改进的差异演化算法在MPPT扰动观察法中的研究

太阳电池最大功率跟踪(MPPT)控制方法有很多。例如:直线近似法、电压反馈法、扰动观察法、增量电导法、模糊控制、神经网络控制等。每一种MPPT控制策略均具有自身的特点。针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并利用改进的差异演化算法对扰动观察法进行了改进,减少了扰动观察法的震荡过程,确保了光伏阵列稳定地工作在最大功率点附近。仿真结果证明,利用该差异演化算法改进的MPPT,具有良好的适应性。     

一种扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用

分析了光伏电池的特性和扰动观察法的优缺点,针对扰动观察法步长难确定和光伏电池最大功率点两侧具有非对称性的特点,提出了一种改进扰动观察法。将该方法应用于光伏电池的最大功率跟踪,仿真和实验结果均表明该方法能在外界环境变化的情况下,保证光伏电池快速、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。     

基于扰动观察法的光伏 MPPT技术的仿真分析∗

为了解决光伏电池的输出特性受外界环境因素影响比较大的问题,达到有效利用光伏太阳能、提高光电转换效率的目的,从光伏电池的数学模型和输出特性入手,研究光伏发电系统的最大功率点跟踪算法.利用 MATLAB/ Simulink平台搭建光伏系统最大功率跟踪模型,基于 MPPT 的扰动观察法实现输出功率的最大值,并通过仿真验证其可行性和控制的有效性。     

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。     

基于改进的扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用

光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。     

基于改进扰动观察法的光伏MPPT研究

最大功率点跟踪技术是提高光伏发电利用率的有效方法,目前应用最为广泛的扰动观察法存在稳态震荡和跟踪速度之间不可兼顾的矛盾。通过Simulink仿真详细阐述了常用扰动观察法的优缺点,进而采用改进的变占空比扰动方法对最大功率点跟踪技术进行仿真,并且通过设置门限斜率的方式去除系统在达到最大功率点时的往复震荡现象。通过仿真验证,该改进算法在保证了系统跟踪速率的基础上,有效去除了光伏组件达到最大功率点时存在的震荡现象,提高了系统的跟踪效率和稳定性。     

固定电压法结合扰动观察法在光伏系统MPPT中的应用

本文提出了一种新型的光伏最大功率跟踪(MPPT)控制算法.在综合固定电压法和扰动观测法优缺点的基础上,提出了一种固定电压法和扰动观测法相结合的算法,当外界环境因素发生改变时,先根据固定电压法快速调整占空比到最大功率点附近,然后采用扰动观测法进一步精确求解,对所提出的方法进行了仿真和实验验证,结果表明:所提出的方法可以快速、准确跟踪光伏电池的最大功率输出,提高了能源利用率.     

MPPT中一种新型扰动观察法的算法研究

扰动观察法在现有众多的MPPT控制方法中是比较简单而且有效率的控制方法。在此基础上提出了一种改进型算法,首先运用变步长弱振荡方法对最大功率点进行跟踪,然后在功率和电压变化基础上引入了电流变化量。这种方法既可以实现快速稳定跟踪最大功率点的目的,同时可以避免在光照增强时产生的工作点漂移。在Matlab/Simulink环境下进行建模仿真,使用Boost电路验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,此种改进方法消除了系统振荡,动态响应效果更好,更重要的是它可以在光照增强时有效准确地跟踪最大功率点,避免工作点漂移。     

基于扰动观察与模糊控制相结合的MPPT算法

随着化石能源的不断消耗,人类面临着巨大的能源危机,太阳能作为一种新能源越来越受到重视。分析了光伏电池板的数学模型,针对光伏电池板输出特性及最大功率点的跟踪方法,主要介绍了模糊控制的扰动观察对最大功率点跟踪的影响。利用Matlab仿真软件对电路进行仿真,验证了模糊控制的扰动观察能减少最大功率点附近震荡的功率损耗,且具有跟踪速度快等优点。     

