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。     

基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

常规的滞环比较法能够在较大程度上避免振荡和误判现象,在光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)系统中具有广阔的应用前景,然而常规的滞环比较法难以获得较高的稳态跟踪精度。提出了一种基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法,并且结合常规扰动观测法进行了仿真对比,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于在线短路电流法和变步长滞环比较法的双模式MPPT算法研究

提出基于在线短路电流法和变步长滞环比较法的双模式最大功率点跟踪(MPPT)算法,基本避免了传统扰动观察法的误判和振荡问题,对控制精度和跟踪速度都有较大的改善。最后通过仿真验证了该算法的优越性和可行性。     

功率预测的改进自适应变步长光伏MPPT算法

扰动观察法是太阳能光伏发电系统MPPT应用最普遍的方法之一,追踪过程中光照非均匀变化时扰动观察法存在功率点误判问题且扰动步长设置无法兼顾MPPT的动稳态性能,基于MPPT传统功率预测和自适应变步长思想提出了一种改进MPPT算法,引入光照变化率,将非均匀光照变化线性化处理,解决了扰动观察法在光照非线性变化时存在的dP误判...     

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。     

基于改进变步长电导增量法的MPPT控制

针对光伏系统最大功率点跟踪控制速度不稳定的问题,提出一种改进的变步长电导增量法。对电导增量法变步长的触发条件进行改进,确定变步长的使用范围,并选取适当的缩放系数,使光照强度发生变化时可稳定地跟踪最大功率点。仿真结果表明,该算法在光照强度发生大幅度变化时,具有较快的响应速度和较高的跟踪精度。     

分段变步长MPPT算法在风力发电系统中的应用

针对传统定步长爬山搜索(HCS)法在风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)控制过程中的快速性和准确性矛盾,提出了一种基于爬山搜索法和模糊控制的分段变步长MPPT算法.该算法根据发电机P-ω特性曲线对最大功率点(MPP)跟踪过程进行分段,使系统能够根据工作点所在的区域选择合适的跟踪算法和步长完成最大功率跟踪.在Matlab/Simulink中分别对提出的模糊分段变步长算法和传统爬山搜索法进行了仿真.仿真结果表明:所提算法明显地改善了系统跟踪MPP的速度和稳态精度,在MPPT方面明显优于传统的爬山搜索法.     

改进变步长LMS自适应预失真算法研究

在数字预失真过程中,针对传统的最小均方差(LMS)自适应算法收敛速度较慢和稳态误差较大的缺点,通过分析各种改进的变步长LMS算法的优势和劣势,提出了一种组合曲线的归一化变步长LMS数字预失真算法。仿真结果表明,新算法在保证预失真效果的前提下,算法性能得到极大提升。     

改进的变步长频域批处理LMS算法

现有的单载波频域均衡技术中的定步长频域批处理LMS（Frequency-Domain Block Least Mean Square,FBLMS）算法,在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。针对这个问题,基于对变步长LMS算法的研究分析,提出了一种新的改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波算法,通过变步长因子以及频域权系数抽头泄漏能很好地协调收敛速度和稳态误差之间的矛盾,并且还具有较低的算法复杂度的特点。通过Matlab对提出的新算法进行计算机仿真验证,结果表明该算法有较好的收敛速度和较小的稳态误差。     

变步长自适应的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基础。最后,10个标准函数测试结果表明,改进后的人工鱼群算法在跳出局部最优、收敛速度、精度和稳定性方面都优于原鱼群算法和萤火虫算法,在结果精度和稳定性方面优于文献[9,23,24]的方法。     

改进的变步长比例仿射投影算法

变步长分割式比例仿射投影算法（VSS-SPAPA）具有收敛快、失调小等优点,但运用到有大量抽头系数需要更新的回波抵消器中时,因计算量较大,限制了其应用。为降低其计算复杂度,基于局部迭代思想提出了一种改进算法。该算法将滤波器系数分成多个系数子集,通过仅更新权系数某一子集的方法,减少了每次迭代中需更新的抽头权系数个数,从而减少了VSS-SPAPA的运算量。理论分析和仿真结果表明：新算法每次迭代更新的抽头权系数只需达到全部系数的一半时,收敛速度和稳态误差均与原算法相当,但所提算法较大程度降低了计算复杂度,从而具备更好的实时性。     

基于变步长因子的改进LMS算法

自适应滤波在生活中有非常广泛的应用,对于未知信号的滤波效果非常显著,本文主要对常规的LMS自适应滤波算法进行改进.常规的LMS算法由于步长因子是固定的,不能同时满足滤波的收敛速度、稳态误差和初始噪声的有效滤除等性能要求.针对上述问题,本文提出了一种改进型LMS算法,改进型LMS算法是通过提出误差因子这一概念,利用误差因...     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

一种改进变步长LMS算法的性能研究

在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。新算法通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,使其初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小,理论分析及计算机的仿真结果表明,该算法可保证较快的收敛速度和较小的失调,能更好地解决收敛速度和稳态误差的内在矛盾,可更好地应用于自适应系统中。     

基于变步长扰动观察法的MPPT仿真分析

为了更好地跟踪光伏发电系统的最大功率点,在MATLAB/Simulink环境下,搭建了光伏电池阵列仿真模型,根据其输出的U-I、P-I和P-U特性曲线分析了光伏电池阵列的非线性特性。基于光伏电池的动态特性,采用一种变步长的扰动观察法来实现光伏电池阵列的最大功率点跟踪。仿真结果表明,该方法能够快速稳定准确地进行最大功率点跟踪。     

小型风电系统变步长扰动MPPT控制仿真研究

最大功率跟踪(MPPT)策略是提高风电系统功率转换效率的重要方法.文中提出了变步长扰动MPPT策略,并在MATLAB仿真环境中,开发了带有此策略的小型风电系统仿真模型.该模型包括风力机模型、永磁发电机(PMSG)模型、DC/DC斩波器模型、负载功率采样模型和MPPT控制模型等.利用该模型进行计算机仿真,给出了一定风速下负载功率和发电机输出功率的仿真结果.结果表明:实现了变步长扰动MPPT策略控制的仿真,与传统固定步长MPPT策略相比,提高了最大功率跟踪的快速性和准确性,进而提高了风能转换效率.     

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。     

基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略研究

针对传统扰动观察法存在步长选择困难和“误判”问题,提出了一种基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT复合控制策略。该算法首先通过功率预测法判断扰动的方向,避免“误判”,然后再通过变步长扰动观察法对最大功率点进行精确定位;在Matlab/Simulink平台上搭建MPPT仿真模型,仿真结果表明：该算法在追踪最大功率点过程中,不但具有良好的动态性能,而且有效改善了传统扰动观察法存在的振荡和“误判”问题,对提高太阳能的利用率有一定积极意义。