太阳能板自动寻光转动控制系统

为了提高光伏太阳能板的太阳能转换效率,设计了一种太阳能板自动寻光转动控制器,此装置通过寻光电路检测太阳光源方向,当产生偏差信号时,经A/D转换电路输入单片机,单片机处理输出相应电信号驱动电机转动,准确地跟踪太阳光线移动.该装置结构简单、成本低廉、跟踪精度高,可用于太阳能发电系统中,能够提高太阳能的利用效率.     

向日葵型跟踪太阳智能发电装置的研制

针对现有太阳能光伏发电装置能量转换效率较低的缺陷,设计开发了一种光机电结合的微功耗智能太阳跟踪装置。该装置采用了不同于传感器方式的定时跟踪电路,省去传感器和相关电路的能耗,充分利用了微电脑中最省电的休眠工作模式,并利用最小的功耗驱动太阳能电池组件跟踪太阳,以大幅度提高太阳能的转换效率。考虑到全国地域的差异该装置设计了用户自行设置时间等功能。通过两种太阳电池实验比较,证明该装置能大幅度提高太阳能的转换效率。     

光伏电池最大功率点跟踪芯片的设计

为提高光伏电池的光电转换效率,设计一种基于开路电压法的光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）控制芯片.利用光伏电池开路电压与最大功率点电压存在近似线性关系的特性,周期性采样光伏电池的开路电压,计算得到最大功率点电压.所设计的芯片结构简单、成本低、稳定性好,除能够较精确地控制实现光伏电池的MPPT外,还能周期采样、定时更新当前MPPT电压,并实时监测光伏电池的输出电压,使环境条件变化时系统具有快速的动态响应.芯片除包含参考基准、电压调节器、振荡器及误差放大器等基本模块外,还集成了采用自举技术的驱动电路,提高了输出电压.电路采用1.5 μm双极型-CMOS-DMOS （BCD）工艺设计制造,优化后的芯片面积约为3.0 mm×2.6 mm.测试结果表明,预期的电路功能已经基本实现.     

太阳方位双模式全天候跟踪控制系统的研究

采用时间跟踪与光感跟踪相结合的方法,研制了全天候双模式太阳方位跟踪控制系统.系统具有控制方式转换、时间控制以及光感控制等功能.光伏电池阵列的发电量与光线入射角有关,光线与光伏阵列平面垂直时发电效率最高.采用自动跟踪太阳的方式,使太阳能电池板始终保持与太阳光垂直,可大大提高光伏阵列的发电量.双轴跟踪控制系统具有结构简单、能耗低,跟踪精度高等优点.支架纵梁采用"Z"型设计结构,确保运转自如,实现了仰俯跟踪的动力节能.     

基于改进MPPT算法的光伏并网系统研究

光伏并网逆变器是光伏发电系统中重要环节,为使逆变过程中光伏电池输出功率最大,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪.常用最大功率跟踪方法会产生误判现象,不仅会降低光伏电池能量转换效率,而且还会造成并网电流产生畸变.针对上述问题,笔者改进了传统扰动观察法,提出了一种改进型MPPT算法,并在Matl ab/Simul ink环境下搭建了含有Boost电路的两级式光伏并网逆变器系统.仿真实验表明,含有改进型MPPT的光伏并网逆变器能够有效提高光伏电池输出功率.     

光伏发电逐日跟踪控制系统设计

为了提高光伏发电的光电转换效率,采用视日运动轨迹跟踪与光电跟踪相结合的控制方式,以SEED-DEC2812为控制核心设计了光伏发电逐日跟踪控制系统。与传统方式相比,视日运动轨迹跟踪方式在跟踪控制策略上进行了优化,使系统装置和太阳相互交错跟踪。该系统还设置了大范围跟踪的光电探测器,跟踪精度高、功耗低、稳定性强。     

独立光伏发电系统高效充电控制器设计

针对小功率独立光伏发电系统中铅酸蓄电池使用寿命短、充电效率低的问题,提出基于放电脉冲的3阶段充电方法.该方法通过放电脉冲控制铅酸蓄电池的自放电,以增大铅酸蓄电池的可接受充电电流,使铅酸蓄电池能够完全吸收光伏电池组件输出的电能,提高独立光伏发电系统的充电效率.该方法结合最大功率跟踪算法协调铅酸蓄电池与光伏电池组件之间的工作关系,提高独立光伏发电系统的工作效率.根据这一思路设计具有高充电效率的独立光伏发电系统控制器.与传统控制器相比,它不仅提高了光伏电池组件的利用率,加快了对蓄电池的充电,而且可以保护蓄电池并延长使用寿命.     

太阳能发电跟踪系统丝杠传动装置设计选型分析

太阳能光伏发电装置是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术.太阳能电池板能够时刻正对太阳,发电效率才会达到最佳,通过跟踪传动系统能增加30％～80％的发电输出功率.由此提出光伏太阳能大电池组件发电跟踪系统设计中,跟踪传动装置关键零部件需要注意的几个的问题,并对问题的解决提出了几点设计的理念,对关键零部件的材料选用、设计等提出了一些解决办法和思路,通过实际制造的检验,有一定的通用性.     

