组合模糊控制技术与扰动观察法提升光伏发电MPPT性能

组合典型MPPT算法以优化系统性能是光伏发电新的研究范式。针对传统单一MPPT算法无法兼顾动态性能和稳态性能问题,尝试将模糊控制技术和扰动观察法进行组合用于光伏发电MPPT控制,具体方法是当系统靠近功率曲线两端时采用扰动观察法跟踪,当系统位于最大功率点附近采用模糊控制技术跟踪。实验结果表明,组合控制算法能够根据系统所处状态准确地在扰动观察法和模糊控制算法之间切换,系统响应时间相对于模糊控制缩短了31%,稳态误差相对于扰动观察法减少了67%,系统性能显著提升。     

基于Simulink的光伏电池组件建模及仿真研究

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,利用MPPT方法的自身特性,采用扰动观测法,在Mat lab/Simulink下建立基于查表法的模糊控制光伏发电系统的仿真模型,Simulink仿真结果证明,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,显示了模糊控制方法的优越性,改善了光伏电池转换效率低的缺点。     

功率预测的改进自适应变步长光伏MPPT算法

扰动观察法是太阳能光伏发电系统MPPT应用最普遍的方法之一,追踪过程中光照非均匀变化时扰动观察法存在功率点误判问题且扰动步长设置无法兼顾MPPT的动稳态性能,基于MPPT传统功率预测和自适应变步长思想提出了一种改进MPPT算法,引入光照变化率,将非均匀光照变化线性化处理,解决了扰动观察法在光照非线性变化时存在的dP误判...     

基于关系矩阵的主被动传感器统计融合算法

针对传感器对目标跟踪时观测噪声非高斯问题,提出了一种基于关系矩阵的主、被动传感器量测统计融合算法.采用方差加权距离处理传感器量测噪声非高斯问题,运用传感器综合融合度构建关系矩阵,并且在门限附近采用椭圆模糊处理技术,利用Perron-Frobenius定理计算量测融合过程中每个传感器的权重.仿真结果表明当传感器观测噪声具有非高斯特性时,基于关系矩阵的主被动传感器统计融合算法和传统的融合算法相比扰动较小,具有较好的稳定性,可用于改善跟踪系统的抗干扰能力.     

基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

常规的滞环比较法能够在较大程度上避免振荡和误判现象,在光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)系统中具有广阔的应用前景,然而常规的滞环比较法难以获得较高的稳态跟踪精度。提出了一种基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法,并且结合常规扰动观测法进行了仿真对比,仿真结果证明了该方法的有效性。     

分段变步长MPPT算法在风力发电系统中的应用

针对传统定步长爬山搜索(HCS)法在风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)控制过程中的快速性和准确性矛盾,提出了一种基于爬山搜索法和模糊控制的分段变步长MPPT算法.该算法根据发电机P-ω特性曲线对最大功率点(MPP)跟踪过程进行分段,使系统能够根据工作点所在的区域选择合适的跟踪算法和步长完成最大功率跟踪.在Matlab/Simulink中分别对提出的模糊分段变步长算法和传统爬山搜索法进行了仿真.仿真结果表明:所提算法明显地改善了系统跟踪MPP的速度和稳态精度,在MPPT方面明显优于传统的爬山搜索法.     

一种应用于光伏系统的MPPT算法设计及仿真

提出一种依据功率变化大小的变步长扰动观察法,应用于光伏系统的最大功率跟踪(MPPT),并在实现MPPT算法的过程中融入系统不同工作模式下的降额处理方法,并通过仿真验证了此算法的正确性.     

模糊PID控制在光伏发电MPPT中的应用

光伏电池的输出功率随外部环境和负载的变化而变化,为有效利用太阳能,需要对其进行最大功率点跟踪(MPPT).模糊控制属于有差控制,在最大功率点附近仍有振荡存在,为进一步提高光伏发电MPPT控制品质,提出一种基于占空比扰动的模糊PID双模控制策略.其基本方法是直接将占空比作为控制变量,在模糊控制基础上加入了传统的PID控制,在大偏差范围内采用模糊控制进行快速响应调整,在小偏差范围内的精度调整采用常规PID控制,实现了MPPT精确性和快速性的兼备.仿真结果表明,改进方法能够快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,避免在最大功率点的振荡,提高了能量转换效率.     

