基于改进扰动法的光伏电池MPPT仿真研究

根据光伏电池的特性,搭建了其仿真模型,能够模拟不同日照和温度条件下电池的输出特性.针对占空比扰动法的不足,提出了一种基于模糊- PI控制的占空比扰动法进行最大功率点跟踪,并在Matlab环境下进行了仿真验证.仿真结果表明,与占空比扰动法相比,该方法在外界环境变化时能够快速跟踪光伏电池的最大功率点,有效提高最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制.采用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较高的响应速度和稳态跟踪精度.仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制．采用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较高的响应速度和稳态跟踪精度．仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率．     

光伏电池最大功率跟踪系统的建模及仿真

为了充分的分析和理解光伏电池最大功率跟踪系统的动态特性,建立了光伏电池最大功率跟踪系统的数学模型,包括光伏电池模型、最大功率跟踪控制电路模型、PWM控制电路模型、Boost电路模型等。采用模糊逻辑控制与扰动观察法相结合的方法,提高了MPPT的速度和精度。最后开发了光伏电池MPPT系统的仿真软件,模拟了在天气变化情况下的光伏电池的功率输出特性。仿真结果表明,在天气变化情况下,光伏电池MPPT系统能够快速准确地收敛到新的最大功率点具有很好的稳态特性和动态特性。     

光伏发电系统最大功率点跟踪算法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性受光照强度及环境温度影响很大,具有明显的非线性特征。为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行快速准确地跟踪控制。本研究对短路电流法与扰动观察法进行了详细的分析,最后结合两种方法的优点,提出了双模式最大功率点跟踪方法,该方法具有跟踪外部环境变化快,最大功率点无振荡现象,对光伏电池利用率高的优点。此外,日照变化剧烈情况下该方法不会失去MPPT控制的能力。     

分区遗传算法在MPPT跟踪中的应用

光伏电池输出特性与温度、光强等环境因素、负载及电池的老化程度有关,最大功率点也随之变动。应用分区遗传算法进行最大功率点跟踪,可以使光伏输出功率始终保持在最大功率点。分区遗传算法先对光伏电池的输出电压进行分区,找出最大功率点所在区,然后在该区内应用遗传算法找到最大功率点所对应的输出电压。模拟实验表明,分区遗传算法可以取得较好的跟踪效果。     

基于定步长扰动观察法的光伏电池最大功率点跟踪仿真

最大功率点跟踪技术可以保证光伏电池的能量转换效率,在研究最大功率点跟踪原理的基础上,利用MATLAB对定步长扰动观察法光伏电池最大功率点跟踪系统搭建了模型并进行仿真。结果表明,光伏电池的建模完全满足研究需要,定步长观察法MPPT系统可以完成最大功率跟踪。     

基于MPPT的串联型Z源并网逆变器设计

阐述了最大功率点跟踪方法(MPPT),并结合光伏电池的输出特性,提出了一种基于MPT的串联型Z源并网逆变器结构,并详细阐述了该方案的工作过程和软件的主要结构.最后根据该结构进行了数据仿真.     

一种新型的光伏电源最大功率点跟踪方法研究

介绍了一种基于DSP的新型光伏电源MPPT控制方法,即将太阳能电池板和MPPT系统作为一个整体,直接根据负载的功率变化来控制Cuk变换器的占空比以实现最大功率点跟踪．实验表明：该系统在日照强度及环境温度大范围变化时仍然可以快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,并具有较好的稳定性．     

局部阴影下光伏阵列的Matlab仿真模型与特性分析

局部阴影条件下,光伏阵列输出特性曲线呈阶梯状,传统电池模型不再适用,需搭建阴影条件下光伏阵列模型.通过详细地对串联、并联阵列进行理论推导研究,总结出光伏阵列的输出特点.在MATLAB中搭建了适用于各种条件下的光伏阵列仿真模型.并在搭建的仿真模型上研究了变化的云层和阵列结构对光伏阵列输出特性的影响,并将输出特性运用三维仿真图形进行直观模拟.通过得到不同阴影条件下光伏阵列输出特性,为研究阵列结构优化及多峰值最大功率点跟踪奠定了基础.     

太阳能电池最大功率点跟踪仿真研究

在太阳能电池电路模型和数学模型的基础上,利用Simulink模块搭建太阳能电池仿真模型,通过设定光照强度,能准确直观地反映出太阳能电池输出特性以及最大功率点的存在,验证了太阳能电池输出的非线性．在此基础上,分析了占空比扰动算法跟踪最大功率点的原理,结合DC／DC变换器实现了太阳能电池输出的最大功率跟踪,使太阳能电池能够迅速达到最大功率点附近并维持在最大功率点附近,为有效提高太阳能的利用率和系统的输出功率提供了一种新的方法．     

关于光伏阵列的MPPT算法综述

针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题,只有实现最大功率点的跟踪(MPPT)才能提高太阳能电池的效率.分析了最大功率点跟踪的常用方法,即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等,并对几种常见的MPPT方法进行比较和分析,为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考.     

