基于模糊控制的光伏系统MPPT

针对光伏电池的非线性特性和光伏阵列成本高、转换效率低的缺点,为充分提高光伏发电系统的效率,根据最大功率点跟踪原理及常用MPPT方法的优缺点,本文提出了将模糊控制算法应用到光伏系统最大功率点的跟踪控制中。该方法能快速响应外界环境的变化,并且在最大功率点波动比传统方法小。Matlab/Simulink仿真结果证明,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,同时能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点。     

基于模糊控制-扰动观察法的光伏MPPT跟踪技术

本文提出了基于模糊控制-扰动观察法的光伏MPPT跟踪技术。通过分析光伏电池的工作特性,建立光伏电池输出功率的数学模型,进一步建立了模糊控制-扰动观察法的实施步骤,并搭建了Matlab/Simulink仿真模型,对扰动观察法的光伏MPPT跟踪技术与提出的跟踪技术进行了仿真,并对两种跟踪技术仿真数据进行了对比。仿真表明,所提的方法功率波动范围小,跟踪精度高,能以很快的速度达到最大功率点等优点。     

一种PI-模糊控制光伏MPPT扰动观察法的改进方法

为了使光伏电池的光电转化效率能有最大限度提高,采用基于PI-模糊控制理论的光伏MPPT扰动观察法,对传统的光伏MPPT跟踪方法进行改进。实现方法是根据光伏系统的输出状态,利用模糊逻辑控制器实时调整扰动幅度,使用PI控制器减轻稳态误差。在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统各模块,比较分析改进前后的仿真结果,论证了改进方法有利于减轻光伏电池最大功率点附近的振荡,也在一定程度上加快了响应速度。     

基于模糊PI的光伏发电双MPPT研究

针对光伏阵列非线性工作特性及传统MPPT控制中响应外界环境变化缓慢、最大功率点附近功率振荡现象明显等缺点,对其最大功率点跟踪算法进行分析,提出了一种模糊PI控制下扰动观察法(PO)和恒电压控制法(CVT)相结合的双MPPT(dual maximum power point tracking MPPT)控制方法应用于光伏发电系统。通过建立模糊PI控制下的光伏发电双MPPT系统模型,构建系统控制量及变化量变化规则,设计仿真参数。仿真实验结果表明本方法在外部环境变化时能快速准确地跟踪光伏阵列最大功率点,具有良好的动态和稳态性能。     

基于模糊控制的光伏MPPT控制策略及仿真分析

光伏发电系统工作过程易受光照、温度等环境条件的影响,导致系统工作点的偏移,为使系统输出效率最大化,应进行最大功率点跟踪（MPPT）。针对传统扰动观察法跟踪速度慢、功率波动大的问题,提出基于模糊控制的光伏MPPT控制策略。通过搭建Simulink仿真模型,并在相同环境条件下对两种算法进行仿真,结果显示基于模糊控制的光伏MPPT控制策略能快速、平稳地实现光伏MPPT过程。     

光伏发电最大功率跟踪的非对称模糊控制

受外界环境影响,光伏电池系统的输出特性呈现非对称的强非线性,输出功率常常偏离最大输出功率点(MPP)。为提高光电能量转换效率,在分析P O机理的基础上,采用扰动观察法(P O)跟踪光伏电池MPP;针对P O缺点,在MPP两侧采用不同的隶属度函数和模糊控制规则,提出了一种非对称模糊控制算法,并使用Matlab中的Fuzzy工具箱对模糊控制器进行了设计。基于所搭建的Matlab/Simulink仿真模型,对比分析了在环境变化时P O法和非对称模糊控制法的最大功率点跟踪曲线。仿真结果表明,所提方法提高了MPP跟踪的动稳态性能,在外界环境变化时更能有效、快速、准确的实现最大功率点跟踪。     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT设计

为了提高光伏发电的效率,分析了光伏发电系统最大功率点跟踪控制的原理,选出了实现最大功率跟踪的硬件电路。针对光伏电池输出的非线性特点,提出了将模糊控制应用于光伏发电的 MPPT 控制中,设计了模糊控制器,并在正常光照及光照强度变化的条件下对模糊算法控制系统和扰动观察算法控制系统进行了仿真实验,得出两种算法控制下系统输出的电压波形。通过对波形的对比分析,进一步证明了模糊MPPT控制系统响应快,抗干扰能力强,系统稳定性好。     

基于模糊控制的光伏MPPT研究

针对光伏电池输出的非线性等特点,采用了一种模糊控制算法在Boost电路上实现光伏电池的最大功率点跟踪,仿真的结果表明,该算法可快速、稳定地跟踪光伏电池的最大功率点。由于能源紧缺,环镜污染日益加剧,太阳能、风力、生物质能等可再生能源的开发利用越来越受到人们的广泛重视。太阳能光伏发电系统是一种新型的能源系统,它具有清洁、环保等优点,但是光伏电池工作时,受日照强度、环境温度的影响,其端电压会发生变化,     

光伏MPPT系统电压控制器的优化设计

分析了光伏MPPT系统构成及工作原理。使用基于变步长电压扰动法作为功率/电压寻优控制器。为实现快速稳定的光伏MPPT响应,重点对光伏输出电压控制器的电压环进行优化设计。设计了一种光伏MPPT电压复合控制器,采用电压顺馈+PI调节器的方法实现。通过对光伏输出电压控制器进行数学建模得到电压闭环传递函数。确定了最佳PI调节器参数以得到快速稳定的MPPT控制。仿真分析结果以及试验结果表明,此电压复合控制器能够快速、稳定地实现光伏MPPT响应。     

基于模糊和声搜索算法的光伏MPPT控制研究

针对光伏MPPT算法在对多峰值P-V曲线搜索中的跟踪精度和速度不能兼顾、存在搜索震荡、容易陷入局部极值功率点的问题,提出了一种基于模糊和声搜索(fuzzy harmony search,FHS)算法的光伏MPPT算法,同时引入模糊自适应因子k对音调调节步长BW进行自适应调整,实现高精度跟踪、迅速收敛和高稳定性.通过在M...     

