光伏发电最大功率跟踪的非对称模糊控制

受外界环境影响,光伏电池系统的输出特性呈现非对称的强非线性,输出功率常常偏离最大输出功率点(MPP)。为提高光电能量转换效率,在分析P O机理的基础上,采用扰动观察法(P O)跟踪光伏电池MPP;针对P O缺点,在MPP两侧采用不同的隶属度函数和模糊控制规则,提出了一种非对称模糊控制算法,并使用Matlab中的Fuzzy工具箱对模糊控制器进行了设计。基于所搭建的Matlab/Simulink仿真模型,对比分析了在环境变化时P O法和非对称模糊控制法的最大功率点跟踪曲线。仿真结果表明,所提方法提高了MPP跟踪的动稳态性能,在外界环境变化时更能有效、快速、准确的实现最大功率点跟踪。     

模糊控制在光伏发电最大功率点跟踪中的应用

介绍了光伏电池的基本特性和最大功率点的原理及其运用的一些常规方法。针对模糊控制具有适应性强、鲁棒性好、不依赖被控对象精确模型的特点。提出了规则生成、模糊决策与推理。在此基础上建立仿真模型,对模糊控制器进行验证和分析。仿真结果表明,当外部环境发生变化的时候,系统能够迅速跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,并具有较好的稳定性,且基于模糊策略的光伏系统动、稳态性能优良。     

光伏发电最大功率跟踪技术研究

对太阳能电池的工作原理及工作特性进行介绍,详细分析太阳能电池工作的等效电路和数学模型;介绍了几种最大功率点跟踪的控制方法;分析光伏并网逆变器的控制目标,研究其控制策略,并设计了基于SPWM的电压/电流型并网逆变器控制的控制系统数学模型。     

基于LSSVM的光伏最大功率点跟踪算法研究

为了实现光伏电池的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）,在分析现有方法的优缺点基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的MPPT实现方法。为证明该方法的有效性,在Matlab/Simulink中,搭建了光伏电池仿真模型,分析了光伏电池的输出特性。结合LSSVM工具箱,采用交叉验证方法实现LSSVM的参数寻优,并对LSSVM用于MPPT的方法进行了仿真。仿真结果表明,该方     

基于模糊理论的光伏发电最大功率点跟踪控制策略研究

介绍了光伏电池的特性,最大功率点跟踪原理和Boost变换电路,提出了一种基于模糊逻辑控制的最大功率点控制策略,即将光伏电池和Boost电路作为一个整体,通过检测负载功率的变化,来调整控制开关占空比,简化了系统。仿真结果表明,当外部环境发生变化的时候,系统能够迅速跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,并具有较好的稳定性。     

基于MATLAB/Simulink的光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究

基于MATLAB/Simulink软件建立光伏发电系统模型来研究环境对光伏电池输出功率的影响,并且提出一种最大功率点跟踪(MPPT)算法,同时模拟真实的环境条件验证该控制算法的可行性。结果表明：光照强度的变化,尤其是光照强度的减弱,对光伏发电系统跟踪最大功率点的影响最大。     

光伏发电系统最大功率跟踪控制的研究

随着电力电子技术的进步,将光伏电池发出的直流电经过逆变并入电网的技术逐渐成熟。因为光伏电池的转化效能有限,所以,对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)已成为研究的热点之一。以太阳能发电体系为主,对光伏电池的伏安特性、P-U特性详尽分析,并设计了MATLAB仿真,继而引出光伏发电系统的最大功率跟踪。选用扰动观察法进行MPPT控制,并设计了相应的MATLAB仿真。验证了设计的可行性。     

基于模糊控制结合CVT法的光伏最大功率点跟踪技术

围绕单相2级式光伏发电系统的光伏电池等效模型和输出特性曲线,讨论了最大功率点跟踪方法,提出了一种基于模糊控制的光伏MPPT控制技术,并在启动过程中采用恒定电压法。通过建模仿真,可以证明采用2种方法结合的MPPT控制技术能够在保证系统稳态精度的同时提升响应速度,且能够实现平滑过渡。     

