基于单变量检测的光伏电池最大功率点跟踪算法

传统的光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)技术需要同时检测光伏电池的输出电压和输出电流2个变量,在传统的电导增量法的基础上提出一种新的MPPT算法,该算法通过Boost变换器实现系统的MPPT。与传统算法相比,新算法只需检测光伏电池的输出电流,通过调节变换器的占空比,实现光伏电池阵列的输出功率最大化,减少了光伏系统的成本。仿真结果验证了该方案的正确性和可行性。     

光伏列阵的全局最大功率点追踪研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪(MPPT)影响着光伏系统的发电效率,对光伏阵列的功率输出特性曲线进行了建模仿真分析,根据MPPT的目标是保持光伏阵列输出电压一直保持在最大功率点处,重点分析在光伏阵列出现局部阴影情况时的,光伏阵列的P-V输出特性为多峰曲线情况下,提出了一种基于改进的模拟退火粒子群算法的最大功率点跟踪控制方法,将模拟退火算法思想融入到粒子群算法中,改善粒子的探索能力,提升了最大功率点跟踪算法的收敛速度和精确性。     

改进黄金分割法在光伏发电MPPT中的应用

在光伏发电系统中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率。以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析了常规算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳等问题,提出了将改进黄金分割法(IGSS)应用于光伏发电系统中。在Matlab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏电池的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,表现出良好的动态和稳态特性,证实了该算法的正确性和有效性。     

光伏系统最大功率点跟踪算法的改进及应用

在光伏发电系统中需对光伏电池的最大功率点进行跟踪来提高系统的输出功率.这里以光伏电池输出非线性特性为切入点展开研究,分析常规电导增量法和自适应算法的优缺点,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳及启动过程特性较差的问题,提出改进的MPPT算法.在Madab/Simulink下进行了建模和仿真,仿真结果表明该...     

基于粒子群优化算法和占空比扰动观察法的光伏阵列MPPT控制

处在局部阴影情况下,光伏发电系统的P-U输出特性曲线由均匀光照下的单峰值变为多峰值,导致使用传统的MPPT算法跟踪最大功率点时无法兼顾收敛速度与稳定性.为此提出一种基于粒子群优化算法和占空比扰动观察法的组合算法用于MPPT中.当光照强度在均匀光照与局部阴影之间相互切换时,流经旁路二极管的电流也会在有和无之间变化;当光照强度突变时,以此电流为触发信号,先采用粒子群优化算法跟踪到最大功率点附近,再采用占空比扰动观察法精确跟踪到最大功率点,以避免工程中使用的光伏电池等效模型与实际光伏电池输出特性之间的差异带来的功率损失.通过搭建MATLAB/Simulink模型进行仿真试验,结果表明在任何光照条件下,该组合算法都具有良好的跟踪效果,提高了光伏系统的输出效率.     

太阳能逆变器新型MPPT算法的研究

分析了光伏发电系统的特性,列举了几种最大功率点跟踪(MPPT)算法,在此基础上提出了自适应神经模糊MPPT算法。将该算法应用于光伏电池的最大功率点跟踪,在Matlab/Simulink环境下建立光伏发电系统的仿真模型,给出了不同光照强度下的仿真结果,表明该方法可以提高稳定性和跟踪精度,提升光伏电池的效率。     

基于扰动观察法的光伏发电系统MPPT控制策略

由于光伏电池的输出功率受到光照、温度等外界因素的影响,具有非线性特性。为了提高光伏发电系统的效率必须对其输出功率进行跟踪控制。在详细分析光伏电池等效电路及输出特性的基础上,利用Matlab/Simulink平台建立了光伏系统的仿真模型,阐述了最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制原理,重点研究了电压型扰动观察法的实现算法,通过MPPT控制器比较前后两次的功率大小来决定光伏电池的电压扰动方向,使光伏电池最终达到最大功率点。最后对整个光伏系统进行仿真试验,仿真结果表明在光照发生改变时,MPPT控制器能够及时调节,实现最大功率点跟踪,验证了光伏系统仿真模型的正确性和控制策略的可靠性。     

太阳能光伏电池建模与动态特性仿真

光伏电池是太阳能光伏发电系统中的核心部分,因此成为太阳能光伏发电系统研究的主要环节.分析了光伏电池的工作特性,应用仿真软件PSCAD/EMTDC工具,建立了光伏电池及最大功率点跟踪（MPPT）仿真模型.仿真结果证明了光伏电池的输出功率在光照强度变化的条件下能够始终追踪最大功率点,使得光伏电池在不同光照条件下均输出最大功率.     

