滑模控制在PV扰动法最大功率跟踪中的应用

在两级式光伏并网发电系统中,前级Boost变换器实现太阳能发电系统最大功率点跟踪控制。研究了一种基于滑模控制的最大功率点跟踪策略。实验结果证明,该系统具有优良的动态和稳态性能,能够快速、准确地跟踪太阳能电池的最大功率点,使太阳能发电系统以最大功率输出能量。     

基于滑模模糊方法的变速风电系统的最大风能捕捉控制器设计

针对具有不确定参数和强干扰的变速风力发电系统,提出一种积分滑模模糊自适应控制器。该控制策略基于带积分补偿的滑模控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近,同时对其中的切换项也进行模糊自适应逼近,从而有效降低变结构控制固有的抖振现象。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。采用此控制策略,对变速风力发电系统的风轮转速进行跟踪控制,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述

光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT),但目前很多最大功率点跟踪方法跟踪不够准确,从而导致了光伏系统的功率损失,为此综述了光伏阵列最大功率点跟踪的各种方法,包括日益成熟、改进和优化策略较多的扰动观察法和电导增量法,并总结了两种方法应用的局限性和需要注意的问题。从最大功率点跟踪的控制原理和发展历程出发,归纳了基于优化数学模型、扰动自寻优、智能处理方法及输出端控制等4类方法,分别说明了各种跟踪控制方法的优点和不足之处,并指出具体选择方法时需要统筹考虑跟踪方法实现的难易程度、经济成本、传感器类型、跟踪速度与精度的协调以及应用领域等各种因素。最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,对该领域今后的研究方向做了展望,指出单级式光伏逆变系统中的最大功率点跟踪己成为国内外光伏领域的一个研究热点。     

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。     

不规则阴影影响下光伏阵列最大功率点跟踪方法

在不规则阴影影响下,光伏阵列输出特性曲线存在多个局部最大功率点,传统最大功率点跟踪算法在此情况下难以找到全局的最大功率点,从而陷入局部最优值。为解决该问题,根据滑模变结构控制在非线性系统控制中具有响应速度快、鲁棒性强等优点和扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,提出了将滑模变结构控制和扰动观察法相结合的算法,将其应用到不规则阴影影响下光伏阵列的最大功率跟踪控制中,用于解决局部遮阴下多峰寻优的问题。为了验证该算法的有效性,建立了不规则阴影影响下光伏阵列的实验电路。通过与传统扰动观察法的比较,实验结果表明:在光伏阵列被部分遮蔽的情况下,该算法可以快速跟踪到全局最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率的波动,从而有效地利用太阳能。     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略研究

以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏电池通用仿真模型,分析了传统最大功率跟踪算法中的扰动观察法和电导增量法原理、优缺点和各自应用的场合,根据光伏阵列的非线性输出特性提出了基于扰动观察法的模糊控制策略。仿真表明,当外界环境发生变化时,新的控制算法能够更快地跟踪最大功率点并具有良好的稳态性能。     

风机最大功率点跟踪的失效现象

针对具有大转动惯量和宽最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)区间的风电机组,发现了一种在传统MPPT控制策略下出现的风机MPPT失效现象.基于对简化风机模型的平衡点及加速/减速区域的分析,从机理上解释了MPPT失效现象的产生原因,即风机的慢动态性能难以跟踪风速的快速波动.进一步,针对多种容量风电机组的仿真统计分析表明,该MPPT失效现象的发生及其对风能利用系数的降低是不能忽视的.特别是在高湍流强度的风速条件下,MPPT失效导致的风能捕获损失率可能高达10%以上.     

基于最优电压控制的变环境条件下光伏系统最大功率点跟踪策略

为了在可变温度和辐照条件下能够对光伏发电系统进行有效的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking),提出了一种针对变环境参数条件下MPPT优化控制的新方法。首先确定最优工作电压与外界环境参数之间的数学表达式;然后根据其非线性关系,建立了MPPT控制策略,该非线性关系可以对太阳能电池的辐照和温度变化做出快速响应;最后,通过Matlab/Simulink数值模拟仿真,验证了该控制算法即使在太阳辐射较低的情况下也能有效地实现光伏发电系统的MPPT。     

基于Boost电路的光伏电池最大功率点跟踪系统

论述了利用Boost电路对光伏电池进行最大功率点跟踪(MPPT)的原理,分析了Buck电路和Boost电路在MPPT电路中的优缺点,提出了一种单片机控制的,以Boost电路为核心的MPPT系统,并对以蓄电池为负载的系统进行了的实验研究。结果表明,该系统在各种辐射强度下均明显增加了输出功率。     

基于改进扰动观测法的光伏阵列最大功率点跟踪策略

提出了一种通过追踪直流侧母线电压控制参考信号的实时调整环节的扰动观察算法,并与常规的扰动观察法进行了对比。仿真结果证明,该方法能快速、精确地跟踪最大功率点,稳态精度较高,提高了光伏电池的利用率。     

遮蔽条件下的光伏阵列最大功率点跟踪算法

针对光伏发电系统在部分遮挡情况下所具有的高度非线性、时变不确定性和多个局部峰值等特点,研究了一种基于改进人工鱼群算法的最大功率点跟踪方法.此方法将人工鱼群算法与扰动观察法相结合,把最大功率点的搜索和跟踪分开进行,充分考虑到两者的相关性和独立性,有效地提高了光伏发电系统的发电效率.通过Matlab仿真实验表明:无论光伏阵列是否存在遮蔽现象,本算法均具有良好的最大功率点搜索和跟踪效果,避免了局部极值点的影响.     

