基于粒子群优化算法的光伏阵列MPPT

针对光伏阵列在阴影下具有多个最大功率点,而传统的优化算法不能有效跟踪全局最大功率点的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的跟踪算法,在Matlab平台上利用M函数对光伏阵列和跟踪算法进行编程。仿真结果表明:该控制算法不仅具有跟踪速动快、稳态精度高的特点,而且能够跟踪全局最大功率点,比传统的优化算法更有优势。     

一种中小型光伏系统MPPT的算法研究

为提高光伏发电系统的最大输出功率,根据光伏电池的特性,针对中小型光伏发电系统的应用实际,提出了一种新型的MPPT控制方法和改进的恒定电压法,并在Matlab环境下进行仿真验证。分析与仿真结果表明,与常规CVT法相比,该方法能够有效提高最大功率点的追踪精度。     

基于粒子群优化算法的光伏最大功率跟踪

针对光伏发电系统在局部阴影条件下呈现高度非线性、时变不确定性和多个局部功率峰值的特点[1],提出一种粒子群优化和改进的扰动观察法结合的MPPT算法。此算法首先利用粒子群算法来快速寻找最大功率区域,然后改进的扰动观察法精确化最大功率点,克服光伏发电系统最大功率陷于局部最优。建立仿真模型,通过仿真实验验证了这种控制方法能快速找到全局最大功率,具有更加突出的动态响应性能,避免了功率损失,提高光伏发电效率。     

局部阴影环境下基于改进型粒子群优化算法的MPPT控制

光伏发电系统包含了多组光伏电池,在局部阴影环境中,系统的功率输出呈多峰特性。传统的最大功率点跟踪(MPPT)不能使光伏阵列的能量最优化,输出功率值趋于陷入局部极大值点。基于改进型粒子群优化算法的MPPT控制不仅能提高多峰输出效率的精度,且可通过自适应动量因子和惯性权重对最大功率点的搜索速度进行优化。     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪策略分析

阐述光伏电池最大功率点跟踪的问题,传统算法有容易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,探讨利用天牛须搜索更新惯性权重并引入混沌扰动和“跳出”机制,对标准粒子群算法进行改进。将改进的粒子群算数法与标准粒子群算法在标准环境下仿真对比分析,改进的粒子群算法输出波动小,输出功率高。并应用改进的粒子群算法光照变化时进行最大功率点跟踪,验证算法有效性。     

基于模糊控制算法的光伏电池MPPT设计

介绍了光伏电池的特性,分析了光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）的原理,针对光伏电池具有非线性和时滞性的特点,提出了一种模糊控制算法来跟踪光伏电池的最大功率点。仿真结果显示,系统具有良好的控制性能。     

基于改进的黄金分割法的MPPT算法研究

为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池最大功率点进行快速精确地跟踪。文中提出了一种改进的黄金分割算法,通过在Matlab/Similink平台上进行系统的建模与仿真分析,将所得结果与传统的MPPT算法比较,结果表明,该方法能够显著提高MPPT跟踪的速度和精度。     

基于模糊控制的光伏电池MPPT的设计

分析了太阳能光伏发电过程中最大功率点的原理,以及当前获得最大功率点的几种主要方法,提出了利用模糊控制来获取最大功率点的方法,模糊控制能够有效地克服光伏电池的非线性和时滞性,跟踪迅速.而且反应灵敏,计算量小,控制精度高,受外界影响小.并给出模糊控制器的详细设计过程,进行了Matlab仿真,获得了理想的结果,对比得出模糊控制方法的优越性.     

基于模糊策略的光伏发电MPPT控制技术

介绍了太阳能光伏发电系统中最大功率点(Maximum Power Point,MPP)的原理及获取最大功率点的常规方法.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,适合光伏发电系统输出的非线性特征.这里提出利用模糊控制策略实现光伏发电系统最大功率点的跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT),论述模糊控制器的结构、规则生成、模糊决策与推理.并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,基于模糊策略的光伏系统具有优良的动态和稳态性能.     