光伏发电系统及其最大功率点跟踪控制方法比较

阐述光伏发电的基本原理和特性,并构建其数学模型;分析最大功率点跟踪(maximum power pointtracking,MPPT)的原理,对不同的MPPT控制方法进行评价和比较,根据几种常用方法需要改进的地方,提出并介绍自寻优方法即模糊控制和Fibonacci算法。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究综述

在光伏发电系统中,为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行准确和快速的跟踪。阐述和评价了目前国内外出现的几种方法的原理和特点,对这几种方法进行了分析比较,最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,并对该领域今后的研究方向做了展望。     

基于蒙特卡洛的光伏多峰最大功率跟踪控制

针对局部阴影情况下,光伏输出曲线非线性和多峰值的特性,从概率论的角度出发,提出基于蒙特卡洛的光伏多峰值最大功率跟踪控制算法。对光伏输出曲线及均匀分布进行分析并构建概率模型。然后根据蒙特卡洛算法的基本原理,对模型特定区域内的随机变量进行统计以确定近似最大功率点。最后用常规最大功率算法提高收敛精度。与传统算法不同,新方法从概率论的角度,为解决局部阴影问题提供了一种新的思路,其收敛速度及准确性不受光伏曲线形状的影响,试验和仿真表明该算法能够有效的跟踪全局最大功率点,避免其收敛于局部最优解。     

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。     

改进的光伏发电系统最大功率点跟踪方法

光伏发电系统可采用最大功率点跟踪控制技术来提高输出功率,但常规变步长扰动观察法存在功率-电压特性曲线的低压区变步长跟踪效果差、步长灵敏度受光照强度影响大等缺点。从变步长算法和控制系统结构两方面提出了改进措施,并在利用MATLAB/Simulink工具建立的最大功率点跟踪系统仿真平台上与常规变步长扰动观察法进行了对比试验。试验结果表明,跟踪时间和跟踪步数分别减少了50%和75%,同时PID控制环节使光照强度快速变化时的跟踪电压偏差从48.3%降低到13.8%,明显地提高了系统的动态性能。     

基于TS模型的模糊神经网络光伏MPPT控制

为了克服传统最大功率点跟踪(MPPT)方法的一些缺点,使光伏系统更加快速准确地工作在最大功率输出点,提出了基于模糊控制和神经网络控制相结合的自适应控制方法。该方法充分利用模糊神经网络处理非线性问题的优点,通过模糊控制来改变步长,利用神经网络的自学习能力来快速达到平衡,使光伏MPPT在跟踪速度和稳定性之间达到一个较优的平衡。仿真和试验结果表明,基于模糊神经网络自适应控制的MPPT方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

一种改进型扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用

光伏发电系统中,为了提高发电效率,必须采用最大功率点跟踪方法,其中扰动观察法因其算法简单、容易实现,对参数检测精度要求不高等优点,而被广泛应用。但是传统扰动观察法在最大功率点处存在功率波动,针对这一问题,提出一种改进型变步长扰动观察法。该方法在步长的选择方式和步长形式中引入功率P,在外界环境变化较大时,变步长区域变化小,在不同外界条件下都可以保持较好的最大功率点动态跟踪特性和稳态精度,改善了传统的变步长扰动观察法在外界环境变化较大时,动态特性和稳态精度不能兼顾的问题。通过仿真和实验对比了改进前后两种方法的动、静态特性,验证了该方法的正确性和有效性。     

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.     

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。     

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.     

Overview of Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic Energy Production Systems

Abstract—A substantial growth of the installed photovoltaic systems capacity has occurred around the world during the last decade, thus enhancing the availability of electric energy in an environmentally friendly way. The maximum power point tracking technique enables maximization of the energy production of photovoltaic sources during stochastically varying solar irradiation and ambient temperature conditions. Thus, the overall efficiency of the photovoltaic energy production system is increased. Numerous techniques have been presented during the last decade for implementing the maximum power point tracking process in a photovoltaic system. This article provides an overview of the operating principles of these techniques, which are suited for either uniform or non-uniform solar irradiation conditions. The operational characteristics and implementation requirements of these maximum power point tracking methods are also analyzed to demonstrate their performance features.