基于大变异GA-BP的MPPT的仿真与研究

研究了温度、光照强度对太阳能电池板输出特性曲线的影响。为了提高太阳能电池板的光电转换效率,结合影响光伏的两大因素,提出了一种基于大变异遗传算法优化神经网络的最大功率点跟踪的方案。将温度以及光照强度作为该神经网络的输入建立出预测模型,通过MATLAB进行仿真。仿真结果显示出该系统可以准确快速的跟踪到最大功率点从而有效的提高了光伏电池的光电转换效率。     

改进遗传算法在MPPT中的应用研究

为了提高光伏电池的利用率,需对光伏电池的最大功率点进行准确快速的追踪控制.根据光伏电池的非线性特性,建立光伏阵列的数学模型.针对基于遗传算法的占空比扰动法的不足,提出了一种基于改进遗传算法的MPPT法,并在Matlab下进行了建模与仿真,实验结果表明,该算法具有良好的搜索速度,能使系统稳定工作在最大功率点.     

基于固定电压法和功率前馈电导增量法MPPT的研究

在光伏发电系统中,光伏电池的最大输出功率受温度和光照条件的影响,采用最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking,简称MPPT）的方法可以使光伏电池持续输出最大功率。通过对光伏电池模块各种最大功率跟踪方法的分析讨论,提出了一种改进的MPPT方法一一固定电压法结合功率前馈电导增量法,并基于Buck电路用matlab对光伏系统进行了分析与仿真,其结果表明,与常规CVT法,电导增量法相比,该方法能够有效提高最大功率点的追踪精度。     

基于BP神经网络光伏发电系统MPPT的研究

本文首先研究了温度、光强、阴影三个外界因素对光伏电池输出特性的影响。然后,考虑这些因素设计BP神经网络跟踪光伏发电系统的最大功率点。最后,建立MPPT控制的光伏发电系统的仿真模型,并进行了仿真研究。结果表明,该方法能够正确、快速地跟踪光伏电池的最大功率点,具有较好的控制精度。     

基于光伏电池数学模型的MPPT算法的研究

最大功率点跟踪方法（MPPT）可以明显提高光伏阵列的输出效能。为了克服其在光伏电池温度快速变化的情况下会出现误判的缺点,文中介绍一种结合光伏电池数学模型的MPPT算法以防止误判;并针对传统的MPPT算法的跟踪精度和响应速度不理想的缺点,提出一种根据光伏电池温度寻找最大功率点的数值方法,通过Matlab／Simulink仿真验证了其优越性。为光伏电池最大功率输出点跟踪的研究提供参考。     

光伏发电MPPT控制中单变量二次曲线极值跟踪法设计

针对光伏发电最大功率追踪控制中广泛采用的扰动观察法在恶劣天气或云层变化较明显时最大功率跟踪控制不稳定和在某功率点处震荡问题。提出一种基于单变量二次曲线极值跟踪法用于光伏并网的最大功率追踪控制,该方法只需要检测出太阳能光伏板的输出电流一个变量即可,大大简化了最大功率跟踪的控制过程,运用LABVIEW软件进行了仿真和实验研究,仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于遗传算法模糊控制的光伏发电系统最大功率点跟踪技术的研究

针对光伏器件输出功率的非线性特性且工作环境变化频繁的特点,为了获得更好的最大功率点跟踪控制效果,对光伏电池功率电压曲线进行了分析,设计了一种基于遗传算法的模糊控制算法,解决了光伏器件特性在最大功率点两侧不同区间的差异问题,使系统能快速响应外界环境的变化,保证了系统的控制精度,光伏系统始终工作在最大功率点。通过仿真将模糊MPPT控制与基于遗传算法的模糊MPPT控制性能作了比较,结果表明控制性能良好。     

变步长电导增量法在光伏系统最大功率点跟踪的应用研究

固定步长电导增量法在追踪光伏系统最大功率点时无法兼顾稳定精度和追踪速度。基于光伏电池的输出特性和光伏系统最大功率点跟踪(MPPT, maximum power point tracking)控制原理,本文提出了一种变步长的电导增量法用以提高光伏系统的能量利用率。基于MATLAB/Simulink平台,利用Boost电路,搭建了固定步长和可变步长的电导增量法仿真模型,用于追踪光伏系统的最大功率点。仿真结果表明:提出的变步长电导增量法在保证追踪速度的前提下,还能够提高稳定精度,实现了光伏系统动态性能和静态性能的有效兼顾。     

基于遗传算法优化神经网络的光伏发电预测

针对光伏发电系统输出电能随机性对电力系统的影响问题,对光伏输出功率预测方法进行了研究,提出了基于遗传算法优化BP神经网络的光伏预测模型。对光伏发电系统的历史发电量数据和气象数据进行了数学归纳,分析了天气类型、温度、太阳辐射强度等因素对光伏发电功率的影响。建立了基于遗传算法优化的神经网络光伏发电预测模型,提前一天进行了功率预测,且通过动态修正进一步提高了模型预测精度。运用Matlab为神经网络与遗传算法工具箱,对训练好的模型在不同日类型下进行了测试和评估,并与传统神经网络预测结果进行了对比分析。研究结果表明,利用遗传算法优化方法提高了神经网络模型预测光伏输出功率的精度,预测结果与实测结果之间的平均误差百分比减小,预测方法具有工程应用意义。     

