基于三段式变步长电导增量法MPPT技术研究

通过对光伏电池特性的分析以及对传统电导增量最大功率点跟踪(MPPT)方法的研究,提出了三段式变步长电导增量算法的MPPT技术。应用MATLAB/SIMULINK搭建了仿真模型,并与传统电导增量法进行了比较。仿真结果表明,三段式变步长电导增量法能使光伏发电系统快速、准确、稳定的跟踪最大功率点,减弱了最大功率点附近振荡的情况,具有良好的动态和稳态特性。     

基于变步长电导增量的光伏阵列MPPT控制策略的优化

详细分析变步长电导增量MPPT（最大功率点跟踪）的求解过程,得出光伏阵列工作点位置判断的新方法。给出3种变步长策略和两种优化措施,得到一种基于全局变步长电导增量MPPT控制方法,并分析该方法的优点和缺点。仿真结果证明了该优化策略的可行性。     

一种新颖的变步长光伏系统MPPT控制方法

太阳能光伏阵列的输出功率随外界环境因素的变化而变化,为了能高效地利用太阳能电池,需对光伏阵列进行最大功率点跟踪(简称MPPT);针对定步长电导增量控制法存在的缺点,提出一种新颖的变步长电导增量法;该方法通过瞬时功率相对电流的变化值确定MPPT步长大小,使光伏系统MPPT快速准确且无震荡;经Matlab仿真及实验证明:该方法能快速准确地跟踪外部环境变化,并能保证系统的稳定性。     

电导增量法在光伏系统MPPT中的研究

分析了光伏电池的工作特性和光伏系统的拓扑结构及原理,将电导增量法应用到光伏发电系统最大功率点跟踪控制中,使系统能够快速响应外界环境的变化,让光伏发电系统始终工作在最大功率点.最后在Matlab/Simulink环境下进行了仿真,并且对仿真结果进行了详细分析,验证了该方法的正确性.     

基于改进变步长扰动观察法的MPPT控制

提出了双门限标准变步长光伏最大功率点控制方法,该方法基本避免了传统扰动观察法的误判和振荡问题,在跟踪速度和稳定性方面都有了较大的改善。最后使用Matlab/Simulink软件对系统控制方案进行了建模和仿真研究。仿真结果证明了该改进算法的优良特性。     

基于改进电导增量法MPPT控制仿真研究

基于光伏电池典型单二极管等效电路,建立了数学模型。在M ATLAB仿真环境下,开发了可以模拟任意光照强度、环境温度和电池参数的光伏电池通用仿真模型,在基于改进电导增量法的MPPT控制方法的基础上搭建了独立光伏系统,并在环境因素和负载变化的不同条件下进行了仿真,检验了最大功率跟踪控制策略的效果以及系统独立供电的合理性与可行性。     

基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点.     

光伏电池滞环变步长MPPT算法研究

为了提高光伏电池发电效率,在传统MPPT控制方法的基础上提出了基于恒定电压法的变步长滞环控制法,通过分析光伏电池受光照强度的影响和在最大功率点附近的功率特性,确定了电压扰动步长值,并在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了MPPT仿真模型,对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法在光照突变时仍能实时地跟踪光伏电池的输出功率,并能有效地抑制在MPP点附近的振荡现象,表现出很好的动态特性,证明了该算法的有效性和正确性。     

一种改进型变步长MPPT算法

针对固定步长比较法的跟踪速度和精度不够理想的特点,提出一种新的变步长扰动观测法来跟踪光伏电池的最大功率点。依据光伏电池的P-U曲线特性,在最大功率点两侧采用不同的变步长控制策略。在左侧,采用较大的步长选择策略。在右侧,采用较小的步长选择策略。同时给出步长的选择方法。在MATLAB/Simulink环境下,搭建光伏电池最大功率点模型并进行仿真。仿真结果表明,该算法可以显著提高最大功率的跟踪速度与精度,有效抑制在最大功率点处的振荡现象。     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制方案

结合光伏系统的工作原理和滑膜控制的特点,提出一种最大功率点跟踪(MPPT)控制方案。将滑模控制应用于该系统最大功率点的跟踪,包括改进变换电路,设计滑模变结构控制器。实验结果表明,该方案能快速跟踪太阳能电池的最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率和电压的波动以及超调量,削弱滑模控制的稳态抖振。     

Modified Particle Swarm Optimization technique based Maximum Power Point Tracking for uniform and under partial shading condition

Generation of electricity from solar energy has gained worldwide acceptance due to its abundant availability and eco-friendly nature. Even though the power generated from solar looks to be attractive; its availability is subjected to variation owing to many factors such as change in irradiation, temperature, shadow etc. Hence, extraction of maximum power from solar PV using Maximum Power Point Tracking (MPPT) method was the subject of study in the recent past. Among many methods proposed, Hill Climbing and Incremental Conductance MPPT methods were popular in reaching Maximum Power under constant irradiation. However, these methods show large steady state oscillations around MPP and poor dynamic performance when subjected to change in environmental conditions. On the other hand, bio-inspired algorithms showed excellent characteristics when dealing with non-linear, non-differentiable and stochastic optimization problems without involving excessive mathematical computations. Hence, in this paper an attempt is made by applying modifications to Particle Swarm Optimization technique, with emphasis on initial value selection, for Maximum Power Point Tracking. The key features of this method include ability to track the global peak power accurately under change in environmental condition with almost zero steady state oscillations, faster dynamic response and easy implementation. Systematic evaluation has been carried out for different partial shading conditions and finally the results obtained are compared with existing methods. In addition, simulations results are validated via built-in hardware prototype.     

