自整定模糊PID算法在微电网MPPT中的应用研究

分析了现有光伏电池MPPT控制方法的优点和不足,提出了一种基于自整定模糊PID算法的光伏电池MPPT控制系统.在Matlab/Simulink环境下建立了光伏电池模型和基于自整定模糊PID算法的MPPT控制系统.仿真结果表明:该系统跟踪速度快、静态误差小;当外界环境变化时,能够迅速准确地作出响应,找到最大功率点;系统在稳定时基本消除了震荡现象,具有良好的动态和静态特性.自整定模糊PID控制具有较强的自适应能力和鲁棒性.     

模糊PID应用于光伏发电MPPT的研究

针对定步长扰动观测法在光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）上的缺陷,即跟踪精度和响应速度无法兼顾,以及常规PID控制由于其参数不能自适应整定,很难取得预期效果,提出采用模糊（fuzzy）逻辑控制法整定和优化PID参数,消除了PID参数不能自适应整定这一缺陷,提高了系统的鲁棒性。通过与使用定步长扰动观测法跟踪最大功率点的仿真结果比较,得出采用模糊PID控制,可实现快速平稳地跟踪光伏电池输出最大功率。搭建了全新的光伏电池通用模型,可为光伏电池的研究提供便利。     

基于改进MPPT算法的光伏并网控制策略研究

研究了光伏并网发电系统的控制策略,并进行了一定改进.结合恒定电压跟踪法与增量电导法两种控制方法,提出了一种改进的最大功率点跟踪（MPPT）算法.当外界环境变化时,通过直接控制直流斩波器开关占空比,以达到快速准确的功率跟踪效果.系统通过双闭环并网控制,使并网逆变器在保持并网电流质量的同时更好地控制直流电压.在MATLAB/SIMULINK软件平台上搭建光伏并网发电系统的仿真模型,并验证了改进的MPPT算法及并网控制策略的有效性.     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

基于神经元网络与模糊PID的光伏系统MPPT复合控制

将神经元网络与模糊PID复合控制技术应用在光伏系统MPPT控制器中,解决光伏系统传统MPPT控制算法的局限性以及无法自适应外部复杂情况等诸多问题。利用离线训练后的前馈神经网络预测最大功率点电压与实际电压进行比较,作为模糊控制器的输入,通过模糊推理对PID相关参数实现最佳调整。仿真结果表明:该控制算法能增强消除系统误差能力,可获得更高的控制精度。更多还原     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究

为了有效利用光伏电池,弥补其比较低的光电转换效率,需要对光伏发电系统最大功率点进行快速准确的跟踪.在建立光伏发电系统MPPT仿真模型中,对基于模糊控制的MPPT问题进行了研究,通过在Matlab/Simulink下建立基于查表法模糊控制的光伏发电系统的仿真模型,以及对模糊控制的查表法中隶属度与规则的设计.仿真结果表明,该模型具有较好的响应速度以及较高的跟踪精度.     

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.     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。最后对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

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.     

电动汽车光伏充电站光伏电源并网控制仿真研究

着重于光伏电源并网控制的研究,介绍了光伏电池模型、光伏电池最大功率点跟踪控制,以及电压电流双环解耦控制,并建立了光伏电源并网模型系统.仿真结果表明,系统具有较强的抗干扰能力和很好的动态响应特性,能满足并网要求.     

一种基于变论域、模糊规则切换的模糊控制系统

针对过去普通模糊控制中模糊规则一旦确定,只能在一个规则库中进行模糊推理的问题,提出一种变论域、模糊规则切换的模糊控制方法.经过MATLAB仿真证明,这种方法与单规则库相比具有无超调及反应速度较快的特性.     

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。     

PID控制系统和模糊自适应PID控制系统的研究及比较

首先介绍了PID控制系统的工作原理,因PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,所以已得到广泛应用。但当控制对象变化时,控制器的参数难以自动调整。为了使控制器具有较好的自适应性,可以采用模糊控制理论的方法来实现控制器参数的自动调整。模糊PID控制系统就是模糊理论与传统的PID控制器的结合。最后以一控制对象为例,对该两种方式的控制进行了仿真和比较,并得出了相应的结论。     

基于论域可调模糊PID的云母矿质量分数控制系统设计与应用

云母矿制浆过程具有滞后性较大的特点,普通PID控制无法产生较好的控制效果。为解决这一问题,本文首先按相应规则使模糊控制器输入量与输出量的论域范围随误差和误差变化率进行调节,然后利用模糊控制器实现PID控制参数实时调整,最后得到一种论域可调且具有自适应功能的PID控制器。在Simulink 仿真实验中,与普通PID相比,此控制方式动态系统响应快、超调量小。在湖北平安电工材料有限公司云母纸生产线应用结果显示,该控制系统能够将云母矿质量分数静态误差由原工艺每班±1.5%控制在±0.2%内,云母纸定量误差控制在±1 g内。使用该系统后生产线云母纸质量稳定,其定量波动范围明显降低。     

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.     

在线闭环自适应模糊控制的MPPT算法研究

该文主要针对光伏组件最大功率跟踪时存在的非线性问题,比较了常规最大功率跟踪算法在控制中的优缺点,提出了基于直流-直流功率优化器的在线闭环自适应模糊控制算法,该算法能对外界变化快速响应,在最大功率点附近无震荡.实验结果表明,该算法对外界环境的变化可以快速响应,也能消除在最大功率点附近的振荡.     

基于太阳能光伏发电的LED照明系统研究

提出了一种用MSP430F147单片机控制的,以Buck变换器为核心,以蓄电池和Power LED为负载的太阳能光伏MPPT系统.设计了相应的检测、控制和保护功能电路.在实际中具有良好的应用前景.