基于有限功率的太阳能飞轮储能系统研究

针对传统光伏电池供电功率小且不稳定无法常规驱动异步电动机拖动飞轮高速运转的问题,对光伏电池的供电规律、飞轮储能系统的原理和特点、电机的运行特性等方面进行了研究,提出了一种基于功率追踪模型的控制系统,利用系统中的功率追踪模型计算出了需要的控制参数,结合矢量控制方法对电动机进行了功率控制,该模型可以根据检测到的电池输入功率的变化不断地修正控制参数,从而形成动态控制达到了功率追踪的目的,在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型并且进行了仿真分析。研究结果表明,该系统能够时时地检测光伏电池的输入功率,电机的电磁功率能够有效地追踪输入功率,并且电机能够拖动飞轮以较高速度运转,响应速度快且控制性能良好,达到了功率控制的目的,具有可行性与实际性。     

基于模糊算法的光伏最大功率点追踪研究

针对光伏电池的输出功率随照明、温度和负载等因素而变化,本文对最大功率点跟踪控制方法展开研究,以确保光伏电池的高效输出。将MPPT结合模糊控制算法,以提高光伏电池稳定输出的能力。MATLAB仿真结果表明,本文所提出的控制算法具有良好的静态和动态跟踪效果。     

基于量子粒子群算法的光伏阵列MPPT控制方法研究

提出一种基于量子粒子群优化算法的光伏阵列MPPT控制方法,对光伏阵列中多个太阳能板的最大功率点进行寻优。结合仿真和实测结果表明,该控制方法能够迅速适应环境变化,算法响应速度快,能保证光伏系统最大功率的持续输出。     

并网光伏发电系统的建模与仿真

基于光伏电池的物理特性,建立了光伏阵列的PSCAD仿真模型。考虑到太阳能的波动性和随机性,开发了基于Boost电路的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制器模块,保证了光伏阵列始终保持最大功率输出;然后,采用合理的逆变器控制策略,将光伏阵列接入电网,建立完整的并网光伏发电系统。仿真结果表明,搭建的仿真模型能够准确地反映光伏电池和MPPT控制器的物理特性和准确性,以及在不同光照条件下光伏发电系统的运行特性,对于并网光伏发电系统的研究具有重要意义。     

太阳能水下航行器光伏系统MPPT控制仿真研究

通过光伏电池的简化模型,研究了光伏电池的输出特性,并分析了BUCK斩波电路寻找最大功率点的实现原理.提出了变步长扰动MPPT策略,并在Matlab仿真环境中开发了带有此策略的仿真模型.利用此模型进行计算机仿真,结果表明,太阳能水下航行器光伏系统变步长MPPT控制,能够准确地跟踪太阳能电池的最大功率点,提高了太阳能电池利用效率.     

模糊控制在最大功率点跟踪中的应用

通过分析光伏电池的输出特性,指出了光伏系统实现最大功率点跟踪的重要性,并提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪方法,利用模糊控制算法对非线性系统良好的控制效果,达到了最大功率点跟踪的目的。基于Simulink仿真平台,对提出的跟踪算法进行仿真验证,并与传统的扰动观察法的仿真结果进行对比。仿真结果表明,模糊控制算法具有更好的系统响应特性和稳态特性。     

基于变步长扰动观察法的MPPT研究与仿真

光伏发电系统的运行为了获得最大的功率输出,需要快速准确地进行最大功率点跟踪。介绍了常用控制方法的优缺点。采用改进的自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得更高的响应速度和稳态跟踪精度。仿真结果表明,该算法能有效减小系统在最大功率点的震荡,提高跟踪效率。     

一种变步长电导增量法在光伏系统最大功率跟踪中的应用研究

固定步长电导增量法在追踪光伏系统最大功率点时无法兼顾稳定精度和追踪速度.基于光伏电池的输出特性和光伏系统最大功率点跟踪(MPPT,maximum power point tracking)控制原理,本文提出了一种变步长的电导增量法用以提高光伏系统的能量利用率.基于MATLAB/Simulink平台,利用Boost电路,...     

基于单片机的高效光伏电源管理系统

设计了一种高效光伏电源管理系统,该系统以单片机为主控制器,外围包括蓄电池电压采样电路,蓄电池充电、放电电流采样电路,光伏电池的输出电压采样电路,光伏电池输出电流采样电路,DC—DC变换电路等,相互配合实现光伏电源系统的管理：一方面,系统采用最大功率点跟踪的方法使光伏充电系统输出功率最大,高效利用太阳能;另一方面,对蓄电池的充放电进行过充、过放控制,有效保护蓄电池,延长其使用寿命。     

模糊控制在光伏MPPT控制中的应用

光伏电池输出功率如果不加以控制,将不会以最大功率输出,这样会造成能源的浪费和成本的相对提高。因此,本文以BOOST电路为基础,建立了光伏发电系统直流侧仿真模型,通过采取模糊控制策略,实现了最大功率点跟踪控制.     

基于干扰观测法的电动汽车光伏电池MPPT控制算法的建模与仿真

对于太阳能电动汽车而言,最为关键的是太阳能电池。最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的关键技术之一,在学术研究以及工程应用中都具有重大的意义。利用MATLAB/Simulink仿真平台,使用Sun Power公司的SPR-305-WHT光伏组件构建电池模型,对干扰观测法最大功率点跟踪方法进行仿真研究和分析,并对最大功率点跟踪方法的研究方向做了合理的展望。