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基于fuzzy-PI双模控制的光伏发电系统最大功率点跟踪仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高太阳电池阵列的工作效率和整个光伏发电系统的稳定性,在光伏发电系统中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。为了消除常规模糊跟踪算法在最大功率点附近出现的振荡问题,在分析光伏电池伏安特性的基础上,提出了fuzzy-PI双模控制策略,分析了该控制算法的原理,并对控制系统做了设计。Matlab/Simulink仿真表明fuzzy-PI双模控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率,从而使整个双模控制兼有了MPPT精确性与快速性。 相似文献
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实际光伏系统在被部分遮挡的情况下,带有旁路二极管的串联光伏组件呈现出多峰值的输出特性。为得到全局最大功率点,需要对其进行多峰值最大功率点跟踪(MPPT)。在单峰值MPPT控制算法的基础上,提出新的多峰值MPPT控制方法,能够通过4步,实现对最大功率点的有效跟踪。该算法的关键在于确定输出特性的谷值,以便进行定界和多区域搜索。最后通过仿真实例验证该算法的有效性。 相似文献
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要: 针对复杂应用环境下光伏阵列的P-V输出特性曲线呈现多峰值的问题,提出了一种递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列最大功率点跟踪算法,分析了复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪控制的影响。针对状态变化造成的多功率极值问题,首先运用递推最小二乘法进行滤波预处理,再采用细菌觅食优化算法准确跟踪到了全局最大功率点。MPPT仿真和试验结果均表明,该算法成功摆脱了局部最优解的约束,可准确跟踪阵列全局最大功率点且有效抑制了电磁噪声。与单纯的细菌觅食算法相比,本文算法精度更高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种实现方法。 相似文献
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王玮茹 《电网与水力发电进展》2011,27(6):61-64
介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪(MPPT)原理,并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将模糊自适应PI控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,该控制方法能快速响应外界环境的变化,获得系统最大功率点,且可以有效消除系统在最大功率点附近的振荡现象,提高系统的稳定性。仿真结果表明,该方法能使系统稳定地工作在最大功率点,并且控制精度高,能灵敏反应外界环境的变化。 相似文献
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基于粒子群优化神经网络光伏并网最大功率点跟踪技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电导增量法无法搜索全局光伏系统最大功率点的不足,文章将神经网络与电导增量法相结合,提出一种新型光伏并网最大功率点跟踪算法。该算法在不同光照和温度情况下,采集光伏阵列电压值和电流值,建立神经网络模型。通过人工神经网络预测光伏阵列输出电压,并将此电压作为电导增量法参考电压,从而实现局部阴影下最大功率点跟踪。实验结果表明,神经网络与电导增量法相结合可以准确实现局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪,具有较高的跟踪精度。 相似文献
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针对扰动观察法在最大功率点(maximum power point,MPP)附近存在振荡、跟踪步长与跟踪精度无法兼顾等问题,提出一种基于β参数的最大功率点跟踪算法,通过分析β-U曲线,在跟踪过程中分别采用变步长占空比扰动法和模糊控制法,进而提高系统跟踪速度和稳态精度。为了验证该方法的有效性,在Matlab平台对光伏系统最大功率点跟踪的稳态和动态性能进行仿真,并用"可编程直流电源"来近似模拟光伏系统进行实验研究,仿真和实验结果表明所提出的方法具有较高的稳定性能和良好的动态性能,能有效提高系统跟踪速度和控制精度,实现最大功率点跟踪。 相似文献
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一种光伏发电系统的双扰动MPPT方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一种开关电容(SC)的电路结构,在此基础上提出一种双扰动观察(PO)算法,形成双向互补控制的最大功率点跟踪(MPPT),通过不同收敛域的双扰动同时提高静态稳定特性和动态响应特性,其互补控制实现死区的自返回,利用Matlab仿真软件构建基于开关电容变换器的MPPT算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度和环境温度的变化,通过光伏发电平台对该开关电容变换器的MPPT控制策略进行实验验证。仿真和实验结果表明:该方法能在一定范围内对太阳电池输出功率进行跟踪调节,可快速稳定地启动并减少误判,有效降低系统输出功率在最大功率点处的振荡现象,减小光伏组件的能量损耗。 相似文献