超级电容储能单元在光伏发电中的应用

利用超级电容储能单元来替代蓄电池,基于Matlab/Simulink仿真平台,在模拟光伏发电的情景下,通过仿真验证超级电容作为光伏发电系统中储能单元的可行性和有效性。仿真结果证明了这种方案是可行的。     

独立光伏发电系统高效充电控制器设计

针对小功率独立光伏发电系统中铅酸蓄电池使用寿命短、充电效率低的问题,提出基于放电脉冲的3阶段充电方法.该方法通过放电脉冲控制铅酸蓄电池的自放电,以增大铅酸蓄电池的可接受充电电流,使铅酸蓄电池能够完全吸收光伏电池组件输出的电能,提高独立光伏发电系统的充电效率.该方法结合最大功率跟踪算法协调铅酸蓄电池与光伏电池组件之间的工作关系,提高独立光伏发电系统的工作效率.根据这一思路设计具有高充电效率的独立光伏发电系统控制器.与传统控制器相比,它不仅提高了光伏电池组件的利用率,加快了对蓄电池的充电,而且可以保护蓄电池并延长使用寿命.     

电动汽车车载光伏充电系统的研究与设计

研究了一种以车载磷酸铁锂动力电池组为基础的电动汽车载光伏电池充电系统。提出了一种适用于该系统的光伏电池最大功率点跟踪算法———步长自适应电流寻优法,以及适用于电动汽车磷酸铁锂动力电池的三阶段充电控制策略。既能跟踪光伏电池最大输出功率,又能使磷酸铁锂动力电池的使用达到最佳状态。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,并在此基础上完成了系统的设计。     

超级电容器在光伏发电系统中的应用

针对光伏发电模块输出电压不稳定问题,设计一种以超级电容器作为储能元件来改善光伏发电系统电能质量的并联型调节装置.在光伏发电系统正常运行条件下,该装置可以快速抑制光伏发电模块的电压波动,使得光伏发电模块只需向负载提供预先设定的单位功率因数的恒定有功功率;该装置还可以在光伏发电模块发生短时供电中断时充当UPS电源,短时间内向负载提供全部功率.仿真结果表明,该装置可以有效改善光伏发电模块输出电压,提高电能质量,增强负载用电的可靠性.     

光伏发电实验系统的设计

针对光伏发电及并网的基本原理进行了深入的分析,设计了相关的实验系统.系统中关键设备为并网变流器,结合各项实验的原理利用该设备进行了MPPT、低电压穿越等实验,符合国际相关规定及我国并网技术规范要求,结果表明:所提出的光伏发电实验系统理论可行,实际硬件设计可以满足各项相关的常规光伏并网实验,可以通过本系统针对光伏池板电压功率特性、光伏并网变流器三相PWM控制、电网波动时控制策略等多方面展开研究,根据实验数据及结果寻求改进方法,使所设计的实验系统的性能得到进一步优化,提高发电效率.     

基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.     

光伏发电中基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪

为了克服传统导纳增量法和扰动观察法存在的缺陷,提出了基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪方法.该方法将定步长与变步长相结合,提高了追踪最大功率点的准确性、快速性.利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,在不同的起始电压和步长的情况下,追踪光伏电池的最大功率点.仿真结果表明:改进后的拉格朗日插值法在最大功率点跟踪控制过程中,跟踪精确且快速.     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究

为了有效利用光伏电池,弥补其比较低的光电转换效率,需要对光伏发电系统最大功率点进行快速准确的跟踪.在建立光伏发电系统MPPT仿真模型中,对基于模糊控制的MPPT问题进行了研究,通过在Matlab/Simulink下建立基于查表法模糊控制的光伏发电系统的仿真模型,以及对模糊控制的查表法中隶属度与规则的设计.仿真结果表明,该模型具有较好的响应速度以及较高的跟踪精度.     

