固定电压法与改进电导增量法结合的光伏发电系统最大功率点跟踪

由于光照强度、光伏阵列温度、负载时时变化,使光伏电池阵列的最大功率点也发生变化,需采用适当的最大功率点跟踪(MPPT)算法提高光伏转换率。提出固定电压法与改进的电导增量法结合的MPPT方法,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;而后利用变步长的电导增量法,使工作点电压与最大功率点电压近似相等。仿真结果表明,固定电压与电导增量法结合追踪最大功率点能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换率。     

基于PSCAD的光伏发电建模与仿真

讨论了一种考虑太阳光照强度及环境温度变化的光伏阵列数学模型及基于电导增量法的最大功率点跟踪(MPPT)算法,并基于该数学模型和MPPT算法在PSCAD中搭建了光伏阵列和MPPT控制器通用仿真模型,进而搭建了并网光伏发电系统仿真模型分析了变光照强度下的光伏发电系统动态特性,证明了所建光伏发电系统并网逆变器控制策略的准确性和有效性.     

基于PSCAD的光伏并网系统的研究

光伏发电是一个日趋重要的研究课题.根据光伏电池数学模型,利用PSCAD软件建立光伏电池的仿真模型 并进行了仿真,结果表明光伏电池的输出特性呈明显非线性并随环境温度和光照的变化而变化.针对光伏电池最大功 率跟踪点,在原有电导增量法基础上提出了一种改进的MPPT模型搭建方法(变步长电导增量法),仿真结果表明外 界环境发生变化时,改进的电导增量法能够使光伏阵列快速、准确地跟踪最大功率点,确保系统稳定高效运行.为实 现光伏发电系统并网运行,搭建了光伏逆变器模型,成功地将光伏直流电逆变成交流电并入电网稳定运行.     

基于电导增量法的模型预测控制光伏MPPT算法

由于外界环境的多变性与随机性,光伏系统的全局最大功率点总是飘忽不定的。为使光伏系统在外界复杂环境下能够获得最大功率输出,提出了一种基于电导增量法的模型预测控制光伏MPPT算法。该算法将电导增量法与模型预测算法相结合,完成对光伏发电系统在外界复杂多变环境下的快速跟踪。通过建立系统性能指标函数,评价与估算出未来控制变量的动作,预测出P-U曲线的方向。最后通过simulink仿真表明了文章所提方法在外界光照强度发生突变时与单独使用电导增量法相比较可以同时提高系统的跟踪速度和控制精度。     

基于MPC的直接电流控制光伏最大功率点跟踪

传统光伏电池最大功率点追踪技术(MPPT)能追踪光伏系统的最大功率点(MPP)并使系统运行在MPP点。但是,在追踪过程中由于追踪速度和追踪精度的矛盾,使得系统在MPP点附近发生振荡。提出一种模型预测直接电流控制(MPC-DCC)和改进了的电导增量最大功率点追踪技术。系统采用Boost升压型电路进行DC-DC控制,先由改进了的电导增量法得到参考电流,再由MPC环节进行直接电流控制。对所研究的系统进行了Simulink仿真和硬件在环实验验证,结果表明该方法能够使用改进电导增量法快速准确找到MPPT最大功率点,并发挥MPC-DCC的控制器带宽及控制精度高的双重优点。     

光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究

针对光伏发电系统最大功率点跟踪(MPPT)恒定电压控制法(CVT)的缺点,提出了一种新的基于温度系数在线修正的改进CVT法,与传统的CVT控制相比,它能更快速准确地跟踪最大功率点(MPP)。为进一步提高跟踪控制的精度和效率,结合电导增量法(IncCond)实现对光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)的复合控制,即在系统偏离MPP误差较大时采用CVT控制,快速调整光伏组件的工作点,再采用IncCond进行MPPT控制。最后通过实验验证了该MPP快速追踪控制策略的正确性和优越性。     

混合储能独立光伏系统MPPT策略研究

针对独立光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)控制策略与蓄电池充电管理相冲突的问题,将超级电容器应用于光伏系统中,与蓄电池一起构成混合储能系统。根据其性能特点,将恒定电压法与自适应变步长电导增量法相结合,提出了改进型MPPT策略。仿真及实验结果表明,改进的方法能够快速、稳定及准确地找到最大功率点。     