双模糊控制法在光伏并网发电系统MPPT中的应用

提出一种在光伏并网发电系统中进行最大功率点跟踪(MPPT)的双模糊控制法,将非对称模糊MPPT与模糊PID相结合,在设定参考电压环节使用模糊控制代替诸如扰动观察法等传统方法,在消除实际电压与参考电压偏差这一环节用模糊PID替换普通的PID控制。此外,还提出了4个反映MPPT性能的指标:环境缓慢变化时的MPPT时间、光伏阵列发出的能量大小、稳态时的功率波动大小和环境剧烈变化时光伏阵列发出的能量大小。设计了4个算例,在MATLAB/Simulink环境下对5种控制方法分别进行了仿真分析。通过对比各方法的性能指标和相应的输出功率波形图,验证了所提出的双模糊控制法是一种比传统方法更优的MPPT控制方法。     

基于模糊PI调节Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制

详细分析了光伏电池及光伏阵列的工作特性,建立了光伏电池的等效电路及数学模型,根据实际的光伏电池参数计算得出相应数学模型的拟合参数,并根据拟合参数建立了光伏阵列的MATLAB模型。利用Boost电路提升光伏阵列的电压,采用改进的导纳增量法实现光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)功能,并利用模糊PI控制算法修改控制参数以提高系统的速度。通过对电路的分析,得出了其小信号状态空间模型,利用模型仿真可知电路是一个稳定的系统。实验结果验证了系统工作稳定、可靠、快速。     

改进乌鸦算法的光伏阵列MPPT研究

在局部遮阴或光照不均匀的情况下,光伏阵列的功率-电压(P-U)特性曲线会出现多个极值点.传统智能优化算法普遍存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优等缺陷.为解决该问题,提出改进乌鸦算法(ICSA)的MPPT控制方法.在种群初始化上,引入基于反向学习的Tent混沌初始化策略,增加种群多样性,帮助跳出局部最优;在算法位置跟...     

基于广义动态模糊神经网络的光伏电池MPPT控制

依照最大功率点跟踪(MPPT)的原理,在综合考虑各种不同的控制方法优缺点的基础上,提出了一种新的基于椭圆基的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的光伏电池的智能控制方法.通过GD-FNN算法调节PWM的占空比来控制光伏电池的输出电压,实现阻抗匹配,达到能量的最优化.仿真结果表明,这种控制方法能够有效地跟踪到电池的最大功率,并且具有较好的稳定性.     

基于改进型扰动观察法的光伏阵列MPPT方法研究

在分析光伏电池数学模型和输出特性的基础上,提出了一种固定电压法与改进的自适应步长占空比直接控制法相结合的方法.该方法应用固定电压法与自适应步长的扰动观察法相结合跟踪光伏阵列的最大功率点,在变化的环境条件下,使用MATLAB软件对这种自适应步长的跟踪方法进行仿真.仿真结果表明,所提方法能够快捷、准确地跟踪到光伏阵列的最大功率点,具有较好的控制精度,减少了在最大功率点振荡的能量损失,从而提高了光伏发电系统的能量转换效率.     

基于改进细菌觅食算法的光伏阵列MPPT研究

光伏发电系统具有非线性和时变不确定的特性,因此需要对其进行最大功率点跟踪(maximum power pointtracking,MPPT).现有的MPPT算法在收敛精度或收敛速度上存在一定的缺陷.采用智能探寻游动细菌觅食算法进行光伏电池阵列最大功率点跟踪研究.该算法使细菌提前探测下一位置的适应度大小,若是优于当前时刻,则继续游动,反之,则停止游动.这样可以避免游动到差环境下,大大加快了算法的运行速度,改善了运行过程的平稳性.仿真结果表明,智能探寻游动细菌觅食算法与现有细菌觅食算法相比,具有收敛速度快和平稳性好的优点.     

基于NACS-PSO算法的光伏系统 MPPT控制研究

对于局部遮阴下的光伏阵列,传统的最大功率点跟踪算法收敛速度慢、精度差、功率波动大且容易陷入局部最优。为此,提出一种基于新型自适应布谷鸟算法与粒子群算法相结合的复合算法。该方法在布谷鸟算法中引入自适应发现概率和自适应莱维飞行步长控制因子,同时加入对立种群策略,以提高算法收敛速度和全局寻优能力。在算法前期,用粒子群算法全局搜索快速找到全局最大功率点附近,后期用新型自适应布谷鸟算法在局部范围内精准寻优,以快速、准确和稳定地跟踪到全局最大功率点。仿真结果表明,本文提出的算法在四种光照模式下的收敛时间和跟踪误差分别为0.106 s和0.012%、0.108 s和0.034%、0.110 s和0.059%、0.106 s和0.031%,均优于其他算法,验证了本文算法在六种对比算法中,收敛速度最快、跟踪精度最高、功率波动最小、陷入局部最优的可能性最小。