双环模糊控制光伏系统最大功率跟踪研究

光伏阵列的输出功率随外部环境(光照强度、环境温度)和负载的变化而变化,为充分发挥光伏器件的效能,需采用有效率的最大功率点跟踪方法。在分析光伏系统中最大功率点跟踪的问题之后,为了能够进一步提高光伏发电系统的效率和系统的稳定性,提出了一种基于模糊逻辑的双环控制的最大功率点跟踪的方法,在以往模糊控制环节的基础上再加入一个内环的模糊控制,搭建了光伏发电系统的仿真模型,通过验证表明双环模糊控制法比传统方法有更高的效率和更高的精度,并且能有效地减小系统功率损耗,且具有能同时兼顾跟踪精度和响应速度的优点。研究对比之后证实此种方法提高了系统的输出功率,保持了系统稳定,提高光伏系统MPPT控制的鲁棒性和精确性。     

基于模糊逻辑双环控制的光伏发电系统最大功率跟踪算法

根据光伏阵列非线性伏安特性,提出了基于模糊逻辑双环控制光伏阵列最大功率跟踪算法,使得光伏阵输出功率接近于理论最大值.系统主要由单相逆变器、控制器和交流水泵机组组成,主控制环实现光伏阵列最大功率跟踪初级模糊控制算法,输出为最大功率点处电压.该电压作为逆变控制器参考输入电压,内环模糊控制用于控制变频器输出频率,进一步控制交流水泵机组的输出功率,实现了更高精度的跟踪光伏阵列最大功率点跟踪.实验结果表明,所提出算法能有效提高光伏阵列的输出效率.     

永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪非线性抗扰控制

针对永磁同步发电机的非线性、内部参数不确定以及外部扰动等问题,提出了一种直驱式永磁同步风力发电系统最大功率跟踪的非线性抗扰控制方法。该方法使用一种非线性光滑函数来设计非线性扩张状态观测器(NLESO)和非线性抗扰控制律。由NLESO来实现系统扰动及不确定性的估计,前馈到控制输入端对扰动进行补偿,从而有效提高了系统的抗扰能力。分析了NLESO的收敛性。仿真结果表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高的特点,而且无超调无抖振现象,因而在风力发电系统最大功率跟踪控制领域具有较大应用价值。     

基于纵横交叉算法的波浪发电装置最大功率跟踪控制

针对波浪能最大功率点跟踪控制中,浮子水动力模型的非线性,使传统群智能算法存在局部最优问题,提出纵横交叉算法(CSO)控制方案。CSO的纵向交叉算子,在纵向交叉概率判定下进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部最优状态; CSO的横向交叉算子完成个体间的随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干个子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子的交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被迅速地分发到种群的各变量中,用以改变搜索路径。仿真表明,在波浪周期发生变化时,纵横交叉算法能够实现最大功率点跟踪,并提高收敛速度。     

Maximum power point tracking of partially shaded solar PV system using modified Fibonacci search method with fuzzy controller

This paper presents the modified Fibonacci search based Maximum Power Point Tracking (MPPT) scheme for a Solar Photovoltaic Array (SPVA) under partial shaded conditions. Partial shaded SPV modules produce several local maximum power points, which makes the tracking of the global maximum power a difficult task. Most of conventional tracking methods fail to work properly under these nonuniform insolation conditions. The real Fibonacci search based MPPT fails to track the global peak (GP) under partial shaded conditions. This paper improves the method by considering power ripple and wide search range so that the proposed method tracks GP for all the conditions. It is checked for different shading patterns through simulation and verified experimentally. In this paper, the advantage of using Fuzzy Logic Controller (FLC) is also presented. Fuzzy rules are optimized using genetic algorithm (GA). Comparative studies have been made for Proportional plus Integral (PI), nonoptimized FLC and GA optimized FLC. From the simulation results, it is observed that the fuzzy controller reduces error and it gives rapid response to environmental changes. Furthermore, it does not require any tuning of the parameters, unlike conventional PI controller, wherein the controller gain parameters needs to be changed when solar insolation changes.     

一种最大功率点跟踪算法与实现

为了实现基于固定电压法自适应电导增量法的最大功率点跟踪算法,设计了一种基于DSP和CPLD的太阳能控制器,并通过与其他最大功率点跟踪算法比较,验证算法的优越性。实验证明,算法在最大功率点的跟踪速度和跟踪精度上具有一定优势。     

基于ACPI的风力发电系统MPPT控制方法

针对直驱永磁同步风力发电系统存在非线性、参数不确定性以及转矩扰动等问题,研究了一种基于自耦PI控制理论的最大功率跟踪控制方法.该方法以转速跟踪为目标,将发电机内部动态与外部输入转矩的不确定性定义为一个总和扰动,从而将非线性不确定系统映射为未知线性系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统.据此设计了基于误差速...     