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制

为了提高光伏发电效率及系统稳定性,需要对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制。针对传统扰动观测法存在的系统振荡及误判问题,提出一种改进的电导增量法,通过计算系统当前时刻电导与电导变化率的差值,利用积分器进行调节,消除其差值,最终实现对系统最大功率点的稳定跟踪。为验证所提算法的有效性,将改进电导增量法与传统扰动观测法进行仿真对比,结果表明改进算法控制的光伏系统输出功率在满足跟踪速度的基础上,减小了系统母线电压变化的振荡幅度,使系统能够稳定准确地跟踪最大功率点,提高了光伏电池的利用率。     

基于简化蚁群算法的光伏MPPT跟踪控制

近年来,光伏发电因太阳能绿色无污染等原因被高度关注,光伏发电的核心技术问题是如何提高光伏发电效率,即提高光伏发电系统的"最大功率点"跟踪速度,进而提升平均发电功率。根据光伏电池原理提出MPPT控制方法,根据智能仿生优化算法蚁群算法,提出一种简化的蚁群优化算法,并将简化蚁群算法应用在MPPT控制中,通过不断迭代使占空比更新,从而找到最大功率点并稳定跟踪。并通过数值仿真实验,验证所提出的优化算法在光伏MPPT控制中具有较快的收敛速度,同时与传统扰动观测法相比具有较高的精准度和较小的搜索振荡;在搭建的光伏发电系统真实实验平台上也验证了简化蚁群算法的可行性。     

考虑光伏不确定性的安全约束机组组合

基于区间估计理论,提出一种求解考虑光伏出力不确定性的安全约束机组组合(SCUC)方法。对于系统预测误差的不确定性模型,允许所做决策在一定程度上不满足模型约束条件,采用置信度控制不满足约束的风险,并考虑不确定性的极限情况。利用Benders分解算法,将不确定SCUC模型分解为无SCUC和考虑SCUC的线路潮流检测问题,形成适合于混合整数规划问题的主问题和子问题求解的计算方法 ,从经济性和安全性角度实现对考虑光伏不确定性的SCUC问题的优化。以光伏并网的WSCC 9节点、3机组系统为研究对象,在MATLAB编程环境中调用优化软件包CPLEX对混合整数规划问题模型进行求解,结果表明该方法可以简单、高效地解决含光伏及负荷预测误差不确定性的SCUC问题。     

三相单级式光伏发电系统并网控制与仿真

基于三相单级式光伏并网发电系统的电路拓扑结构,提出了一种快速逼近插值算法实现光伏发电的最大功率跟踪,光伏并网采用电压外环和电流内环双闭环控制,通过同步旋转坐标变换结合逆变器的控制,利用比例积分控制实现无功功率与有功功率的独立解耦控制。MATLAB系统仿真结果表明,该方法能够快速稳定地实现单位功率因数最大功率并网,降低并网系统成本,提高光伏并网的电能质量。     

An improved particle swarm optimization based maximum power point tracking strategy with variable sampling time

This paper presents an improved maximum power point tracking (MPPT) strategy for photovoltaic (PV) systems based on particle swarm optimization (PSO). The capability of the PSO algorithm to cope with partially shaded conditions (PSCs) is the primary motivation of this research. Unlike conventional PSO-based MPPT systems, a variable sampling time strategy (VSTS) based on the investigation of the dynamic behavior of converter current is deployed to increase system tracking time. The performance of the proposed system is evaluated using MATLAB simulation and experimentation, in which a digital signal controller is used to implement the proposed algorithm on a real boost converter connected to a PV simulator. The main advantage of the proposed algorithm is fast and accurate performance under different conditions, including PSCs.     

Maximum power point tracking of PVsystem under partial shading conditionsthrough flower pollination algorithm

For maximum utilization of solar energy, photovoltaic (PV) power systems should be operated at the maximum power point (MPP) which can be achieved using maximum power point tracking (MPPT) methods. However, the occurrence of multi-peak on P-V curve of a PV array due to the changing environmental conditions such as being partially shaded increases the complexity of the tracking process. The global MPP cannot always be achieved by the conventional MPPT methods. Therefore a novel MPPT method for PV systems using flower pollination (FP) algorithm is proposed in this paper and the Levy flight is used to improve the convergence of FP algorithm. MPPT model of the PV system is established in MATLAB to verify the effectiveness of the proposed method, and the proposed method is compared with two well established MPPT methods. The simulation results indicate that the proposed MPPT method can quickly track the changes in external environment and effectively handle the partially shaded condition.     

