,外界温度、光照变化条件下该方法可精确跟踪光伏电池的最大功率点,实现光伏电池的高效转换。     

一种变步长阻抗匹配的光伏MPPT控制

针对光伏系统最大功率点跟踪难以同时获得响应速度和稳态跟踪精度的问题,提出了一种基于变步长阻抗匹配的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用光伏系统拓扑结构的阻抗匹配原理实现光伏系统最大功率点跟踪,在此基础上,引进了变步长控制方法,改善了系统的动态响应速度和稳态跟踪精度。仿真结果证明了该算法的有效性。     

太阳电池最大功率点跟踪的三点比较法理论分析

通过对太阳能光伏系统伏安特性的分析,在扰动观察法基础上提出"三点比较法"实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPP)。本文采用新的最大功率点(MPP)判别条件,利用常量Vd调整电压的步长ΔV来控制算法的结束,使得在日照强度急剧变化的情况下,系统并不随日照强度的快速改变而盲目移动操作点,克服了"扰动观察法"误判而导致的部分功率损失。并且给出了初值ΔV,Vd,阈值ε的确定方法。     

基于模糊PI双向线性预测的光伏MPPT控制

使用扰动观察法的光伏系统在初始化启动过程中或光强发生较大变化时,由于受扰动步长的限制,无法快速接近最大功率点,造成大量能量的浪费。针对该情况提出一种快速最大功率点预测算法。首先将光伏P-U曲线在0点附近Taylor展开,取线性部分作为功率函数P(u)的近似方程。由于P-U曲线存在两个0点,近似方程将从曲线的两个方向交于一点,然后近似认为P-U曲线在该点取得最大功率。最后P-U结合曲线恒压恒流区的特点,计算预测误差并给出剩余搜索范围。双向线性预测的思想用于近似估计最大功率点,此后通过模糊PI控制提高跟踪精度。此方法有效克服了扰动观察法速度与精度无法兼顾的矛盾,相对经验值预测法,该方法不依赖于统计规律,其精度受环境因素的影响较小。仿真及实验结果表明该方法具有快速、高效的优点。     

新型MPPT算法在两级式光伏并网系统中的应用

以光伏发电系统为研究对象,分别结合相应的控制算法建立了一种带有最大功率点跟踪(MPPT)功能的光伏并网系统,并利用Matlab软件进行了仿真。仿真结果表明,前级Boost电路基于新型算法——变步长扰动观察法实现了最大功率点跟踪的功能;后级逆变电路采用电压外环、电流内环的双闭环控制方式,使逆变器的输出能准确、快速地跟踪电网电压变化,并与电网电压保持同频、同相。该系统的输出为纹波较少的正弦波形,功率因数接近于1,可满足光伏并网对逆变器的要求。