太阳能逆变器新型MPPT算法的研究

分析了光伏发电系统的特性,列举了几种最大功率点跟踪(MPPT)算法,在此基础上提出了自适应神经模糊MPPT算法。将该算法应用于光伏电池的最大功率点跟踪,在Matlab/Simulink环境下建立光伏发电系统的仿真模型,给出了不同光照强度下的仿真结果,表明该方法可以提高稳定性和跟踪精度,提升光伏电池的效率。     

基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.     

基于插值计算法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

针对光伏发电系统中太阳能最大功率跟踪点(MPPT)算法的不足,基于插值计算法和变步长滞环比较法结合,提出了改进算法。该算法有效克服了传统MPPT算法中存在的误判与震荡现象,并提高了算法的精度和跟踪速度,在Matlab/Simulink下进行MPPT控制算法的建模与仿真,仿真结果表明,该算法有效提高了系统的动态响应速度和稳态精度。     

基于DSP的光伏电池最大功率点跟踪技术的研究

在介绍光伏电池基本特性的基础上,分析了太阳电池的最大功率点跟踪(MPPT)原理以及其变步长扰动观察法跟踪策略,基于Boost电路在Matlab/Simulink仿真环境下,应用S函数法搭建了带有最大功率技术仿真算法的光伏矩阵仿真模型,并对此算法进行了仿真;基于TMS320F28035在已有算法基础上进行了代码开发,设计了MPPT光伏发电系统,实验结果证明,该算法能够使整个系统准确地跟踪到最大功率点。     

基于CSA-FPI算法的光伏发电MPPT仿真研究

对光伏阵列进行最大功率点跟踪控制(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),是提高光伏发电系统输出功率的有效措施之一。文章以光伏阵列非线性输出特性为切入点展开研究,在分析了常规算法的优缺点基础上,针对其在最大功率点处(MPP)动态和稳态性能不佳等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)和模糊PI(FPI)控制相结合的光伏阵列MPPT算法。在MATLAB/Simulink下进行了仿真建模,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,具有快速跟踪性和鲁棒性;同时实验结果也证实了上述算法的正确性和有效性。     

基于阴影检测的双模式光伏最大功率点跟踪算法

光伏发电作为电力电子化新型电力系统的重要组成部分,具有随机波动性,如何提高其供电效率和可靠性成为一个具有挑战性的问题。为此,提出一种基于阴影检测的双模式最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法,通过基于长短期记忆神经网络的光伏功率预测模型来检测局部阴影遮挡情况。针对系统正常运行和局部阴影遮挡两种工况,基于径向基函数神经网络实现局部阴影下的光伏MPPT,同时采用传统的扰动观察法实现正常运行条件下的MPPT。在MATLAB/Simulink环境下建立光伏系统模型并分析所提算法在不同工况下的性能,验证了所提MPPT方法的有效性。     

基于数值方法的光伏发电系统MPPT控制算法研究

针对传统的太阳能最大功率点跟踪(MPPT)算法跟踪速度及精准度不理想的缺点,提出了一种新型的基于数值方法的光伏发电系统最大功率点跟踪控制算法。该方法利用二次插值的思想,仅通过一步就可以跟踪到最大功率点。在该MPPT的启动中还采用了恒定电压法来提高跟踪速度。利用MATLAB搭建了光伏发电系统MPPT跟踪控制仿真模型。仿真结果表明,该算法能够显著提高MPPT跟踪的速度和准确度。     

基于RBF神经网络的光伏系统MPPT研究

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的研究和现状,提出了一种基于径向基(Radical Basis Function,RBF)神经网络的MPPT算法。建立太阳能电池板的数学模型,分析光伏发电的主要影响因素。选取电池板的电压、电流为RBF神经网络的输入层,输出层直接调整Boost电路的占空比,达到最大功率点跟踪的目的。与传统的扰动观察法(P&O)相比,所提出的方法无需设定步长,通过RBF神经网络,直接调节Boost电路的占空比进行最大功率点跟踪。仿真和实验结果表明,所提出的MPPT算法与传统的P&O算法相比有更好的快速性和光伏利用效率。     

改进黄金分割法在光伏发电MPPT中的应用

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来提高系统的输出功率。以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析了常规算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳等问题,提出了将改进黄金分割法(IGSS)应用于光伏发电系统中。在Matlab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏电池的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,表现出良好的动态和稳态特性,证实了该算法的正确性和有效性。     