多波峰光伏MPPT算法研究与应用

针对光伏发电系统中单峰值算法的缺陷,本文提出一种多波峰光伏MPPT算法.首先就单峰值算法存在的问题做了简单分析,接着介绍了MPPT算法的原理研究、建模及实现过程,并列举了实际应用范例,包括相应的负载装置、两级式电路结构两种设计,验证了本算法的增益效果及描述适用的应用领域.     

基于自抗扰控制的机器人定位策略

机器人定位即需根据传感器测量对自身位置进行估计. 由于机器人系统模型的复杂非线性, 工况环境中的不确定干扰, 定位结果不可避免地会受到系统内外扰动的影响. 现有的定位算法往往仅能依赖模型或传感配置以及算法自身的鲁棒性被动抗扰, 这使得定位系统的抗扰能力有限、应用场景受限. 本文基于自抗扰控制思想提出一种 能够主动补偿系统内外扰动的机器人定位策略. 该策略将系统中所有能够影响最终定位结果的不确定因素统一视为总扰动, 并设计扩张状态观测器实现对总扰动的观测, 在此基础上构建控制器补偿总扰动影响, 以使定位结果更加准确. 与传统的定位抗扰策略相比, 本文所提出的抗扰定位策略并不依赖于模型或特定的传感配置, 能够处理任意有界的扰动类型, 理论上能够成为定位抗干扰的终极解决路径. 最后, 基于李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性. 仿真和实车实验验证了本文提出的基于自抗扰控制的机器人定位策略能够有效地观测系统总扰动, 并补偿扰动影响, 提高定位结果的准确度.     

Design and development of new control technique for standalone PV system

A Sub-Maximum Power Point Tracking (S-MPPT) algorithm improves the performance of Photo Voltaic (PV) systems. This S-MPPT is used in single-phase PV system to test the tracking accuracy and its impact on the consistency of the whole system. Single phase PV Deadbeat Scheduler is proposed in this paper. The Deadbeat scheduler is a linear system. It initializes each initial state of the system to zero in shortest time possible. A single phase PV structure configuration is proposed to decrease the partial shading effect by changing the parameters of S-MPPT control algorithm. Thus, voltage sensor based S-MPPT algorithm through voltage reference control technique with the help of controller is developed for minimizing the tracking time and steady state oscillations. Selection of the objective function to mitigate the drawbacks associated with voltage sensor based algorithm for a decrease in solar irradiance are also demonstrated. The proposed MPPT algorithm with the designed controller is tested for a step change in irradiance from 270 to 480 W/m2 with a perturbation time of 20 ms and ∆V = 0.5 V (perturbation of voltage). From the simulation results, the proposed method with S-MPPT plus deadbeat control algorithm is compared with other existing algorithms.     

基于RBF神经网络的风光互补路灯系统MPPT研究

为了提高风光互补路灯的稳定性和使用寿命,根据风光互补路灯系统非线性、多物理量等特性,分别对风力发电和光伏发电采取最大功率点跟踪(MPPT)控制。该方法基于径向基函数(RBF)神经网络,分别以风力发电整流器输出的电压、电流和太阳能电池板输出的电压、电流作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络直接改变Boost电路的占空比,使风光互补系统工作在最大功率点。仿真和试验结果表明,所提出的MPPT算法与扰动观察法算法相比,有更好的快速性和能量利用效率。     

基于极值搜索的光伏电池最大功率点跟踪仿真

针对光伏发电系统中最大功率点跟踪问题,在太阳能电池的数学模型的基础上建立了PV模块的Matlab仿真模型;考虑到了太阳能的波动性和随机性对太阳电池阵列的影响,利用一种基于极值搜索方法的实时MPPT控制原理,控制Buck DC/DC变换电路,结合S函数在Matlab/Simulink环境下建立其动态仿真模型,实现了光伏电池输出的最大功率跟踪;仿真结果表明,该算法具有较好的动态特性和稳态特性,具有一定的实用价值。     

