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.     

自适应扰动观察法在光伏MPPT中的应用与仿真

为了提高光伏发电系统的输出效率,提出了基于变步长扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,以光伏输出功率的变化为判断依据,通过对光伏电池的输出电压进行调节,从而实现最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能够在快速跟踪最大功率点变化的情况下保证跟踪精度。这说明变步长扰动观察法具有比传统扰动观察法更优异的稳态和动态性能,能够有效提高光伏发电系统的发电效率。     

单相光伏并网逆变器固定滞环的电流控制

并网型逆变器是太阳能光伏并网发电的关键部件,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立光伏模块和最大功率跟踪控制器的数学模型和仿真模块,分析光伏模块的电气特性,实现最大功率点的动态跟踪,提出集成式光伏模块和最大功率跟踪控制的并网逆变器系统模型和电流滞环跟踪控制的数学模型和控制策略,仿真结果验证光伏模块数学模型和最大功率跟踪算法的有效性,对光伏并网逆变器受外界环境变化影响的动态响应进行了仿真,表明电流滞环跟踪控制应用于光伏并网逆变器能改善注入电网电流的品质,使电网功率因数为1。     

光伏并网逆变器电流滞环跟踪控制

以MATLAB/SIMULINK为仿真平台.建立光伏模块和最大功率跟踪控制器的数学模型和仿真模块,分析光伏模块的电气特性,实现最大功率点的动态跟踪,提出集成式光伏模块和最大功率跟踪控制的并网逆变器系统模型和电流滞环跟踪控制策略,仿真结果验证光伏模块数学模型和最大功率跟踪算法的有效性,对光伏并网逆变器受外界环境变化影响的动态响应进行了仿真,表明电流滞环跟踪控制应用于光伏并网逆变器能改善注入电网电流的品质,使电网功率因数为1.     

基于SVM改进扰动法的MPPT研究

光伏发电凭借其开发简单、安装维护方便等优势,得到了广泛的应用,在众多新能源发电中占据着重要的地位。但是该技术存在输出功率不稳定、光能-电能转换率比较低等因素,在很大程度上遏制着光伏发电的进一步发展。为了提高光伏发电技术的光电转换率和稳定其功率输出,在分析光伏发电的模型和最大功率点跟踪(MPPT)技术的基础上,提出一种改进的控制方法,并利用Simulink仿真软件对该控制方法下的光伏发电系统进行仿真分析,通过仿真得出的最大功率点跟踪曲线证明提出的改进控制方法可以在很大程度上减少扰动次数和跟踪时间,有效地提高最大功率点的跟踪精度和速度。     

单相光伏并网逆变器固定滞环的电流控制

并网型逆变器是太阳能光伏并网发电的关键部件,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立光伏模块和最大功率跟踪控制器的数学模型和仿真模块,分析光伏模块的电气特性,实现最大功率点的动态跟踪,提出集成式光伏模块和最大功率跟踪控制的并网逆变器系统模型和电流滞环跟踪控制的数学模型和控制策略,仿真结果验证光伏模块数学模型和最大功率跟踪算法的有效性,对光伏并网逆变器受外界环境变化影响的动态响应进行了仿真,表明电流滞环跟踪控制应用于光伏并网逆变器能改善注入电网电流的品质,使电网功率因数为1.     

基于玻尔兹曼函数的光伏MPPT系统研究

光伏发电系统的效率很大程度上决定于其最大功率点的跟踪。介绍了光伏电池电路模型,在Matlab/Simulink环境下对光伏电池的电气特性进行了仿真,分析了光伏电池最大功率点跟踪控制原理,利用玻尔兹曼函数自适应算法,设计了一基于三重Boost电路的最大功率点跟踪系统,并进行了仿真和实验研究;仿真和实验结果证明所设计的方法是可行的。     

非对称模糊PID控制在光伏发电MPPT中的应用

讨论了光伏发电系统最大功率跟踪常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了详细分析,根据分析结果把非对称模糊PID控制应用到光伏发电系统最大功率点跟踪的控制,非对称模糊控制能快速响应外界环境的变化,使光伏系统始终工作在最大功率点;同时加入PID控制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.实验结果证明该方法能使系统在最大功率点稳定地工作,并能快速跟踪外部环境的变化.     