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制

为了提高光伏发电效率及系统稳定性,需要对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制。针对传统扰动观测法存在的系统振荡及误判问题,提出一种改进的电导增量法,通过计算系统当前时刻电导与电导变化率的差值,利用积分器进行调节,消除其差值,最终实现对系统最大功率点的稳定跟踪。为验证所提算法的有效性,将改进电导增量法与传统扰动观测法进行仿真对比,结果表明改进算法控制的光伏系统输出功率在满足跟踪速度的基础上,减小了系统母线电压变化的振荡幅度,使系统能够稳定准确地跟踪最大功率点,提高了光伏电池的利用率。     

光伏系统最大功率点跟踪算法的改进及应用

在光伏发电系统中需对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率.这里以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析常规电导增量法和自适应算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳及启动过程特性较差的问题,提出改进的MPPT算法.在Madab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该...     

基于FPGA的改进型电导增量法的MPPT控制方法

最大功率点跟踪(MPPT)控制方法的研究成为光伏发电的一个重要方面。目前MPPT算法的控制方法多种多样,在此分析了传统电导增量法实现最大功率点跟踪的利与弊,并在此基础上提出了一种改进的电导增量法的算法,并加入了变步长的环节,最后使用FPGA实现了基于这种算法的一种纯数字化的太阳能MPPT控制的电路结构。实验结果表示,在同样的外界环境变化下,改进的方法在保证系统稳定性的前提下,使得光伏阵列能更快速,准确地跟踪最大功率点。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究

为准确跟踪光伏电池最大功率点,提高光伏电池的利用效率,分析了光伏电池等效模型及其输出特性,阐述了几种常用跟踪方法的原理及优缺点,并提出了基于电导增量法与Fibonacci搜索算法相结合的MPPT算法.仿真实验表明,该方法能在日照突变的情况下追踪最大功率点,并且使系统稳定工作在最大功率点,具有良好的抗干扰能力和较快的搜索速度,对光伏电池最大功率点有较好的追踪效果.     

一种基于电导增量改进算法光伏充电实现策略

根据太阳能光伏电池的输出特性与蓄电池的充电特性,利用dsPIC30F5011设计了一台能进行最大功率点跟踪( MPPT)的光伏充电系统,在快速充电阶段,利用基于电导增量的改进算法对光伏阵列进行MPPT,以最大功率对蓄电池充电;在过充和浮充阶段,利用带有温度补偿的电压PI调节算法实现过充和浮充.实验与仿真结果表明,改进的...     

一种应用于光伏发电MPPT的变步长电导增量法

太阳能光伏发电的最大功率点跟踪(MPPT)控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一。此处提出一种应用于光伏发电的新型MPPT算法,用P-U曲线上不同点的斜率的绝对值确定MPPT的步长,使光伏电池的MPPT快速且稳定无振荡。Matlab仿真及样机实验结果表明:对比定步长电导增量法,能在快速跟踪到光伏电池最大功率点(MPP)的同时,有效降低光伏系统在MPP处的振荡,减小了能量损耗。     

基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术

针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。     

基于插值计算法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

针对光伏发电系统中太阳能最大功率跟踪点(MPPT)算法的不足,基于插值计算法和变步长滞环比较法结合,提出了改进算法。该算法有效克服了传统MPPT算法中存在的误判与震荡现象,并提高了算法的精度和跟踪速度,在Matlab/Simulink下进行MPPT控制算法的建模与仿真,仿真结果表明,该算法有效提高了系统的动态响应速度和稳态精度。     

基于改进FOA优化BP神经网络算法的光伏系统MPPT研究

针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性。     

基于最优梯度的滞环比较光伏最大功率点跟踪算法

光伏电池的输出功率特性随着外界环境的改变而变化.为使光伏阵列得以高效利用,需要对光伏并网系统进行最大功率点跟踪.提出了一种滞环比较法和最优梯度法相结合的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法,它很好地克服了最大功率点跟踪过程中的振荡和误判问题.为了验证该算法的有效性,在 PSCAD/EMTDC 软件平台上搭建了三相单级式光伏并网仿真系统,对常规的定步长扰动观察法和改进算法进行了仿真对比分析.结果表明:改进后的 MPPT 算法能有效消除直流电压的扰动纹波;当外界环境突变时,系统能快速稳定在新的最大功率点.     

结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法

光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。