自适应变步长电导增量法的最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率点跟踪控制,提出了固定电压和自适应变步长电导增量相结合的方法.该方法首先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,然后启动变步长电导增量法实现精确的最大功率点跟踪控制.仿真结果证明,该自适应变步长电导增量法能够快速、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.     

基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.     

基于分段控制的光伏全工况MPPT研究

光伏(PV)阵列输出特性随运行环境及自身工况的变化而变化.为满足不同工况下最大功率点跟踪(MPPT)控制需求,在对光伏阵列各工况下输出特性进行分析的基础上,提出了一种改进量子粒子群算法(QPSO)与扰动观察法相结合的MPPT分段控制方法.在跟踪控制初期,采用非一致性自适应变异DCWQPSO算法进行最大功率点全局搜索,使功率点快速收敛至最大功率点附近,提高跟踪速度;在跟踪控制后期,采用闭环模糊控制扰动观察法进行最大功率点局部搜索,提高跟踪精度.Matlab仿真结果表明,该分段控制方法在光伏阵列各工况下仅需0.32 s即可完成MPPT,并保持稳定,比其他控制方法具有更快的跟踪速度及更高的跟踪精度,可有效提高光伏发电效率.     

基于双侧扰动变步长的光伏电池阵列MPPT

针对光伏电池阵列最大功率点跟踪速度和跟踪精度难以同时兼顾的问题,提出了一种基于双侧扰动变步长MPPT控制算法,即双向变步长扰动观察法,并与电导增量法、传统扰动观察法进行仿真对比分析。仿真结果表明,该算法可以快速跟踪到最大功率点,精确度提高了15 ms,具有较好的时效性。     

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.     

局部阴影条件下光伏发电MPPT的研究

针对光伏发电系统传统的最大功率点跟踪算法在局部阴影下发生算法失效、功率损失较大以及无法准确找到最大功率点等问题。通过局部阴影下光伏阵列的理论分析,在Matlab/Simulink环境下搭建3.5kW单级式光伏并网逆变器仿真模型,并基于粒子群算法的全局最大功率点跟踪控制策略,对局部阴影遮蔽下的光伏阵列进行最大功率点跟踪,采用Matlab/Simulink仿真软件,对局部阴影条件下光伏阵列MPPT进行仿真研究。仿真结果表明,当不均匀光照发生时,光伏阵列输出功率曲线存在若干个局部最大功率点LMPP1、LMPP2、LMPP3,随着不均匀光照对象的增加,功率曲线的"阶梯状"越来越明显,光伏阵列特性受其影响越来越大。因此,该控制策略能够快速准确地实现均匀光照和不均匀光照条件下的光伏阵列最大功率点跟踪,有效地提高了光伏发电效率和实际应用水平。     

支持向量机预测光伏发电系统最大功率的算法研究

户用光伏系统受外界环境影响较大,特别是局部遮阴或光照不均等情况下光伏阵列的P-V特性出现多个极值点,使得常规的最大功率跟踪算法失效.本文提出了基于支持向量机回归拟合的最大功率预测模型,对光伏阵列的最大功率点进行预测跟踪,用Matlab/Simulink对算法进行仿真实验.实验表明,预测模型具有较高的精度和效率,控制系统运行稳定,对于环境的变化有较好的响应能力.     

复杂关照环境下光伏阵列MPPT算法

光伏阵列处于复杂光照环境时,其P-V（power-voltage）输出特性曲线会出现多个功率峰值点,传统的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）算法大多无法收敛于最大功率点,造成光伏阵列输出效率下降。为解决上述问题,首先对复杂光照环境下光伏阵列的输出特性进行了理论推导,建立了仿真模型,结合P-V特性曲线总结了功率峰值点的相关特性,提出了一种多重区间最大功率点跟踪算法。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大输出功率。     

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．     

基于模糊控制的光伏电池最大功率点跟踪方法

针对光伏系统中最大功率点跟踪的问题,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪的方法,通过在Matlab/simulink上搭建光伏阵列模型、模拟电路以及模糊控制器模型进行仿真的实验手段,验证了采用模糊控制法相比传统定步长扰动观察法能消除最大功率点附近振荡功率损耗,且具有能兼顾跟踪精度和响应速度的优点.     

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.     

改进电导增量法的光伏电池MPPT仿真

光伏发电系统的输出功率随着光照强度、环境温度和系统输出电压的不同而变化着,控制光伏阵列的工作点使其稳定的工作在当前的最大功率点处非常重要。首先对光伏电池进行机理建模．实验表明模型能够很好的反应实际的光伏电池工作特性。在介绍了几种传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法的基础上,提出了一种新型的变步长电导增量法控制,其初始参考电压为当前光伏阵列开路电压的0．8倍,并且以计算得到的的步长进行继续跟踪。仿真结果表明,系统的跟踪速度增强并且有效的减小稳态震荡,具有良好的动态和稳态性能。     

基于S-函数光伏阵列最大功率追踪的控制策略

研究了光伏阵列的输出特性,搭建了MATLAB环境下光伏阵列的通用仿真模型,选用BOOST电路,采用最大功率追踪控制策略,通过S-函数实现最大功率追踪和输出电压稳定.该系统不仅硬件设计和控制算法简单,且通过仿真实验结果表明,该系统能准确反映光伏阵列输出电压、电流的非线性特性,并能较好地跟踪最大功率点.     

基于方位检测的光伏双轴跟踪控制装置设计

为了充分利用太阳能资源,提高发电效率,研究设计了一种基于方位检测的太阳跟踪控制系统。该控制系统是以单片机为核心的检测控制电路,包括单片机控制电路、方位检测电路、电动机驱动电路、仰角检测电路、外设电路和电源电路6个部分。系统通过程序控制,实现了光伏阵列朝向的定时跟踪。所设计的光伏双轴跟踪控制装置具有结构简单、运行可靠、跟踪精度高、成本低的特点,为提高光伏发电系统的效益探索了一条新路。     

基于S函数的inc算法在光伏发电MPPT上的应用

传统的变步长inc算法虽然在控制性能上有优势,但是不仅计算量较大,影响跟踪速度;且稳定步长较大,系统稳定性有待提高。因此,基于Matlab/Simulink平台搭建了光伏发电最大功率点跟踪技术控制模型,利用Simulink中S函数编程,实现了新型变步长inc算法仿真,并得出了相关结论。仿真实验结果表明,基于S函数的新型变步长inc算法不仅跟踪速度较快,而且在最大功率点处的跟踪也准确稳定。