基于最大功率点跟踪技术的太阳能路灯控制系统

太阳能路灯以太阳光为能源,它安全、节能且无污染,也不需要铺设复杂的管线。白天利用太阳光给蓄电池充电,而晚上蓄电池则为路灯提供电能。路灯的开／1闭过程采用光电控制方式。该系统采用了最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）技术,以便最大程度地接受太阳能,提高太阳能光伏电池的效率,并降低路灯系统的成本。最大功率点跟踪系统是一种通过控制目光跟踪器的伺服（或步进）驱动机构来调节光伏阵列的受光角度,使光伏板能够输出更多电能的自动化控制系统。     

基于粒子群优化的光伏系统MPPT控制方法

局部遮阴条件下光伏阵列P-V特性引起的多个极值点使常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法失效。针对上述问题,提出一种基于粒子群优化算法的控制方法,以解决局部遮阴下的最大功率跟踪问题。实验结果显示,光伏模板的输出电压被稳定地控制在最大功率点附近,证明算法是有效的。     

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。     

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LabVIEW的风力机最大功率点跟踪仿真研究

基于风力机的发电效率因环境风速变化而改变,本文选用LabVIEW为仿真平台建立风力机最大功率点的追踪系统。首先根据风力机的风能捕获输出功率公式,在LabVIEW平台上搭建了风力机系统模块、风力机控制模块、风轮转速调节模块、风速变化判断模块等。为了弥补传统扰动法存在的追踪精度等问题,利用变步长的扰动观测法对输出功率进行最大功率点追踪,使风力机的输出功率保持在最大输出功率。实验结果表明该系统在不同的仿真风速环境下,能有效的追踪风力机最大输出功率点。     

Variable Parameter Nonlinear Control for Maximum Power Point Tracking Considering Mitigation of Drive-train Load

Since mechanical loads exert a significant influence on the life span of wind turbines, the reduction of transient load on drive-train shaft has received more attention when implementing a maximum power point tracking (MPPT) controller. Moreover, a trade-off between the efficiency of wind energy extraction and the load level of drive-train shaft becomes a key issue. However, for the existing control strategies based on nonlinear model of wind turbines, the MPPT efficiencies are improved at the cost of the intensive fluctuation of generator torque and significant increase of transient load on drive train shaft. Hence, in this paper, a nonlinear controller with variable parameter is proposed for improving MPPT efficiency and mitigating transient load on drive-train simultaneously. Then, simulations on FAST (Fatigue, Aerodynamics, Structures, and Turbulence) code and experiments on the wind turbine simulator (WTS) based test bench are presented to verify the efficiency improvement of the proposed control strategy with less cost of drive-train load.      

局部阴影下的光伏阵列MPPT算法研究

存在局部阴影时,光伏阵列的功率-电压(P-V)特性曲线出现多个极值点,电流-电压(I-V)特性曲线呈现阶梯状,使得基于单峰寻优的传统最大功率点跟踪(MPPT)算法失效。为此,在研究遮阴光伏阵列输出特性规律的基础上,提出了一种具有全局搜索能力的MPPT算法。该算法先用粒子群优化(PSO)算法将输入位置调整到全局最优附近,再用变步长电导增量法得到全局最优解。新的算法在减轻系统振荡和加快搜索速度方面做了改进。仿真结果表明,该方法不仅较好地克服了现有算法使用PSO大幅度随机初始化粒子位置而导致系统振荡问题,而且有效利用传统单峰寻优算法的优点,增强了系统搜索的快速性和稳定性,取得了较好的控制效果。     

基于模糊控制的最大功率点跟踪算法的研究

本文根据太阳能电池的特性方程进行优化得到其工程模型并建立MATLAB/SIMULINK仿真模型,同时对仿真结果进行简单分析,主要是分析太阳能电池在标准参数下的伏安特性和伏瓦特性,以及在不同温度和光照强度条件下的特性。介绍最大功率点跟踪(MPPT)的原理并采用扰动观察法进行了定步长的仿真并对其结果进行了分析,在其基础上进行改进,提出一种基于模糊控制的变步长扰动观察算法,应用MATLAB中的Fuzzy工具箱进行模糊控制器的设计。得出的仿真结果表明,本算法能够稳定在最大功率点,避免了定步长扰动观察法在最大功率点的震荡,在环境参数突变的情况下,能够快速寻找到新的最大功率点,具有良好的跟踪效果。