基于模糊控制算法的光伏电池MPPT设计

介绍了光伏电池的特性,分析了光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）的原理,针对光伏电池具有非线性和时滞性的特点,提出了一种模糊控制算法来跟踪光伏电池的最大功率点。仿真结果显示,系统具有良好的控制性能。     

基于改进混合粒子群算法MPPT控制研究

基于光伏阵列的物理机制,结合光伏电池的等效电路,建立了数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下,建立了可以模拟恒定条件、光强突变、温度突变条件下仿真的独立光伏系统模型,将PSO算法改进为Geese-HPSO算法,进行基于光伏阵列MPPT控制的独立光伏系统仿真,同时将仿真结果与扰动观察法进行对比,验证了Geese-HPSO算法跟踪最大功率点的快速性与准确性。     

光伏发电系统中最大功率跟踪的研究

讨论了并网太阳能光伏发电系统最大功率跟踪问题-提出了实现最大功率跟踪的方法,并且比较了四种方法优缺点。在分析光伏电池伏安特性的基础上,提出扰动观察法的实现算法,通过比较前后两次功率的大小来决定光伏电池电压扰动的方向,使光伏电池最终达到最大功率点。文章利用Matlab的S-函数构建了光伏电池的仿真模型,实验结果表明,该算法可有效跟踪光伏电池最大功率点,适用于光伏并网逆变系统。     

光伏电池的自适应占空比扰动MPPT算法研究

环境温度、光照强度和负载等因素对光伏电池的输出特性影响很大,为了提高光伏电池的工作效率,需要准确快速地跟踪光伏电池的最大功率点。在分析了光伏电池的输出特性的基础上,建立了光伏电池的仿真模型;针对传统爬山法的不足,采用了自适应占空比扰动法对最大功率点进行了跟踪控制。给出了上述两种算法的工作原理及设计过程。仿真结果表明:自适应占空比扰动算法跟踪迅速,减少了系统在最大功率点附近的振荡现象,提高了系统的跟踪速度和精度。     

光伏电池输出特性与最大功率点跟踪的仿真分析

根据太阳能光伏电池的等效电路特点,建立了相应的光伏电池组件的仿真模型。该模型可以实现在不同光照强度和温度下光伏组件的输出特性,在此模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法(MPPT)。在众多最大功率追踪方法中,扰动法有着比较优秀的控制效果。针对最常用的最大功率点跟踪方法-扰动观察法,提出一种改进型的扰动法算法,通过仿真结果和实验证明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效避免跟踪偏差,提高光伏电池的输出效率,且动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。     

光伏发电系统中复合人工智能控制最大功率点

在太阳能光伏发电系统中,光伏电池的输出功率受日照强度和温度的影响具有随机性,因此对发电系统中光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)方法进行改进具有重要的现实意义.本文分析光伏电池的工作原理后,得出光伏电池相关参数的数学表达,在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型,得到在不同日照强度和温度下对其输出电压、输出电流以及输出功率的影响,并对最大功率点跟踪控制问题提出改进的复合人工智能型控制方法,通过仿真软件验证光伏发电最大功率点跟踪控制中的可行性,验证了该方法的正确性。     

基于模糊-PID双模控制的MPPT技术研究

太阳能电池发出的功率不稳定,但其必存在一最大功率,为了提高光伏电池的利用率,需要采用一定的控制措施使光伏电池始终工作在最大功率点处。研究方案以独立光伏发电系统为研究对象,建立了光伏电池的数学仿真模型,并在传统模糊算法的基础上,提出一种模糊-PID双模控制方案,仿真结果显示模糊-PID算法与传统模糊算法相比,消除了在最大功率点处震荡的问题,提高了跟踪精度。     

基于S-函数改进光伏阵列MPPT的新方法

利用Matlab/Simulink搭建了光伏阵列数学模型,分析了传统最大功率跟踪(MPPT)方法的缺陷,针对传统电导增量法跟踪速度慢、存在误判的问题,详细研究了温度和光照强度对于光伏阵列输出特性的影响,提出新的改进电导增量法,并对核心算法进行优化,使用S函数实现了最大功率跟踪。仿真结果证明,改进后的方法能够更加快速和准确跟踪最大功率。     

基于变步长电导增量法的光伏最大功率跟踪控制

太阳能光伏发电的最大功率跟踪控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一.针对光伏电池功率曲线的特点,本文在分析最大功率跟踪原理的基础上,提出了基于变步长电导增量法,实现光伏电池最大功率跟踪的优化控制,最大程度的提高光伏电池效率.并通过与定步长算法的仿真对比实验,验证了该算法跟踪迅速,控制精度高和稳定无振荡的特点.     

光伏电池最大功率跟踪算法的优化设计

光伏电池输出功率受到光照强度、温度和负载等因素的影响而变化,有必要对光伏电池进行最大功率跟踪。文中提出了新的扰动观察MPPT方法,该方法通过控制Boost变换器的占空比来实现最大功率的控制。该方法具有跟踪效率高、跟踪速度快、跟踪控制简单的优点,仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于Boost电路的光伏最大功率跟踪方法

最大功率跟踪(MPPT)是太阳能光伏发电的重要组成部分,依靠最大功率跟踪可使光伏电池工作在最大功率点(MPP)附近,提高太阳能的利用率.在分析光伏电池的数学模型的基础上,选用Boost电路作为DC/DC变换来搭建仿真模型;针对传统的定步长扰动观测法存在的震荡和误判现象,提出一种改进的扰动观测法,并在Matlab/Simulink环境下进行了仿真.与定步长的扰动观测法的仿真结果进行对比,表明该算法的响应速度更加迅速;在外界环境发生变化时,该算法能够快速做出判断,准确地跟踪到光伏电池的最大功率点.     

