基于模糊PID控制的最大功率点跟踪技术研究

在全新的太阳能电池数学物理模型基础上,对最大功率点跟踪(MPPT)技术进行研究.针对扰动观察法后期容易出现的功率振荡现象,用模糊PID控制法跟踪最大功率点,并在Matlab上搭建仿真电路,通过比较两种方法的仿真结果证明了模糊PID控制方法的精确性.仿真实验结果表明,当光照强度变化时,用模糊PID控制方法能快速、精确地跟踪到最大功率点.     

基于模糊PID控制的最大功率点跟踪技术研究

在全新的太阳能电池数学物理模型基础上,对最大功率点跟踪(MPPT)技术进行了研究。针对扰动观察法后期容易出现的功率振荡现象,将模糊PID控制用于跟踪最大功率点,并在MATLAB上搭建仿真电路,通过比较这两种方法的仿真结果,得出了模糊PID控制方法的精确性。当光照强度变化时,通过观察仿真结果可知,模糊PID控制方法能快速和精确的跟踪到最大功率点。     

基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制

针对光照强度变化的不确定性、光伏电池阵列温度变化、负载变化和光伏电池强非线性,使光伏电池阵列的最大功率点变化的情况,提出一种采用模糊参数自校正比例、积分、微分(PID)控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法。Boost变换器属于并联开关变换器,采用Boost变换器实现MPPT。模糊参数自校正PID控制方法能合理地处理好控制精度和速度的矛盾。论述了模糊参数自校正PID控制器的结构、参数确定、规则的生成、模糊决策与推理。仿真结果表明所提方法可有效消除最大工作点处的振荡现象且易于实现,提高了系统的稳定性。     

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。     

基于模糊PI调节Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制

详细分析了光伏电池及光伏阵列的工作特性,建立了光伏电池的等效电路及数学模型,根据实际的光伏电池参数计算得出相应数学模型的拟合参数,并根据拟合参数建立了光伏阵列的MATLAB模型。利用Boost电路提升光伏阵列的电压,采用改进的导纳增量法实现光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)功能,并利用模糊PI控制算法修改控制参数以提高系统的速度。通过对电路的分析,得出了其小信号状态空间模型,利用模型仿真可知电路是一个稳定的系统。实验结果验证了系统工作稳定、可靠、快速。     

光伏系统最大功率点跟踪算法的仿真研究

通过研究光伏电池的数学模型,利用Matlab/Simulink环境建立了光伏电池的仿真模型,分析了光照、温度等因素对其输出特性的影响.分析了扰动观察法和常规电导增量法最大功率跟踪特性,针对其最大功率点跟踪动态和稳态性能不佳及启动过程较慢的问题,提出了一种变步长电导增量法,仿真验证了其在光照强度突变情况下具有较好的控制性能,提高了系统稳定性和能量转换效率.     

基于模糊PID控制的光伏电池最大功率跟踪控制

正光伏电池最大功率跟踪控制设计是保证应用于冶金行业的光伏电机在超宽带变频作用下高效运转的关键技术。传统的控制算法采用反电势转子超导永磁控制算法,导致电机转动惯量出现抖振和脉动,同步跟踪控制性能较差。提出一种基于模糊PID控制的Boost变换器光伏电池最大功率跟踪控制算法,设计了基于Boot变换器的光伏电池控制系统,进     

一种改进的光伏电池最大功率点跟踪控制方法

为了能高效地利用太阳电池,需要对光伏电池进行最大功率点跟踪(MPPT),最终实现光伏电池的最大功率输出。根据增量电导法原理,提出了一种基于Boost电路占空比理论的改进的增量电导法,首先要将当前的输出功率计算出来,再将当前的输出功率P(k)与前一次存储的功率P(k-1)进行比较,从而控制Boost电路的占空比实现最大功率跟踪,能够使输出端的电压更平稳变化,以更好地跟踪太阳电池的最大功率点,提高太阳电池输出效率。     

光伏并网最大功率跟踪的改进型扰动控制

扰动观察法是MPPT中常用的一种方法,由于日照的剧烈变化,常规的扰动观察法可能在调节过程中失效,导致系统运行失常.这里研究一种基于恒压控制(CVT)的变步长扰动观察法的控制策略,避免了光照强度变化对系统运行的影响,提高了系统的稳定性及MPPT的跟踪速度,并且减少了最大功率点(MPP)附近的能量损耗.最后将变步长扰动观察...     

基于模糊控制的最大功率点跟踪方法研究

设计了一种基于模糊控制的光伏阵列最大功率跟踪(MPPT)方法.以光伏阵列输出功率和输出电压之间满足dPPV/dUPV=0达到最大功率点为基础,设计了模糊控制的方法.利用仿真和实验,对比了扰动观察法和所设计的模糊控制法的性能,验证了该方法具有MPPT速度快以及稳态功率波动小的优点.     

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.     

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。     

模糊自整定PID控制器在太阳能最大功率点跟踪中的实现

介绍了以DSP芯片TMS320LF2407A为控制器,采用最大功率点跟踪（MPPT）控制策略为增量电导法,并引入模糊自整定PID调节器。实践结果证明,可基本消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,提高了跟踪效率,降低了MPPT的波动。     

光伏电池最大功率点跟踪的研究

分析了常用的最大功率点跟踪方法,在原有变步长电导增量法的基础上,提出了改进变步长电导增量法。     

变结构模糊控制在光伏发电MPPT中的应用

讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了分析。根据分析结果将变结构模糊控制应用到光伏发电系统MPPT的控制,能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(Maximum Power Point,简称MPP)。在两种天气条件下的实验结果证明,该方法能使系统在MPP稳定工作,并能快速跟踪外部环境的变化,具有良好的动、稳态性能。     

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。     

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。     

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。