支持向量机预测光伏发电系统最大功率的算法研究

户用光伏系统受外界环境影响较大,特别是局部遮阴或光照不均等情况下光伏阵列的P-V特性出现多个极值点,使得常规的最大功率跟踪算法失效.本文提出了基于支持向量机回归拟合的最大功率预测模型,对光伏阵列的最大功率点进行预测跟踪,用Matlab/Simulink对算法进行仿真实验.实验表明,预测模型具有较高的精度和效率,控制系统运行稳定,对于环境的变化有较好的响应能力.     

DC-DC转换电路在光伏发电MPPT中的应用

采用C8051F020单片机控制系统实现最大功率点跟踪,对最大功率跟踪控制中DC-DC转换电路的原理和控制方法进行了研究和实验,采用了升降压式DC-DC转换电路来实现最大功率点跟踪,该方法电路简单、软硬件结合、控制方法灵活,明显提高了光伏发电系统的整机效率.     

户用PV系统设计

由于能源短缺和环境污染的问题日益严重,改善能源结构,保护环境,已成为我国在新世纪经济发展高速期所面临的重要课题。尤其是在居住建筑中,采用清洁、储量巨大、无地域限制和能源质量高等诸多优点的太阳能,成为近些年国内研究的热点,引起了各界的关注和重视,科研院所、相关企业等部门都在积极的探索和实践。本文介绍一种户用太阳能光伏发电系统(又称PV系统)的计算流程,仅供参考。     

关于光伏阵列的MPPT算法综述

针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题,只有实现最大功率点的跟踪(MPPT)才能提高太阳能电池的效率.分析了最大功率点跟踪的常用方法,即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等,并对几种常见的MPPT方法进行比较和分析,为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考.     

便携式移动收费系统研究

设计了一种收费站车流量在高峰时的移动式收费系统,并从硬件配置、软件配置和主要功能及用途方面进行了阐述,进一步验证了该系统的可行性。     

基于软开关的高压恒流充电电源的研究

以软开关技术为基础设计用于等离子推进系统的高压充电电源,将脉宽调制技术（PWM）与谐振变换技术结合起来以DSP作为控制核心,分析电路的工作原理、影响充电电流的几个因素,并提出解决方法。     

基于10年工作期光伏组件发电状况的研究

在有限常规资源和环境破坏的双重压力下光伏发电得到了快速发展。自2004年以来,中国光伏累计装机量已经超过20 GW。大量的光伏组件常年暴露在复杂环境下,伴随时间的推移,光伏组件发电状况在不断变化。以2004年安装使用的多晶硅太阳能组件为研究对象,通过对同规格、10年期新旧组件实际测试与分析,对比组件技术规程,得出了多晶硅光伏组件在使用过程中出现的10年期衰减程度。对我国在用的和即将大量投入使用的光伏组件如何控制质量提出了建设性的指导意见。分析了导致组件老化的原因,提出降低组件功率衰减的改进方案。     

电动汽车充电负荷预测系统研究

根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接人电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接人对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接人电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。     

Method of tracing the photovoltaic maximum power point based on NN with asymmetric basis

To ensure that the photovoltaic power generation system always works at its maximum power point, a method for photovoltaic maximum power point tracking by the neural network based on asymmetric basis is proposed, and its concrete implementation steps are given. Fuzzy factor membership functions are built according to the influences of photovoltaic power generation factors on the power generation efficiency, and the fuzzy weights of the influencing factors are calculated, with these weights infused into the building of the neural network based on fuzzy asymmetric basis. The network is trained by using methods of fixed basis width RBF, traditional RBF and the method proposed in this paper with four kinds of quantities of samples, and the comparison in terms of the network training time and the standard deviation indicates that the accuracy of the network with 180 samples is the highest, at least an order of magnitude higher than other that of methods. By determining the working parameters of the photovoltaic system in real time by using this neural network, the photovoltaic system can make the internal and external resistances completely match at every moment through the slide rheostat, thus ensuring that the system always works at the maximum power point.     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.