载体运动下光伏组件最大功率点动态跟踪方法

光伏发电技术是实现碳达峰和碳中和的关键技术,如何实现运动载体下光伏组件最大功率点动态跟踪是光伏高效率发电的核心问题.为此,提出一种运动状态光伏组件最大功率点动态跟踪方法,通过利用惯性测量单元获取载体运动姿态,构建坐标转化关系,实现载体运动姿态与光强之间的转换;利用光伏组件五参数模型及光强关系建立了光伏组件动态模型;基于...     

光伏电池最大功率点跟踪方法的研究

随着能源的耗竭,光伏发电技术越来越受到人们的重视,光伏发电的过程主要就是将接收到的太阳辐射利用光伏电池转变为电能的过程。在光伏发电系统中,为了进一步提高光伏电池的转换效率,需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。本文首先分析了在跟踪控制中常见的恒压控制法,扰动跟踪法和功率数学模型法,比较了它们的优缺点,并基于这三种方法提出了一种改进的跟踪方法。     

光伏系统最大功率点跟踪控制仿真模型

介绍了一种简单实用的光伏系统计算机仿真软件设计方法。通过对太阳能电池的物理模型和电特性的分析计算,建立了太阳能电池的数学模型,并结合S函数的编写,在M atlab/S imu link环境下建立其动态仿真模型。考虑到太阳能的波动性和随机性对太阳电池阵列的影响,该模型具有最大功率点跟踪(MPPT)功能。文中还给出了光伏系统仿真所使用的详细参数。仿真结果表明,利用该模型不需要精确的系统内部特性和结构参数,就可以实时模拟任何功率、电压组合的光伏阵列。     

并网光伏阵列发电最大功率点孤岛检测方法

由于传统方法不能准确检测到孤岛发生的位置,存在孤岛检测精度较低的问题,为了最大程度地降低孤岛效应对光伏发电工作产生的影响,提出了并网光伏阵列发电最大功率点孤岛检测方法.建立并网光伏阵列发电模型,分析光伏阵列发电的基本原理,并从电网电压频率和电压幅值两个方面,设置孤岛检测标准.运用光伏阵列发电模型跟踪并网光伏阵列发电最大...     

基于遗传算法的最大功率点跟踪

最大功率点对于提高光伏发电系统的整体效率具有重要作用,对优化算法在最大功率点跟踪中的应用进行了研究。基于光伏发电原理,通过Matlab和S函数建立了太阳能电池的仿真计算模型。针对传统最大功率点跟踪方法自动跟踪速度与跟踪精度难于兼顾的问题,应用遗传算法建立了最大功率点跟踪模型。仿真结果表明,当光照强度、电池温度变化时,模型能够快速、精确地跟踪最大功率点。通过与爬山法的对比研究,表明在相同跟踪时间限定下,遗传算法具有更高的跟踪精度,具有良好的综合性能。     

基于极值搜索的光伏电池最大功率点跟踪仿真

针对光伏发电系统中最大功率点跟踪问题,在太阳能电池的数学模型的基础上建立了PV模块的Matlab仿真模型;考虑到了太阳能的波动性和随机性对太阳电池阵列的影响,利用一种基于极值搜索方法的实时MPPT控制原理,控制Buck DC/DC变换电路,结合S函数在Matlab/Simulink环境下建立其动态仿真模型,实现了光伏电池输出的最大功率跟踪;仿真结果表明,该算法具有较好的动态特性和稳态特性,具有一定的实用价值。     

基于分组粒子群的光伏最大功率点跟踪方法

针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）和优化的扰动观察法(perturb and observe, P&O)相结合的MPPT（maximum power point tracking）算法进行光伏发电系统输出功率的提升。提出的最大功率点算法分为两个阶段,首先通过将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)的分组思想引入到传统粒子群算法,并采用改进后算法实现近似全局最大功率点的快速搜索,以加快最大功率点跟踪的收敛速度和稳定性。然后,采用优化的扰动观察法实现最大功率点附近的动态精确跟踪,同时减少后续最大功率点跟踪过程中的计算量。通过在不同阶段发挥两种MPPT算法的各自优点来提高光伏最大功率点跟踪控制的效率。最后进行光伏系统遮阴条件变化的仿真实验,与传统粒子群算法相比,提出MPPT方法具有较快的跟踪速度和稳定的功率输出。     