基于恒压估计与扰动观测结合的MPPT算法

作为一种绿色清洁能源的利用方式,光伏发电越来越受到人们关注,最大功率点跟踪技术的应用能够提高光伏电池发电效率.传统的扰动观察法在外界环境变化剧烈时,会有误追踪现象,导致光伏发电效率降低.为解决这一问题,提出一种新型扰动观察法,该算法与传统扰动观察法相比,增加了恒压估计环节,用以补偿因外界环境改变带来的功率差,提高跟踪精度.最后在Matlab/Simulink中搭建光伏电池仿真模型,仿真结果验证了该算法在外界环境发生剧烈变化时,具有较高的跟踪精度与较快的跟踪速度.     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究

为了有效利用光伏电池,弥补其比较低的光电转换效率,需要对光伏发电系统最大功率点进行快速准确的跟踪.在建立光伏发电系统MPPT仿真模型中,对基于模糊控制的MPPT问题进行了研究,通过在Matlab/Simulink下建立基于查表法模糊控制的光伏发电系统的仿真模型,以及对模糊控制的查表法中隶属度与规则的设计.仿真结果表明,该模型具有较好的响应速度以及较高的跟踪精度.     

基于方位检测的光伏双轴跟踪控制装置设计

为了充分利用太阳能资源,提高发电效率,研究设计了一种基于方位检测的太阳跟踪控制系统。该控制系统是以单片机为核心的检测控制电路,包括单片机控制电路、方位检测电路、电动机驱动电路、仰角检测电路、外设电路和电源电路6个部分。系统通过程序控制,实现了光伏阵列朝向的定时跟踪。所设计的光伏双轴跟踪控制装置具有结构简单、运行可靠、跟踪精度高、成本低的特点,为提高光伏发电系统的效益探索了一条新路。     

基于功率控制的三相SVPWM并网光伏系统

为了实现光伏系统的最大功率输出和并网运行并改善其输出特性,提出了一种基于SVPWM调制的逆变器功率控制方法.该方法采用双闭环控制,以光伏阵列输出的最大功率作为逆变器功率外环的参考输入量,实现最大功率注入电网;逆变器控制内环为电流环,用于控制系统注入主电网的电流品质,同时实现对逆变电路的电流保护.实验结果表明,该控制方法的控制效果优良,具有功率跟踪精度高、电流畸变小的特点,能够提高光伏并网系统的功率转换效率.     

自适应变步长电导增量法的最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率点跟踪控制,提出了固定电压和自适应变步长电导增量相结合的方法.该方法首先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,然后启动变步长电导增量法实现精确的最大功率点跟踪控制.仿真结果证明,该自适应变步长电导增量法能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率.     

改进电导增量法的光伏电池MPPT仿真

光伏发电系统的输出功率随着光照强度、环境温度和系统输出电压的不同而变化着,控制光伏阵列的工作点使其稳定的工作在当前的最大功率点处非常重要。首先对光伏电池进行机理建模．实验表明模型能够很好的反应实际的光伏电池工作特性。在介绍了几种传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法的基础上,提出了一种新型的变步长电导增量法控制,其初始参考电压为当前光伏阵列开路电压的0．8倍,并且以计算得到的的步长进行继续跟踪。仿真结果表明,系统的跟踪速度增强并且有效的减小稳态震荡,具有良好的动态和稳态性能。     

基于S-函数光伏阵列最大功率追踪的控制策略

研究了光伏阵列的输出特性,搭建了MATLAB环境下光伏阵列的通用仿真模型,选用BOOST电路,采用最大功率追踪控制策略,通过S-函数实现最大功率追踪和输出电压稳定.该系统不仅硬件设计和控制算法简单,且通过仿真实验结果表明,该系统能准确反映光伏阵列输出电压、电流的非线性特性,并能较好地跟踪最大功率点.     

基于分段控制的光伏全工况MPPT研究

光伏(PV)阵列输出特性随运行环境及自身工况的变化而变化.为满足不同工况下最大功率点跟踪(MPPT)控制需求,在对光伏阵列各工况下输出特性进行分析的基础上,提出了一种改进量子粒子群算法(QPSO)与扰动观察法相结合的MPPT分段控制方法.在跟踪控制初期,采用非一致性自适应变异DCWQPSO算法进行最大功率点全局搜索,使功率点快速收敛至最大功率点附近,提高跟踪速度;在跟踪控制后期,采用闭环模糊控制扰动观察法进行最大功率点局部搜索,提高跟踪精度.Matlab仿真结果表明,该分段控制方法在光伏阵列各工况下仅需0.32 s即可完成MPPT,并保持稳定,比其他控制方法具有更快的跟踪速度及更高的跟踪精度,可有效提高光伏发电效率.     

双轴跟踪装置对太阳能发电系统增效的理论研究

根据地球和太阳的相对运动规律,将照射到光伏组件上的太阳光入射角的变化分解为东西方向和南北方向,由于这两个方向入射角的变化是独立的,所以利用理论计算的方法逐步求出两个方向都不跟踪时能量的累积,再求出自动跟踪增效的百分比,得出固定式太阳能光伏发电系统安装双轴自动跟踪太阳的装置后发电量增加了约39.7%的结论,由此提出在太阳能发电产业大规模推广应用低成本、低能耗和高可靠性的双轴自动跟踪装置。     

一种基于神经网络的光伏电源最大功率控制系统

对太阳能光伏电源 (PV)的最大输出功率进行了研究 ,采用神经网络对光电阵列最大功率输出点进行识别、跟踪和控制 ,并通过逆变器将光伏电源产生的直流电逆变为供居民 商业电力系统使用的交流电 ,同时针对非线性交流负载 ,设计出了一种有效、实用的有源滤波器 .实验表明 ,本装置能准确跟踪和输出光伏电源的最大功率 ,加入有源滤波器可有效抑制交流侧的谐波并提高功率因数 .     

基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.