基于最优占空比的风力发电机MPPT方法研究

针对目前已有的最大功率跟踪(MPPT)控制方法的不足,为提高风力发电的最大风能利用效率,根据风力发电机和boost变换器的输出特性,在变风速条件下,通过给定最佳机械转矩,直接计算最优占空比,控制风机电磁转矩,实现最大功率追踪控制.针对GP-300和FD-5型直驱式永磁风力发电机,进行功率跟踪控制仿真实验,实验结果表明所提出方法的有效性和可靠性,并具有良好的工程应用前景.     

光伏发电系统的最大功率点跟踪算法及仿真研究

首先介绍了光伏电池的模型结构和输出电压电流特性曲线,引出光伏发电系统最大功率点跟踪的两种算法原理,给出了算法实现的流程图,最后通过MATALB/SIMULINK进行仿真实验,并比较了两种算法的性能。     

基于模糊滑模控制的风电机组最大风能追踪策略

针对风电机组最大风能追踪问题,采用一种模糊滑模控制策略.该方法首先以发电机转速和电磁转矩作为状态变量建立滑模切换面,获得等效控制律和切换控制律.其次,根据滑模切换面状态,采用模糊规则推理方法柔化切换控制作用,削弱滑模控制抖振,得到模糊滑模控制律.在此基础上,根据风力机的最优运行区域,对1.5 MW风电机组的最大风能追踪控制进行研究,仿真结果表明,该方法能够很好地控制风力机转速准确跟随风速变化,保持最佳叶尖速比和最大功率系数,使风力机输出功率保持在最优运行区域,在实现最大风能捕获的同时,降低机组机械载荷.     

Maximum power point tracking controller implementation in multiple input converter for effective solar energy harvesting using maximum power point resistance method

Solar energy is widely acknowledged as one of the most promising renewable energy sources for addressing future electrical energy demands. Photovoltaic modules (PVms) convert solar energy into electrical energy and are highly sensitive to nonlinear changes in environmental circumstances, which in turn affect the generation of electricity from the PVms. The module-level maximum power point tracking (MPPT) of PVms using multiple input converters (MICs) is the effective and cost-efficient method among all the methodologies and techniques. MICs, on the other hand, suffer from a cross power-sharing difficulty due to their modular design, which implies that the individual cells that make up the device impact on each other's power-sharing operation. The solution to which have been ignored in the literature. The objective of this paper is to employ the maximum power point resistance (MPPR) approach to determine an appropriate duty ratio range for the proposed MIC while taking into consideration the cross effect of different cells. Steady-state, power loss, and efficiency analysis of the proposed MIC structure with less component count have been included. The proposed approach has been validated experimentally and further, a comparative analysis with recently reported various approaches has also been included to prove the suitability of the proposed approach.     

Maximum power point tracking without current sensor for photovoltaic module integrated converter using Zigbee wireless network

In this paper, a simple maximum power point tracking method for series-connected DC–DC converter module of photovoltaic power conditioning systems is proposed. This approach enables maximum power point tracking control with the converter’s output voltage information instead of calculating solar array power, which significantly simplifies the sensor network by removing any current sensor. Furthermore, there is no multiplication process of power calculation for perturbation-and-observation algorithm to track the maximum power point because the power calculation is replaced by simple output voltage sensing. This simple tracker realization can reduce the cost and size, and can be utilized with a low performance/low cost controller. For the implementation of the proposed control strategy, Zigbee (Xbee-pro) wireless communications and DSP’s Series Communications Interface are utilized. Then, a couple of series-connected hardware prototype of photovoltaic modules was built and tested for the performance evaluation.     

基于灰色BP神经网络的光伏发电系统最大功率点跟踪

为了提高太阳能的利用率,应使光伏阵列时刻都工作在最大功率点上。提出分别利用BP神经网络法与灰色BP神经网络法对最大功率点进行跟踪,对给定参数的光伏电池特性进行仿真分析,对建立好的BP神经网络通过Matlab编程进行训练,得到最优的训练系数,从而可以得到给定参数的光伏电池的最大功率点跟踪模型;计算出跟踪误差,再结合灰色预测方法对误差进行校正,进而得出误差较小的预测模型和最大功率点跟踪模型。计算结果表明,基于灰色BP神经网络法对最大功率点的跟踪迅速、准确。     