风力发电机组最大功率追踪

根据最大功率追踪点的基本原理及常用风力发电控制系统的特点,提出了基于占空比扰动的改进三点比较法。风力发电系统实际上应用最大功率追踪技术搭配数字信号处理器(TMS320C6711)调整DC/DC斩波器转换器的占空比,使风力发电机系统运转在最大功率输出。以1.5 kW风力发电机组为验证对象,基于TMS320C6711硬件平台对电流型扰动观察法与笔者所提出的三点比较法进行试验验证。结果表明:采用改进三点比较法的风力发电系统能够有效追踪最大功率点。同时,在风速发生变化时,能快速找到最大功率点。     

变结构参数模糊控制在光伏发电最大功率点跟踪中的应用

研究了光伏电池的输出特性,讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪常用控制方法的优缺点.分析了光伏电池的功率电压曲线,提出将变结构参数模糊控制应用到光伏发电系统MPPT控制中,能够快速响应外界条件的变化,在最大功率点无明显的震荡.试验结果表明,控制方法能使系统稳定工作在最大功率点,并且可快速跟踪外界环境变化,具有较好的动态和稳态性能.     

一种用于MPPT的温差发电片短路电流估计法

针对温差发电器(thermoelectric generator, TEG)短路电流法最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)策略的短路电流不能直接测量的问题,提出了温差片短路电流估计法。通过深入分析温差片等效模型及Boost主电路工作模态,推导出根据电感电流上升段的电流值及其斜率计算温差片短路电流的方法。本文所提方法硬件结构简单,且对主电路正常工作无影响。通过仿真以及搭建实验样机验证理论分析的正确性,验证结果表明提出的短路电流估算方法准确率达99.83%。     

一种小型风电机组的优化最大功率点跟踪控制算法

为提高小型风机发电机组的风能转换效率,提出一种最大功率优化跟踪控制算法.以小型风力发电机组中发电机的P-ω特性曲线上各点斜率来确定占空比的扰动步长,通过模糊控制来对最大功率点进行跟踪,增强最大功率点搜索的快速性和稳定性.通过在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建小型风电系统模型和优化最大功率点跟踪(MPPT)控制算法模型进行仿真,得出不同风速下发电机的输出功率仿真结果.结果表明:该控制算法能有效提高小型风电系统最大功率点的跟踪速度,减少最大功率点附近的振荡现象,提高小型风力发电机组的风能转换效率.     

双级矩阵变换器直驱风力发电系统最大风能追踪

提出了一种双级矩阵变换器(two stage matrixconverter,TSMC)直驱风力发电系统最大风能追踪控制策略。基于爬山法,通过引入中间变量实现对系统捕获风能状态进行判断,在此基础上,提出基于集成控制的最大风能追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法。在Matlab中建立了TSMC风电系统仿真模型。仿真结果表明:新的MPPT算法通过对风力发电系统逆变级无功功率分阶段性的控制,不仅具有较好的准确性和稳定性,而且加快了系统捕获最大风能的速度。     

基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法

保证光伏阵列快速到达最大功率点并且能稳定运行,一直以来是光伏发电研究领域关注的重要问题之一。为此,文中提出了基于参数自适应调整滑模层极值搜索控制的光伏发电系统最大功率跟踪新方法。首先证明了基于滑模极值搜索的光伏发电系统最大功率跟踪控制策略的稳定性;然后提出采用具有更低控制频率及更低控制噪声的滑模层函数代替简单的开关函数。在此基础上,进一步提出了控制参数的自适应调整方法,使得控制系统在具有较好的控制品质的同时,避免了繁琐的人为参数调整。算例证明了所提方法的有效性。     

一种新型光伏发电系统最大功率跟踪算法

光伏发电系统的功率输出呈非线性,为有效利用太阳能,对光伏发电进行最大功率追踪显得尤为重要。论述了光伏发电系统输出特性和最大功率跟踪的原理,并提出一种改进的新型最大功率点追踪控制算法,即3段变步长爬山法。通过与自适应爬山法的对比实验表明,这种算法控制特性良好,能快速稳定跟踪太阳能的最大功率点,提高能量转换效率。     

基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪算法

针对光伏发电的突变性及昼发夜停特性提出一种新型的基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪(MPPT)算法。根据实际情况考虑光伏阵列的非线性特性,最大功率点周围光伏电压的振荡及逆变器、滤波器的设计等。为了确保系统采用控制算法的稳定性,MPPT的设计应运而生,在此基础上通过改进算法从光伏系统的电压与电流预测基准电流进而控制光伏并网系统。通过与传统的波动相关控制方法对比给出了仿真结果。仿真结果表明:在光照发生突变时,与传统的波动相关控制法相比,提出的改进算法的跟踪速度较之提升9.3%,并能够准确跟踪光伏并网系统最大功率点,且性能稳定可靠。     

基于分数阶极值搜索的光伏最大功率跟踪控制

针对光伏阵列获取最大功率点过程动态响应速度和稳态跟踪精度二者之间不能达到平衡的问题,提出一种基于分数阶极值搜索控制(FO-ESC)的光伏阵列最大化功率点跟踪方法。该方法主要利用分数阶理论提高极值搜索过程的收敛速度和鲁棒性;与整数阶极值搜索控制(IO-ESC)相比,其降低了算法的复杂性。为了验证所提方法的有效性,在Matalb/Simulink中搭建仿真模型进行仿真分析。结果表明,所提方法与IO-ESC相比具有更快的收敛速度和鲁棒性,能够应用于光伏发电工程。