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。     

基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT

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。     

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。     

基于单传感器的光伏系统MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术常被用于光伏发电系统,以获取最大功率输出。提出了一种基于变步长单电流传感器的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用单电流传感器采集光伏电池的电流信息来控制boost变换器的占空比,实现光伏系统最大功率点跟踪的目的。在此基础上,引进了变步长寻优的控制方法,改善了系统的快速性与稳定性。该算法只需要一个传感器,简化了系统的控制结构,节约了系统成本。通过对仿真结果的对比分析,表明了本文所提算法的可行性和有效性。     

基于扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪控制

本研究提出了基于扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,检测太阳能发电输出功率的变化,根据检测结果,调整光伏电池的相关参数,以达到最大功率点跟踪的目的。通过Matlab/Simulink仿真,结果表明提出的改进算法能有效提高光伏发电系统的发电效率。     

光伏电池和MPPT控制器的仿真模型

分析了光伏电池的工程用数学模型,并在MATLAB环境下建立了光伏电池的仿真模型。设计了最大功率点跟踪控制器的仿真模型,用来实现光伏电池的最大功率输出。该控制器使用导纳增量法实现最大功率点跟踪。在MATLAB/SIMULINK环境下搭建光伏发电系统的仿真模型进行了仿真。仿真结果表明,搭建的仿真模型能够准确地反映不同自然条件下光伏发电系统的特性与功能,可以用于光伏发电系统的仿真研究。     

基于GA-BP神经网络的光伏阵列MPPT研究

为了有效提高光伏发电系统的最大输出功率,在综合考虑传统算法优缺点的基础上,研究一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)方法。通过建立神经网络最大功率点预测模型,并将预测模型转化为可在Simulink中直接使用的模块,避免了使用传统的S函数控制方法。在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证,仿真结果表明在光照强度和温度迅速变化时,该新型算法较传统电导增量法明显缩短了MPPT的跟踪时间,并且有效抑制了系统在最大功率点附近的波动。     

光伏发电系统多模式接入直流微电网及控制方法

对接入直流微电网的光伏发电系统提出三种工作模式,即最大功率点跟踪控制模式、恒压模式和恒功率模式。在最大功率点跟踪控制模式时,采用一种变步长的扰动观察法实现最大功率点跟踪。在恒压模式时,采用PI控制实现恒压控制。在恒功率模式时,采用PI控制实现恒功率控制。当判断出不能实现恒压或恒功率控制时,切换到最大功率点跟踪控制模式,并通知能量管理器,能量管理器通过储能装置调度或负荷调度来镇定直流母线电压。从而使光伏发电系统对能量管理器来说是一个受限的可控源,有助于直流微电网的稳定运行。对所提出的多种工作模式及控制方法进行了仿真,结果表明,所提方法能使光伏发电系统运行于多种工作模式,并能实现相应的控制目标及模式切换,使光伏发电系统变为一个受限的可控源。     

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。     

双环模糊控制光伏系统最大功率跟踪研究

光伏阵列的输出功率随外部环境(光照强度、环境温度)和负载的变化而变化,为充分发挥光伏器件的效能,需采用有效率的最大功率点跟踪方法。在分析光伏系统中最大功率点跟踪的问题之后,为了能够进一步提高光伏发电系统的效率和系统的稳定性,提出了一种基于模糊逻辑的双环控制的最大功率点跟踪的方法,在以往模糊控制环节的基础上再加入一个内环的模糊控制,搭建了光伏发电系统的仿真模型,通过验证表明双环模糊控制法比传统方法有更高的效率和更高的精度,并且能有效地减小系统功率损耗,且具有能同时兼顾跟踪精度和响应速度的优点。研究对比之后证实此种方法提高了系统的输出功率,保持了系统稳定,提高光伏系统MPPT控制的鲁棒性和精确性。     

光伏系统最大功率跟踪控制的仿真研究

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.因此,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪控制.文章简单介绍了几种常用的最大功率跟踪方法,分析比较了各自的优缺点,并提出了一种改进的最大功率跟踪控制方法,通过仿真实验验证了该方法的正确性.     

基于模糊PI的光伏发电双MPPT研究

针对光伏阵列非线性工作特性及传统MPPT控制中响应外界环境变化缓慢、最大功率点附近功率振荡现象明显等缺点,对其最大功率点跟踪算法进行分析,提出了一种模糊PI控制下扰动观察法(PO)和恒电压控制法(CVT)相结合的双MPPT(dual maximum power point tracking MPPT)控制方法应用于光伏发电系统。通过建立模糊PI控制下的光伏发电双MPPT系统模型,构建系统控制量及变化量变化规则,设计仿真参数。仿真实验结果表明本方法在外部环境变化时能快速准确地跟踪光伏阵列最大功率点,具有良好的动态和稳态性能。