光伏并网发电系统最大功率点跟踪算法研究

针对神经网络算法在太阳能电池最大功率点跟踪中收敛速度慢,结果容易陷入局部极小等缺点,提出了一种基于遗传算法优化神经网络来实现最大功率点跟踪的控制方法。该算法利用遗传算法具有全局搜索问题解的特性,通过选择、交叉、变异等遗传操作,实现了神经网络权值优化,克服了神经网络初始权值对控制效果的不利影响。实验结果表明：该算法提高了神经网络在最大功率跟踪中的收敛性与非线性逼近能力,在日照强度、环境温度变化时仍能快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,具有较好的稳定性。     

光伏发电系统最大功率点跟踪的研究与设计

在光伏发电系统中,采用何种前级升压电路以及光伏电池的最大功率点跟踪方法始终是究热点.针对传统Boost电路输入电流纹波大、功率因数低等问题,提出采用交错并联Boost电路作为前级电路,并对其进行研究;针对传统跟踪方法时间长、效率低等问题,改进变步长电导增量法,能够兼顾动态速度和稳态精度进而实现最大功率点跟踪.搭建仿真模...     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制

太阳光发电作为洁净的和未来最有希望的发电方式之一，越来越受到人们的重视。光伏发电系统各个方面的研究都在不断地深入进行着，本文讨论的太阳光发电系统的最大功率点跟踪控制就是其中一个重要的研究课题。从实际应用角度出发，详细论述了采用功率对电压微分法进行最大功率点跟踪控制的过程，并通过实验验证其可行性和有效性。     

基于模糊PID控制的光伏系统最大功率点跟踪

由于光伏系统的输出功率随着外界环境和负载的变化而变化,为了提高光伏系统的效率,需要对其进行最大功率点跟踪[1]。模糊控制属于有差控制,在最大功率点附近仍有震荡的存在,为了进一步改进跟踪性能,提出将模糊PID控制代替模糊控制。根据控制对象建立合适的控制规则表、PID控制器,实现参数的在线优化。仿真结果表明,改进方法能快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,避免在最大功率点的震荡,同时提高转换效率。     

基于克隆选择算法的光伏最大功率点跟踪控制

研究太阳能电池提高光电转换率问题,由于光伏发电系统中最大功率点难以实时跟踪,使光伏阵列输出功率达不到要求。为此提出采用克隆选择算法进行优化控制。根据光伏电池等效电路模型在SIMULINK中建立仿真模型进行特性分析,并编写克隆选择算法。通过在算法进化过程中合理地选取种群规模、克隆规模和变异率等参数,从而保证算法以最佳的搜索轨迹达到最优解。通过对算法有效性的验证,仿真结果表明:在温度、光强变化情况下,能实时跟踪到最大功率点,提高系统的鲁棒性和发电效率。     

光伏电池最大功率跟踪智能控制技术研究

本文在阐述光伏电池输出特性的基础上,针对光伏电池最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking,MPPT）中存在的问题,结合智能控制方法,给出了最大功率跟踪的改进型控制方法：模糊逻辑MPPT控制,神经网络MPPT控制以及两者的结合型。分析表明智能控制技术具有较强的自适应能力,能够根据环境的变化,快速、稳定地跟踪最大功率点。     

采用自适应扰动观察法的光伏并网系统最大功率点跟踪

提出了一种自适应扰动观察（P＆O）算法,用于在不同天气条件下太阳能光伏（PV）并网系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。该策略对于从太阳能光伏电池板中,获取最大的功率输出是十分重要的。利用一种依赖于功率变化的可变的扰动步长,提出了改进的自适应扰动观察算法。最后将通过仿真所得到的数据与传统的扰动观察算法进行了比较,结果表明所提出MPPT算法的收敛值和速度得到了改善,稳定时间缩短25%,稳态值提高20%以上,在太阳能光伏并网系统的最大功率点跟踪时是有效而实用的。