最佳叶尖速比的最大功率自抗扰跟踪控制

针对永磁同步风力发电系统中存在的不确定、多干扰、效率低等问题,提出一种以实现最大功率跟踪控制为目标,实时跟踪电机转速的基于最佳叶尖速比的自抗扰控制策略。该方法不依赖于系统数学模型,将永磁同步风力发电机存在的、影响转速难以实时跟踪的非线性、强耦合、参数变化、外界干扰等不确定性看成系统总干扰。通过扩张状态观测器对系统的总干扰进行估计,然后通过反馈控制器进行干扰补偿,从而提高转速的跟踪能力。仿真结果表明,与传统的PI控制方法相比,自抗扰控制不仅能保证系统实现最大功率输出,而且提高了系统的鲁棒性和抗干扰性能。     

双转子永磁同步风力发电机的最大功率跟踪控制

针对通风管道系统,安装单台永磁同步风力发电机不能二次利用风能、风能利用率低,安装多台成本较高的缺点,提出一种具有前后两个半径不同的风机,且风机旋转方向相反的双转子永磁同步风力发电机.在分析双转子永磁同步风力发电机和传统最大功率跟踪控制的工作原理的基础上,得出前后风机风轮半径的关系、前风机作用下发电机输出功率和前风机的最...     

部分遮挡条件下光伏阵列最大功率点跟踪方法

针对光伏阵列在部分阴影遮挡条件下具有多个局域最大功率点的最大功率点跟踪问题,在详细分析光伏阵列I-V特性的基础上,提出一种新颖的全局最大功率点跟踪方法。该方法根据光伏阵列最大功率点附近电压随电流的增加迅速下降的特点,先以大步长扫描方法锁定到各局域峰点附近,然后再采用PO法以小步长跟踪该峰点,最后通过比较搜索到的各个局域峰点的功率来确定全局最大功率点。仿真和实验结果表明所提方法能够准确而迅速地跟踪到全局最大功率点,有效提高光伏阵列在部分阴影遮挡条件下的并网发电输出效率。     

局部阴影下光伏电池最大功率点跟踪方法

随着能源和环境问题的日益严重,太阳能作为一种绿色可再生能源得到大力发展。光伏发电是太阳能利用最常见的形式,最大功率点跟踪（MPPT）是提高光伏发电效率的有效途径之一。由于光伏发电系统所处环境复杂,部分组件被遮挡的问题难以避免,传统的跟踪算法可能出现误判。针对此问题,本文以局部阴影下最大功率点跟踪控制为主线展开研究,分析光伏发电原理,搭建了4串2并结构的光伏阵列。通过仿真和编程探究了阵列在局部阴影下的输出特性并总结规律。在此基础上,对最大功率点跟踪进行了理论分析,并基于粒子群算法设计出了有效的控制方法,实现了局部阴影下最大功率点跟踪,利用Simulink进行仿真,验证了算法的可行性。     

蚁群算法优化RBF神经网络的光伏发电MPPT

针对如何提高光伏电池最大功率点预测跟踪精度的问题,讨论了光伏电池非线性输出特性。在此基础上,建立基于RBF神经网络的光伏电池最大功率点预测跟踪模型,以光照强度和温度为模型的输入,光伏电池的最大功率点电压为模型输出,并将RBF神经网络的中心参数采用蚁群算法进行优化,从而实现最大功率点预测跟踪。仿真结果表明,该方法比传统的RBF神经网络方法具有更高的预测精度,能更好地预测跟踪光伏电池的最大功率点。     

模糊控制在高频逆变电源中的应用研究

以负载串联谐振逆变电源为模型,针对负载参数变化引起的固有谐振频率变化,导致逆变器效率降低及开关器件应力增加的普遍现象,提出一种基于FUZZY-DPLL控制的逆变电源.并在MATLAB中进行系统建模及验证,仿真及实验结果表明,采用FUZZY-DPLL复合控制的逆变电源具有快速的动态性能和高精度稳态性能的特点.     

Adaptive fuzzy logic load frequency control of multi-area power system

Based on indirect adaptive fuzzy control technique, a new load frequency control (LFC) scheme for multi-area power system is proposed. The power systems under study have the characterization of unknown parameters. Local load frequency controller is designed using the frequency and tie-line power deviations of each area. In the controller design, the approximation capabilities of fuzzy systems are employed to identify the unknown functions, formulate suitable adaptive control law and updating algorithms for the controller parameters. It is proved that the proposed controller ensures the boundedness of all variables of the closed-loop system and the tracking error. Moreover, in the proposed controller an auxiliary control signal is introduced to attenuate the effect of fuzzy approximation error and to mitigate the effect of external disturbance on the tracking performance. Simulation results of a three-area power system are presented to validate the effectiveness of the proposed LFC and show its superiority over a classical PID controller.