基于DSP的改进PSO光伏阵列MPPT控制应用

为了解决光伏（PV）系统在局部阴影条件下（PSC）的最大功率点跟踪问题,提出了一种基于改进粒子群算法（PSO）的快速最大功率点跟踪（MPPT）方法。与传统基于PSO的MPPT系统不同的是,采用了基于转换器电流动态行为的变量抽样时间策略（VSTS）,并且为了更快速的实现最大功率点跟踪,引入三个重要因数,即：粒子数、收敛速度以及抽样时间。采用DSP平台对提出系统进行了具体实现和性能评估,实验结果显示相比其他类似系统,在不同条件（包括PSC）下,提出算法均能够实现速度跟踪且精确度较高。     

一种光伏系统变步长MPPT策略研究

从光电池的数学模型出发,将MPPT问题转化为求解非线性方程的问题,提出了一种变步长MPPT的数学模型,并推导了基于牛顿迭代的MPPT迭代公式,分析了这种MPPT方法的局限和改进。仿真验证了这种变步长MPPT策略的正确性。     

三相光伏并网发电系统MPPT的研究

针对光伏发电系统中光伏阵列的输出功率易受外部环境影响而降低了系统效率的问题,文中采用了Buck-Boost电路和基于最优梯度法的最大功率点跟踪控制方法。该控制系统能使光伏发电系统输出功率快速跟踪外部环境的变化,同时能有效消除或减弱光伏阵列在最大功率点附近的功率振荡现象,从而提高了光伏阵列的利用率。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,验证论文提出的方案并得出可行结果。     

光伏电池最大功率跟踪算法的优化设计

光伏电池输出功率受到光照强度、温度和负载等因素的影响而变化,有必要对光伏电池进行最大功率跟踪。文中提出了新的扰动观察MPPT方法,该方法通过控制Boost变换器的占空比来实现最大功率的控制。该方法具有跟踪效率高、跟踪速度快、跟踪控制简单的优点,仿真验证了该方法的有效性。     

扰动观测法控制MPPT系统运动特性分析

扰动观测法是光伏系统MPPT算法中最常用的追踪算法.为了准确实现扰动观测法的追踪效果,该文基于扰动观测法等同于分段恒压控制的思想,推导了扰动观测法控制的调整时间公式,分析了扰动观测法控制MPPT系统工作点在光强突变时的运动特性,提出了"错误保持"、"正确保持"、"判断错误"和"判断正确"四个概念,总结了扰动观测法控制MPPT系统工作点的十二种运动情形及其动态效果,仿真结果和实验结果验证了四种典型运动情形.以此十二种运动情形为依据提出了一种对等评价不同扰动观测法控制性能优劣的评判方法,并应用该方法研究固定步长和变步长的暂态性能,结果表明,当判断错误时,变步长控制的动态性能比定步长的更差.该文研究结果有助于改善干扰控制法的动态性能.     

光伏并网系统中的最大功率点追踪控制

太阳能电池阵列输出特性具有强烈的非线性,为了提高系统的整体效率,一个重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点,进行最大功率点跟踪(MPPT),使之始终工作在最大功率点附近。对并网系统的DC-DC电路原理和控制方法进行了研究,利用增量电导算法,通过脉宽调制的办法实现最大功率点的追踪,并用实验证实了其可行性和正确性。     

基于DSP的光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究

基于DSP芯片TMS320F2812设计一种两级式光伏并网发电系统.对该系统提出了一种新型的MPPT控制算法,即在外界环境或负载突变时,先采用一种在线计算短路电流法,避免了对系统正常工作的干扰,以保证跟踪的快速性;在此基础上引入小步长的扰动观察法,对最大功率点处的稳态特性进行优化,可有效减小系统的输出功率在最大功率点的振荡现象.通过Matlab软件分别对扰动观察法、短路电流法以及所提的新型MPPT方法进行仿真,结果表明,该新型MPPT方法能够快速、准确地跟踪外部环境变化,减少了系统在最大功率点的振荡现象,提高了光伏发电系统的效率.     

基于双并联Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制方法

光伏电池的输出功率取决于外界环境（温度和光照条件）和负载状况,需采用最大功率点跟踪（MPPT）电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,从而充分发挥光伏器件的光电转换效能.在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后,依据MPPT控制算法的基本工作原理,主电路采用双并联Boost电路,具有电压提升功能,并且能够提高DC-DC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波.针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题,提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略.在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,仿真结果表明,当外界环境发生变化时,系统能快速准确跟踪此变化,避免算法误判现象的发生,通过改变当前的负载阻抗,使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配采满足最大功率输出的要求,使系统始终工作在最大功率点处,并且在最大功率点处具有很好的稳态性能.最后通过实验验证了该算法的有效性.