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当光伏组件出现局部阴影遮挡或光照不均匀时,光伏阵列的输出特性将发生改变,此时的P-U特性曲线将呈现多峰值现象,传统的基于单峰P-U特性曲线的MPPT算法将失效,很难准确地跟踪到全局的最大功率点。为解决该问题,提出了一种基于支持向量机回归与扰动观察法的MPPT融合算法。利用支持向量机的全局优化、泛化性能高的特点,结合扰动观察法的控制简单、容易实现的优点来实现最大功率点的跟踪。仿真结果表明,在真实的光照、温度及光照突变等外界条件下,该新型融合算法与传统的扰动观察法相比,光伏阵列在局部阴影下不会陷于局部峰值,能迅速准确地搜寻到全局最大功率点。 相似文献
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针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与P&O相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,当系统运行在全局最大功率点附近时,然后采用变步长P&O算法变步长扫描来找到精确的最大功率点。基于Matlab/Simulink的仿真模型,对全局最优MPPT算法进行了仿真验证;并搭建一个功率为6 k W的实验平台验证当系统出现多个峰值时的效果。仿真和实验结果验证了所提出的全局最优MPPT算法在光伏阵列出现多峰值时具有很好的MPPT效果。 相似文献
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《电气传动》2015,(12)
针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与PO相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,当系统运行在全局最大功率点附近时,然后采用变步长PO算法变步长扫描来找到精确的最大功率点。基于Matlab/Simulink的仿真模型,对全局最优MPPT算法进行了仿真验证;并搭建一个功率为6 k W的实验平台验证当系统出现多个峰值时的效果。仿真和实验结果验证了所提出的全局最优MPPT算法在光伏阵列出现多峰值时具有很好的MPPT效果。 相似文献
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针对局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线呈现多峰值的情况,在研究光伏阵列输出特性的基础上提出了一种全局最大功率点追踪GMPPT(global maximum power point tracking)算法。该算法由均匀光照和局部阴影条件下的两个最大功率点追踪算法构成。通过所提出的局部阴影检测手段判别光伏阵列所处的光照条件,从而决定使用哪个子算法。最后将该算法在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明在局部阴影条件下该算法能快速地追踪到全局最大功率点,且避免了对整条P-V曲线的扫描。在均匀光照条件下要比传统的最大功率点追踪算法(扰动观察法)更快地定位到最大功率点。 相似文献
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局部阴影条件下,光伏发电系统中P-U曲线会呈现多峰现象,传统的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)算法易失效,粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值系统的寻优,因而在多峰全局MPPT中得到应用。针对寻优过程中传统PSO算法搜索精度低以及易出现早熟现象的缺点,本文提出了自适应惯性权重粒子群(APSO)算法,在PSO算法中引入非线性惯性权重,以提高多峰全局寻优的精度与速度。最后利用MATLAB/Simulink对系统进行仿真,仿真结果表明:在均匀光照和可变阴影条件下,APSO算法能有效提高系统寻优的收敛速度与精度。 相似文献
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针对光伏阵列的输出特性在局部阴影情况下具有高度非线性、时变性以及多个局部功率极值点等特点,并导致传统MPPT(maximum power point tracking)算法失效的问题,提出一种基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的改进MPPT算法。其中粒子群优化算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似最大功率点,变步长扰动观察法则根据实际状况使光伏阵列精确稳定在最大功率点,以克服使用数学模型与实际输出特性偏差或微小扰动所导致的功率损失。通过建立Matlab/Simulink模型进行仿真实验,实验结果表明所提算法使光伏阵列在不同阴影情况下以及发生光照强度突变时都具有迅速精确的跟踪能力。 相似文献