基于扰动观测法的改进MPPT算法研究

根据目前阿克苏地区光伏发电场的运行情况,发现光伏发电技术还存在着光-电转换率低、输出功率不稳定等问题,很大程度上影响着该地区光伏发电场的经济运行。因此,为了促进光伏发电的进一步发展、稳定输出功率、提高光伏发电技术的光电转换率,在分析光伏发电的模型和研究光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的基础上,提出改进的扰动观测法(SVM改进扰动法),并利用Simulink仿真软件进行仿真分析,通过仿真结果证明改进的扰动观测法消除了震荡,有效地减少了扰动次数和跟踪时间、提高了最大功率点的跟踪精度和速度。     

局部遮挡下的自适应变步长扰动观察法

在局部遮挡下,光伏阵列输出功率—电压(P-U)曲线呈现多峰值现象,传统最大功率点跟踪方法可能因收敛于局部最大值点而失效。在分析多种局部遮挡情况下P-U曲线模型的基础上,设计了一种自适应变步长扰动观察法,能实现多峰值现象下的最大功率点跟踪。在3 k W光伏并网逆变器的实验平台上进行相关工程实验,理论分析及实验结果证明了控制算法的有效性和快速性。     

基于改进扰动观察法的光伏系统MPPT研究

针对传统扰动观察法追踪速度和稳态精度存在的矛盾,在此基础上进行改进,将恒定电压法、扰动观察法、电导增量法相结合,提出了一种改进算法用于光伏系统的最大功率追踪.首先对P-U曲线及传统扰动观察法工作原理进行了分析,然后阐述了改进算法的工作过程,最后在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型和实验平台进行验证.结果表明...     

基于功率预测的最优梯度变步长MPPT算法的研究

常规的扰动观测法因算法简洁、实现简单而受到广泛应用,但存在跟踪速度与精度无法兼顾的矛盾;此外,扰动观测法是基于光伏电池静态特性曲线进行MPP搜索的,当光照强度变化时,光伏电池的工作点是落在不同的特性曲线上,此时扰动观测法会发生误判。为克服扰动观测法存在的缺点,采用改进的扰动观测法,即在已有的算法基础上引入最优梯度法和功率预测算法,避免光照变化时发生误判现象,提高了跟踪速度和精度,并在Matlab/Simulink中进行仿真测试,验证该算法的正确性。     

基于改进型扰动观察法的光伏阵列MPPT方法研究

在分析光伏电池数学模型和输出特性的基础上,提出了一种固定电压法与改进的自适应步长占空比直接控制法相结合的方法.该方法应用固定电压法与自适应步长的扰动观察法相结合跟踪光伏阵列的最大功率点,在变化的环境条件下,使用MATLAB软件对这种自适应步长的跟踪方法进行仿真.仿真结果表明,所提方法能够快捷、准确地跟踪到光伏阵列的最大功率点,具有较好的控制精度,减少了在最大功率点振荡的能量损失,从而提高了光伏发电系统的能量转换效率.     

基于梯度法和扰动观察法相结合的多峰值MPPT算法的研究

当多个光伏电池串联组成的光伏阵列被部分遮挡时,光伏特性曲线会出现多个局域峰值,此时基于单峰值的MPPT算法将有可能失效。针对这种情况,本文提出了一种结合梯度法和扰动观察法的多峰值最大功率跟踪算法。该算法采用梯度法搜索出第一个阶梯功率点,并以此功率点作为扰动观察法的起始点搜索局部最大功率点,继而利用此局部最大功率点进行搜索,最后得到最大功率点。与其它多峰值MPPT算法相比,该算法不仅具有编程简便、易于实现的特点,而且具有搜索跟踪速度快和抗干扰能力强等优越性。     

光伏逆变器输出侧无测量装置最大功率跟踪控制方法

最大功率点跟踪控制问题是光伏并网发电系统中经常遇见的问题。通过对太阳能电池板模型的建立及伏安特性、功率电压曲线的分析,对一种光伏输出侧无测量装置(PV Output Sensorless,POS)的最大功率跟踪控制方法进行了建模仿真实验,验证了该方法的可行性与正确性。在大规模的光伏发电中,这种控制方法更为安全;而且发生跟踪失败的几率较传统的MPPT算法更低,控制简单并且可靠。