基于小波去噪-KPCA神经网络的光伏功率预测方法

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于小波去噪/聚类/核主成分分析(KPCA)神经网络的光伏发电功率预测方法。首先,应用二维小波阈值去噪法预处理光伏出力数据;然后,应用k-means算法将预测模型分为4种不同模式下的子预测模型;引入KPCA对输入空间降维重构,利用粒子群优化(PSO)神经网络算法建立基于聚类/KPCA/神经网络的光伏发电功率预测模型。采用某光伏电站的实例数据进行预测分析,结果表明该模型实现了不同模式下的光伏出力较为精准的预测,显示出良好的预测性能,验证了预测模型的可行性和有效性。     

风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型

为实现以风光为代表的高比例新能源在电力系统中的友好并网,集成风电场、光伏电站和光热电站为多电源系统,提出风电-光伏-光热联合发电系统的模糊多目标优化模型.利用含储热光热电站良好的可调度性与可控性,为系统提供旋转备用与爬坡支撑,削减风光出力随机性与不确定性,从而实现其削峰填谷功能.以系统并网效益最大和输出功率方差最小为目...     

基于改进AFDPF算法的分布式光伏系统孤岛检测

分布式光伏非计划孤岛运行,会导致电力系统继电保护装置误动作、损坏电网设备,情况恶劣时可能引起检修工作人员人生安全事故,对分布式光伏孤岛运行状态快速有效的检测可以有效降低系统运行风险、改善系统中局部地区用户的电能质量指标、提高系统运行的可靠性。为提高分布式光伏孤岛检测的快速性,在传统正反馈主动频移法(active frequency detection positive feedback,AFDPF)的基础上,对其截断系数进行改进,研究一种改进的AFDPF方法用于孤岛检测,在MATLAB/Simulink中搭建孤岛检测仿真模型进行算法验证,仿真结果表明本文方法能够快速检测出电网孤岛,缩短了检测时间,减小了检测盲区,提高了检测效率。     

考虑爬坡功率有限平抑的高渗透率光伏电网储能配置策略

随着光伏发电渗透率的提高,电网需有较大调频备用容量应对光伏功率的随机大幅波动。储能系统(ESS)的快速充放电能力能够对光伏发电出力的大幅波动进行快速平抑,以减小电网调频所需备用容量。但目前储能成本相对较高,无法完全依赖储能来应对光伏功率的大幅度爬坡。为此,文中首先提出了利用有限容量的储能实现光伏爬坡功率有限平抑的控制策略,对光伏出力大幅度波动进行有效平抑。然后,考虑电网调频容量需求与储能配置容量的相互制约关系,建立了ESS投入后调频成本计算的数学模型,并以等效收益最大为优化目标实现ESS能量容量和功率容量的优化配置。最后,利用遗传算法对优化模型进行求解,并通过某高渗透率光伏电网验证了该方法的有效性。     

基于秃鹰搜索算法的部分遮蔽条件下光伏阵列重构方法

部分遮蔽(partial shading,PS)是影响光伏发电效率最主要的因素之一,它通常会引起失配损耗并降低光伏阵列的输出功率.为了解决这个问题,光伏重构技术被广泛应用于光伏发电系统.文章提出了一种基于秃鹰搜索算法(bald eagle search,BES)的光伏阵列重构方法,它可以有效地减少功率损失,提高发电效率...     

不规则阴影影响下光伏阵列最大功率点跟踪方法

在不规则阴影影响下,光伏阵列输出特性曲线存在多个局部最大功率点,传统最大功率点跟踪算法在此情况下难以找到全局的最大功率点,从而陷入局部最优值。为解决该问题,根据滑模变结构控制在非线性系统控制中具有响应速度快、鲁棒性强等优点和扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,提出了将滑模变结构控制和扰动观察法相结合的算法,将其应用到不规则阴影影响下光伏阵列的最大功率跟踪控制中,用于解决局部遮阴下多峰寻优的问题。为了验证该算法的有效性,建立了不规则阴影影响下光伏阵列的实验电路。通过与传统扰动观察法的比较,实验结果表明:在光伏阵列被部分遮蔽的情况下,该算法可以快速跟踪到全局最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率的波动,从而有效地利用太阳能。