基于模糊控制的光伏系统MPPT

针对光伏电池的非线性特性和光伏阵列成本高、转换效率低的缺点,为充分提高光伏发电系统的效率,根据最大功率点跟踪原理及常用MPPT方法的优缺点,本文提出了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。该方法能快速响应外界环境的变化,并且在最大功率点波动比传统方法小。Matlab/Simulink仿真结果证明,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,同时能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点。     

免疫小脑模型神经网络优化光伏输出

最大功率跟踪控制方法是光伏发电系统的关键技术,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏模块和最大功率跟踪仿真模块。提出将小脑模型神经网络并行PID应用于跟踪系统的最大功率点,并利用免疫响应理论改进CMAC。仿真结果验证了免疫CMAC控制方法的有效性,该MPPT方法不但可以实时跟踪到光伏发电系统的最大功率点,而且显著减小了系统的输出振动,改善了电能质量,提高了电器设备的供电可靠性。     

改进3点权位法的光伏电池MPPT控制器的应用研究

针对目前光伏电池最大功率点跟踪算法跟踪效率不高、稳态波动大和易误判等缺点,提出基于改进3点权位法的光伏电池最大功率跟踪算法。根据光伏电池物理模型及其在工程应用领域中的数学模型,在Matlab/Simulink中搭建了光伏电池最大功率跟踪器仿真模型,将传统MPPT算法和3点权位算法进行仿真比较,结果表明改进3点权位法可以快速、稳定、有效地跟踪最大功率。     

光伏系统最大功率点跟踪算法的改进及应用

在光伏发电系统中需对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率.这里以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析常规电导增量法和自适应算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳及启动过程特性较差的问题,提出改进的MPPT算法.在Madab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该...     

基于FOA算法的光伏发电MPPT仿真研究

在光伏发电系统中需要对光伏阵列的最大功率点进行跟踪控制以提高整体系统的输出功率。以光伏阵列输出非线性特性为切入点展开研究,在分析了常规算法的优缺点基础上,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳等问题,提出了将果蝇优化算法(FOA)应用于光伏发电系统中。在Matlab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,表现出良好的动态和稳态特性,同时也证实了算法的正确性和有效性。     

免疫小脑模型神经网络优化光伏输出

最大功率跟踪控制方法是光伏发电系统的关键技术,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏模块和最大功率跟踪仿真模块.提出将小脑模型神经网络并行PID应用于跟踪系统的最大功率点,并利用免疫响应理论改进CMAC.仿真结果验证了免疫CMAC控制方法的有效性,该MPPT方法不但可以实时跟踪到光伏发电系统的最大功率点,而且显著减小了系统的输出振动,改善了电能质量,提高了电器设备的供电可靠性.     

利用智能水滴算法优化神经网络的MPPT

光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)对于提高光伏发电效率有着重大意义。给出一种智能水滴(IWD)算法优化Elman神经网络的MPPT方法。利用IWD算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,提高Elman神经网络的训练效果。将IWD算法优化Elman神经网络的MPPT方法与传统预测方法进行对比,结果验证了所提方法的有效性。     

基于模糊控制的光伏MPPT控制策略及仿真分析

光伏发电系统工作过程易受光照、温度等环境条件的影响,导致系统工作点的偏移,为使系统输出效率最大化,应进行最大功率点跟踪（MPPT）。针对传统扰动观察法跟踪速度慢、功率波动大的问题,提出基于模糊控制的光伏MPPT控制策略。通过搭建Simulink仿真模型,并在相同环境条件下对两种算法进行仿真,结果显示基于模糊控制的光伏MPPT控制策略能快速、平稳地实现光伏MPPT过程。     

基于长短期记忆神经网络的光伏阵列故障诊断

目前的故障诊断方法无法精确识别与定位光伏发电系统中光伏阵列的故障,导致光伏发电运维成本增加.为此,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的光伏阵列故障诊断模型.在MATLAB/Simulink软件环境下,搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪(MPPT)算法和电网电压闭环控制策略,分析光伏组件断...     

基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking,MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。首先建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用Matlab/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了本算法的稳定性、快速性和准确性比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。     

基于改进的变步长光伏并网系统MPPT控制策略研究

提出一种新的基于扰动的最大功率点跟踪(MPPT)优化算法,在不同区域调节步长,改变光伏电池电压收敛速度。利用MATLAB仿真软件构建MPPT优化算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度、环境温度的变化,并应用于三相光伏并网系统。仿真结果表明:该算法能够实时对光伏电池输出功率进行跟踪调节,大大提高光伏系统跟踪最大输出功率速度的同时,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。