分布式光伏发电系统多峰值MPPT优化研究

针对实际应用中环境复杂性导致光伏阵列的输出呈现多峰值现象,而传统控制方法在此情况下存在无法持续高效的跟踪到最大功率点的难题,将优化的多峰值支持向量机函数和具备快速收敛特性的猫群算法相融合,提出一种基于自适应权重迭代收敛的改进型猫群算法(IMCGA),并用于解决局部遮阴情况下的多峰值寻优问题,从而实现太阳能发电系统的最大功率跟踪功能。通过搭建光伏电池的数学模型,分析局部遮阴情况下光伏电池的多峰值输出特性;通过详细分析IMCGA智能算法中自适应权重和变异算子的优化构造,阐述IMCGA算法在局部遮阴的光伏系统最大功率点跟踪的实现过程。最后,通过与一系列传统控制算法进行对比仿真实验,显示所提出控制算法的优越性。     

基于MPPT控制策略的光伏电池建模与仿真

太阳能作为当前最具发展潜力之一的可再生能源,将会在今后的能源结构中发挥重要的作用.光伏发电中进行能量转换的最基本单元是光伏电池,通过对光伏电池进行数学建模,并根据其仿真模型分析,能掌握光伏电池的输出特性.光伏电池利用率的高低受各种因素的影响,为了使光伏阵列在任何外界条件下,都能输出当前工况下最多的能量,本文采用最大功率点跟踪策略对其控制.本文推导了光伏电池的数学模型,且选择合适的最大功率跟踪策略对其控制,通过Matlab仿真验证其MPPT控制策略的有效性和正确性.     

太阳能池板最大功率跟踪技术的研究

针对光伏发电技术中太阳能池板的最大功率工作点展开研究,阐述了太阳能池板的发电原理及数学模型的建立.针对太阳能池板输出特性及最大功率跟踪的方法,对比分析了传统的恒定电压法、扰动观察法和电导增量法,总结优缺点后提出了改进型变步长电导增量法.在距离最大功率点较远的时候,采用较大的步长,缩减追踪时间,在最大功率点附近时,减小步长,增大追踪精度.利用Matlab仿真软件对传统和所提出的变步长电导增量法进行了仿真,仿真结果对比证明变步长增量法收敛速度快,效果良好.最后通过光伏发电并网试验系统进行了4.4 kW太阳能池板最大功率跟踪技术实验,跟踪实验误差为3％,符合微电网技术要求.     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.     

基于PLC的风光互补发电控制系统设计

基于PLC对风光互补发电系统的控制系统进行了设计,依据最大功率点跟踪控制理论（MPPT）分别对风力发电和光伏发电的控制系统进行了设计,实现最大限度的利用风能发电和太阳能发电的互补性能,提高系统的运行效率,增加系统的输出功率。试验结果表明该控制系统基本实现光伏发电和风力发电的最大功率点跟踪控制,同时满足蓄电池充电及过充、过放保护的要求,为风光互补发电系统的进一步应用提供理论参考。     

基于改进微扰观察法的最大功率跟踪系统的实现

为了提高光伏系统的效率,需对光伏阵列进行最大功率点的跟踪控制.根据太阳能光伏阵列的输出特性,在传统微扰观察法的基础上采用了一种新的变步长的改进算法进行最大功率点跟踪,克服了定步长跟踪的弊端.利用AVR单片机设计了一台具有最大功率点跟踪功能的光伏发电电源系统,并对其进行了仿真.结果表明,该改进算法能够有效提高系统对光伏阵列的最大功率点跟踪的效率,说明该系统具有一定的实用性.     

太阳能光伏-燃料电池联合发电系统蓄电池和燃料电池的配置研究

建立了联合系统的太阳能光伏阵列、燃料电池、电解槽、蓄电池等模块的数学模型,并对每个模块进行matlab/simulink仿真模拟,重点模拟了在1 kW光伏条件下,蓄电池、燃料电池以不同功率(0 W/1000 W,200 W/800W,500 W/500 W,800 W/200 W,1000 W/0 W)分配时,输出功率特性以及各个情况下的费用问题,并通过实验进行验证,可知蓄电池、燃料电池按照200 W/800 W功率分配时,其效率、费用总体优于其他方案。