光伏发电中最大功率点跟踪控制方法综述

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性具有明显的非线性特征,其输出功率受光照强度及环境温度影响很大。因此,为了提高光伏电池的利用效率,需要快速准确地对光伏电池的最大功率点进行跟踪控制。本文简要介绍了十多种常用的光伏电池最大功率点跟踪控制方法的原理,说明了各种控制方法的优缺点,指出了选择某一方法时需要综合考虑的因素,并展望了光伏发电系统最大功率点跟踪方法的发展方向。     

基于PSO-BP神经网络的光纤传感器光强补偿

基于反射式强度调制光纤传感器在测量实验过程中易受周围环境影响造成光源波动以及对探头的欺骗,提出了一种补偿措施,使用粒子群(PSO)优化反向传播(BP)神经网络算法补偿传感器获得光功率值,该算法不仅利用了PSO的寻找粒子群体的最佳位置的搜索性能,还利用了BP算法比较强的局部最优权值阈值搜索性能,粒子群算法优化反向传播神经网络的权值和阈值,从而达到防止反向传播神经网络陷入局部最优的情况。实验中利用光纤探头内圈光纤和外圈光纤接收的光功率值分别对PSO-BP神经网络和反向传播神经网络进行训练,结果表明PSO-BP神经网络的均值误差小于BP神经网络的均值误差,说明其光强补偿的精度更高,该算法能更加有效地减少周围环境影响以及光源波动对光纤传感器光纤接收的影响,有较好实际应用价值。     

基于MATLAB的光电转换分析

本文首先介绍了在能源危机的大背景下,太阳能光伏发电的重要性。主要分析了光伏电池的电路模型,推导出光伏电池的电流输出和功率输出,然后利用MATLAB绘出光伏电池的U-I、U-P特性曲线,以及在不同光照和温度下的输出特性,最后对光伏电池最大功率点跟踪算法进行了简单介绍。     

光伏系统中最大功率点跟踪的研究

最大功率点跟踪是光伏发电研究的一个重要方向。本文介绍了光伏电池组件的特性以及光伏电池阵列最大功率点跟踪的原理,阐述了传统的跟踪光伏电池最大功率点的方法——扰动观察法,在此基础上提出了基于变换器输出电流控制的最大功率点跟踪法,该方法继承了扰动观察法的优点,并且降低了系统的成本,减轻了系统的运算负担。本研究在光伏系统的开发和应用中具有重要的科学研究意义和现实意义。     

基于DSP的光伏最大功率跟踪技术的研究

光伏电池的最大功率点受光照强度、环境温度和负载大小等外界因素的影响而不断变化,因此很有必要对光伏电池的最大功率点进行时时跟踪以提高光伏电池的利用率.以分析光伏电池输出特性为基础,在实验室环境下用直流电源和可变电阻来模拟光伏电池,并选择Boost电路实现DC/DC变换来搭建实验电路;同时该实验采用DSP(TMS320F2812)作为控制器来进行最大功率跟踪算法的控制.实验结果表明,该方法可以有效地完成光伏的最大功率跟踪.     

基于模糊最优梯度法的光伏MPPT控制策略研究

光伏发电系统中光伏电池的输出特性易受环境因素的影响,使光伏电池不能以最大功率输出,影响系统的发电效率,因此采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术来保证光伏发电系统的输出效率和稳定性.该文提出了一种基于模糊最优梯度法的光伏MPPT控制策略,当系统功率距离最大功率点较远...     

基于双并联Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制方法

光伏电池的输出功率取决于外界环境（温度和光照条件）和负载状况,需采用最大功率点跟踪（MPPT）电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,从而充分发挥光伏器件的光电转换效能.在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后,依据MPPT控制算法的基本工作原理,主电路采用双并联Boost电路,具有电压提升功能,并且能够提高DC-DC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波.针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题,提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略.在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,仿真结果表明,当外界环境发生变化时,系统能快速准确跟踪此变化,避免算法误判现象的发生,通过改变当前的负载阻抗,使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配采满足最大功率输出的要求,使系统始终工作在最大功率点处,并且在最大功率点处具有很好的稳态性能.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

基于改进的黄金分割法的MPPT算法研究

为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池最大功率点进行快速精确地跟踪。文中提出了一种改进的黄金分割算法,通过在Matlab/Similink平台上进行系统的建模与仿真分析,将所得结果与传统的MPPT算法比较,结果表明,该方法能够显著提高MPPT跟踪的速度和精度。     

基于仿真模型的光伏电池输出功率的分析

基于光伏电池的工程模型,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,进行输出特性的仿真,得到该光伏电池的I-V、P-V特性;光伏电池温度可根据当地的温度和光照数据得到,为了得到光伏电池在某地某一天输出最大功率的实时变化曲线,对原来的仿真模型进行了输入模块的修改,并加上光伏电池温度、环境温度、光照之间的关系模块,对修改之后的模型只需输入光伏电池的工程参数、一天的实时光照以及光伏电池在24h所对应的最大功率点电压,然后运行仿真模型,即可得到一天之内光伏电池输出的最大功率实时曲线。该仿真结果具有实用性、实时性和可观性。