光伏系统最大功率点跟踪控制仿真模型

介绍了一种简单实用的光伏系统计算机仿真软件设计方法。通过对太阳能电池的物理模型和电特性的分析计算,建立了太阳能电池的数学模型,并结合S函数的编写,在M atlab/S imu link环境下建立其动态仿真模型。考虑到太阳能的波动性和随机性对太阳电池阵列的影响,该模型具有最大功率点跟踪(MPPT)功能。文中还给出了光伏系统仿真所使用的详细参数。仿真结果表明,利用该模型不需要精确的系统内部特性和结构参数,就可以实时模拟任何功率、电压组合的光伏阵列。     

光伏电池最大功率点跟踪方法的研究

随着能源的耗竭,光伏发电技术越来越受到人们的重视,光伏发电的过程主要就是将接收到的太阳辐射利用光伏电池转变为电能的过程。在光伏发电系统中,为了进一步提高光伏电池的转换效率,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。本文首先分析了在跟踪控制中常见的恒压控制法,扰动跟踪法和功率数学模型法,比较了它们的优缺点,并基于这三种方法提出了一种改进的跟踪方法。     

采用自适应扰动观察法的光伏并网系统最大功率点跟踪

提出了一种自适应扰动观察（P＆O）算法,用于在不同天气条件下太阳能光伏（PV）并网系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。该策略对于从太阳能光伏电池板中,获取最大的功率输出是十分重要的。利用一种依赖于功率变化的可变的扰动步长,提出了改进的自适应扰动观察算法。最后将通过仿真所得到的数据与传统的扰动观察算法进行了比较,结果表明所提出MPPT算法的收敛值和速度得到了改善,稳定时间缩短25%,稳态值提高20%以上,在太阳能光伏并网系统的最大功率点跟踪时是有效而实用的。     

基于遗传算法的最大功率点跟踪

最大功率点对于提高光伏发电系统的整体效率具有重要作用,对优化算法在最大功率点跟踪中的应用进行了研究。基于光伏发电原理,通过Matlab和S函数建立了太阳能电池的仿真计算模型。针对传统最大功率点跟踪方法自动跟踪速度与跟踪精度难于兼顾的问题,应用遗传算法建立了最大功率点跟踪模型。仿真结果表明,当光照强度、电池温度变化时,模型能够快速、精确地跟踪最大功率点。通过与爬山法的对比研究,表明在相同跟踪时间限定下,遗传算法具有更高的跟踪精度,具有良好的综合性能。     

光伏系统中最大功率跟踪算法仿真研究

光伏组件输出具有非线性特性,并且其输出功率受到光照、温度等因素的影响,为了提高系统效率必要对其输出功率进行跟踪控制。首先根据光伏组件的工程模型结合组件技术参数,利用Matlab/Simlink平台建立了光伏组件的计算机仿真模型,并分析了光照、温度等因素对组件输出特性的影响,然后为了消除不利的影响和克服传统定步长功率跟踪算法的缺点,在跟踪中引入了变步长大功率跟踪算法并有效进行了仿真验证。     

基于神经网络应用的光伏阵列最大功率点跟踪

针对光伏电池输出特性的非线性,提出了1种跟踪光伏阵列最大功率点的新方法,该方法应用反向传播（back propagation）和径向基（RBF）神经网络理论跟踪光伏阵列最大功率点,在变化的环境条件下,使用MATLAB软件对这2种神经网络进行仿真,训练及测试,仿真表明,RBF神经网络比BP神经网络更快捷、更准确地跟踪了光伏阵列的最大功率点。     

基于克隆选择算法的光伏最大功率点跟踪控制

研究太阳能电池提高光电转换率问题,由于光伏发电系统中最大功率点难以实时跟踪,使光伏阵列输出功率达不到要求。为此提出采用克隆选择算法进行优化控制。根据光伏电池等效电路模型在SIMULINK中建立仿真模型进行特性分析,并编写克隆选择算法。通过在算法进化过程中合理地选取种群规模、克隆规模和变异率等参数,从而保证算法以最佳的搜索轨迹达到最优解。通过对算法有效性的验证,仿真结果表明:在温度、光强变化情况下,能实时跟踪到最大功率点,提高系统的鲁棒性和发电效率。     

改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪算法

为了更好地跟踪光伏阵列的最大功率点,分析单个光伏电池的物理特性,建立光伏阵列的Matlab仿真模型,分析光伏阵列随光照温度不同而变化的P-U、U-I特性.针对系统在工作工况发生变化时跟踪情况的不同,对传统的扰动观察法做了变步长的寻优算法,并结合调整策略搭建光伏系统最大功率点跟踪的仿真实验模型.结果表明该算法可以快速准确地跟踪最大功率点,稳态效果好,能够更好地提高光伏发电最大功率点跟踪系统的跟踪性能.     