Bond graph modeling and optimization of photovoltaic pumping system: Simulation and experimental results

Bond graphs are a promising possibility for modeling complex physical systems. This paper explores its potential by undertaking the analysis, modeling and design of a water pumping photovoltaic system. The effectiveness of photovoltaic water pumping systems depends on the sufficiency between the generated energy and the volume of pumped water. Another point developed in this paper presents the optimization of a photovoltaic (PV) water pumping system using maximum power point tracking technique (MPPT). The optimization is based on the detection of the optimal power. This optimization technique is developed to optimize the usage of power. The presented MPPT technique is used in photovoltaic water pumping system in order to increasing its efficiency. A buck–boost chopper allows an adaptation interface between the panel and the battery checked by a tracking mechanism known as the MPPT (Maximum Power Point Tracking). A new algorithm is presented to control a maximum power point tracker MPPT through a bond graph. From the chemical reactions in the batteries to the control laws of the power electronics structures, a bond graph model is proposed for every single part of the system. The model is used in simulations and the results compared to actual measurements. The model is used in simulations and the results compared to actual measurements, showing an accuracy of nearly 99%.     

基于无线传感器网络的光伏系统MPPT应用研究

光伏电池输出的功率随外界环境条件的变化而变化,通常采用最大功率点跟踪技术以获得最大功率输出。结合无线传感器网络(WSNs)节点的工作方式与光伏系统的特点,提出了一种基于WSNs的光伏系统最大功率点跟踪技术。针对开路电压法的不足,利用WSNs节点的测温工作方式来进行温度补偿。当系统工作在最大功率点附近时,引入阻抗匹配算法,可有效消减光伏输出功率在最大功率点处的振荡现象,从而提高系统效率。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

航空发动机传感器故障鲁棒检测方法

研究发动机传感器故障准确检测问题,现代航空发动机数字电子控制系统对传感器的可靠性要求日益提高。针对航空发动机结构复杂,又工作在高温和高压下,常规采用的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报。为了提高检测精度,提出建立航空发动机数控系统传感器未知输入故障模型,采用特征结构配置的方法,通过配置闭环系统左特征向量实现故障检测残差对不确定性因素的干扰解耦,降低扰动对故障诊断结果的影响。用某型涡扇发动机数控系统传感器故障数字仿真试验表明,所设计的方法对范数有界的不确定量可以实现干扰解耦,抑制干扰对故障检测的影响,改善检测算法的鲁棒性,提高检测结果的准确性,同时满足在线运算的实时性要求。提高了航空发动机的可靠性,保证了安全飞行。     

低风速风力机最大风能追踪的互补滑模控制

针对风力机系统在最大功率点跟踪(MPPT)阶段易受风速等不确定因素的影响,为了进一步提高风力机的风能捕获效率,本文在滑模控制的基础上提出了一种互补滑模控制方法.首先,建立了含有干扰项的风力机系统的线性化模型,采用广义滑模面与互补滑模面相结合的方法设计了互补滑模控制器,并在理论上证明了此控制方法能够有效保证风力机转速跟踪误差的收敛性,且能提高转速跟踪精度.其次,采用风力机专业仿真软件FAST对美国可再生能源实验室(NREL)的600 kW风力机进行了仿真实验,结果表明本文所提出的控制方法不但能提高风力机的风能捕获效率,而且能有效减小转速跟踪误差.最后,将本文所提方法与现有常见的几种控制方法相比较发现:风力机系统在互补滑模控制策略下,具有更高的风能捕获效率和更小的转速跟踪误差.     

三点比较法在风力发电系统中的应用

由于风的随机性,充分利用风能是风力发电系统的本质要求,在研究了各种MPPT算法的基础上,提出将三点比较法应用于风力发电系统,介绍了风力机运行特性和最大功率点跟踪(MPPT)的原理,分析三点比较控制算法在应用到风力发电系统中的缺点和不足,并在此基础上提出了改进型的三点比较法.采用Matlab软件进行仿真实验,仿真结果表明改进型三点比较法具有良好的收敛性和抗干扰性,同时证明了改进型的三点比较法的正确性和可行性.