光伏发电系统最大功率点跟踪的研究与设计

在光伏发电系统中,采用何种前级升压电路以及光伏电池的最大功率点跟踪方法始终是究热点.针对传统Boost电路输入电流纹波大、功率因数低等问题,提出采用交错并联Boost电路作为前级电路,并对其进行研究;针对传统跟踪方法时间长、效率低等问题,改进变步长电导增量法,能够兼顾动态速度和稳态精度进而实现最大功率点跟踪.搭建仿真模...     

基于FSVM光伏系统最大功率跟踪算法及仿真研究

针对光伏组件中常用的最大功率跟踪方法存在的不足,提出并建立了模糊支持向量机(FSVM)的最大功率点工作电压预测模型.通过对实测气象光强数据进行的仿真分析表明,与BP神经网络模型相比,FSVM的模型实现了结构风险最小化原则,对未来的样本有较好的泛化能力,具有更高的预测精度和稳定性.     

10kW光伏阵列最大功率跟踪及并网逆变器的研究

基于光伏阵列的数学模型和并网逆变器的模糊控制策略,提出了光伏阵列最大功率跟踪及并网逆变器的仿真模型研究。详细介绍了光伏并网逆变器的组成以及光伏阵列模型和最大功率跟踪设计,并提出模糊控制逆变器达到并网的目的。通过10k W光伏阵列及并网逆变器的仿真结果表明,逆变器输出的电流和电网中的电压同频同相,满足并网的要求。     

基于模糊控制的最大功率点跟踪算法的研究

本文根据太阳能电池的特性方程进行优化得到其工程模型并建立MATLAB/SIMULINK仿真模型,同时对仿真结果进行简单分析,主要是分析太阳能电池在标准参数下的伏安特性和伏瓦特性,以及在不同温度和光照强度条件下的特性。介绍最大功率点跟踪(MPPT)的原理并采用扰动观察法进行了定步长的仿真并对其结果进行了分析,在其基础上进行改进,提出一种基于模糊控制的变步长扰动观察算法,应用MATLAB中的Fuzzy工具箱进行模糊控制器的设计。得出的仿真结果表明,本算法能够稳定在最大功率点,避免了定步长扰动观察法在最大功率点的震荡,在环境参数突变的情况下,能够快速寻找到新的最大功率点,具有良好的跟踪效果。     

一种新颖的变步长光伏系统MPPT控制方法

太阳能光伏阵列的输出功率随外界环境因素的变化而变化,为了能高效地利用太阳能电池,需对光伏阵列进行最大功率点跟踪(简称MPPT);针对定步长电导增量控制法存在的缺点,提出一种新颖的变步长电导增量法;该方法通过瞬时功率相对电流的变化值确定MPPT步长大小,使光伏系统MPPT快速准确且无震荡;经Matlab仿真及实验证明:该方法能快速准确地跟踪外部环境变化,并能保证系统的稳定性。     

基于MATLAB/Simulink的光伏模糊最大功率点跟踪控制的研究

根据光伏电池的内部结构建立其等效电路图,在MATLAB/Simulink的环境下建立光伏电池的仿真模型,并对不同温度和光照强度下光伏电池的输出特性进行了仿真。同时,对光伏电池在不同条件下的输出特性进行了分析。基于光伏电池仿真模型的基础上利用模糊控制的方法对于光伏系统最大功率点跟踪进行了仿真研究,仿真结果验证了模糊控制在处理光伏系统这种非线性系统时有很强的优势。     

PSOEM算法在不均匀光照下最大功率点跟踪中的研究

针对目前光伏发电技术的研究现状,分析了在不均匀光照下的最大功率点跟踪(MPPT)的原理和基本算法。提出了带扩展记忆的粒子群算法(PSO with Extended Memory,简称PSOEM),与标准粒子群算法的性能进行了比较,针对不均匀光照下光伏阵列输出特性曲线存在多个局部峰值,根据PSOEM在多峰函数的全局寻优、多变量寻优方面的良好性能,将其应用到不均匀光照下光伏阵列的最大功率跟踪控制中,解决了局部遮阴下多峰寻优的问题。     

局部阴影下的光伏阵列MPPT算法研究

存在局部阴影时,光伏阵列的功率-电压(P-V)特性曲线出现多个极值点,电流-电压(I-V)特性曲线呈现阶梯状,使得基于单峰寻优的传统最大功率点跟踪(MPPT)算法失效。为此,在研究遮阴光伏阵列输出特性规律的基础上,提出了一种具有全局搜索能力的MPPT算法。该算法先用粒子群优化(PSO)算法将输入位置调整到全局最优附近,再用变步长电导增量法得到全局最优解。新的算法在减轻系统振荡和加快搜索速度方面做了改进。仿真结果表明,该方法不仅较好地克服了现有算法使用PSO大幅度随机初始化粒子位置而导致系统振荡问题,而且有效利用传统单峰寻优算法的优点,增强了系统搜索的快速性和稳定性,取得了较好的控制效果。