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。     

局部阴影最大功率点MPPT算法研究

光伏阵列作为太阳能光伏发电系统的基本发电单元,容易受到阴影的影响.在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性发生改变,相应的功率电压曲线含有多个局域峰值,使常规的最大功率点跟踪算法很难准确地跟踪到真正的最大功率点.在光伏电池通用数学模型的基础上,结合串并联理论,对局部阴影条件下光伏阵列的输出特性进行了数学建模分析,结果表明,带检测环节的MPPT算法有更好的适应性和稳定性.     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率跟踪研究

在局部阴影情况下,带有旁路二极管的光伏阵列P-U呈现多峰特性,导致常规的最大功率点跟踪方法失效。针对多峰值问题,在建立和分析光伏阵列P-U特性曲线的基础上,提出了采用自适应变异粒子群算法进行光伏阵列的最大功率点跟踪方法。该算法根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群,在传统粒子群算法基础上,通过引入自适应权因子和变异机制来加速算法收敛及防止算法陷入局部极值。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏局部阴影下的最大功率点跟踪,相比于粒子群算法,可有效避免陷入局部极值点,收敛速度更快,且具有应对太阳光照变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。     

GSO的局部阴影光伏阵列MPPT控制的研究

在若干个串联太阳电池两端并联旁路二极管消除光伏阵列处于局部阴影时形成的"热斑效应"的同时,P-U特性输出曲线会呈现出多个峰值。因此,传统最大功率跟踪方法可能会失效。针对多峰值问题,在建立和分析特性输出曲线的基础上,将改进的萤火虫群算法应用到局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪中。仿真表明,此方法能够快速准确的跟踪到全局最大功率点,保证了功率的高效利用。并与粒子群算法进行对比,验证了此方法的优越性。     

基于免疫细菌觅食算法的大容量光伏阵列GMPPT算法EI北大核心CSCD

老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数模型。然后提出免疫细菌觅食算法,实现大容量光伏阵列全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT),利用细菌觅食算法的随机选取方向特性和免疫选择算子,实现时变环境下全局最大功率点的动态跟踪,将所有跟踪到的全局最大功率点保存到全局最大功率点记忆池,再利用全局最大功率点记忆池初始化群体和产生迁移个体新位置,加快重复出现全局最大功率点的跟踪速度。仿真结果表明,免疫细菌觅食算法在动态和重复出现局部阴影条件下都有良好的GMPPT跟踪定位能力。     

基于免疫细菌觅食算法的大容量光伏阵列GMPPT算法

老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数模型。然后提出免疫细菌觅食算法,实现大容量光伏阵列全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT),利用细菌觅食算法的随机选取方向特性和免疫选择算子,实现时变环境下全局最大功率点的动态跟踪,将所有跟踪到的全局最大功率点保存到全局最大功率点记忆池,再利用全局最大功率点记忆池初始化群体和产生迁移个体新位置,加快重复出现全局最大功率点的跟踪速度。仿真结果表明,免疫细菌觅食算法在动态和重复出现局部阴影条件下都有良好的GMPPT跟踪定位能力。     

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。     

结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法

光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。     

基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术

针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。     

基于局部阴影下光伏阵列电流特性的最大功率点跟踪算法

光伏发电作为目前太阳能利用的主要形式,容易受到局部阴影的影响,其P-V输出特性曲线呈现多峰特点,使得常规的最大功率点跟踪方法难以准确跟踪到全局最大功率点。通过充分利用局部阴影下光伏阵列最大功率点电流与短路电流之间近似的比例关系,提出一种三步骤全局最大功率点跟踪算法,该算法能够快速准确地跟踪到系统全局最大功率点,且不需要任何附加硬件电路。以1k W的Boost变换器为实验平台,将所提出算法和常规全局搜索法的跟踪过程进行比较,证明了该算法的有效性。     

变PWM步长的爬山法在光伏发电系统中的应用

为了最大限度的利用太阳能,避免因外部环境或负载突变时传统算法在最大功率点跟踪过程中出现的功率连续振荡、稳态精度低的问题,本文对光伏发电系统提出了一种变PWM步长的爬山算法。该方法是在单次迭代中确定扰动方向和步长大小来追踪最大功率点。通过仿真和实验两方面验证了变步长爬山算法在稳态和动态两种条件下MPPT系统的输出特性,并对比固定步长的爬山法对MPPT系统的性能进行了综合评估。结果表明变步长爬山算法的有效性,该方法能快速精确地搜索到光伏阵列的最大功率点,减少了响应时间、恢复时间和功率振荡,提高了光伏发电系统的能量转换效率。     

基于LCL滤波的光伏并网逆变器电流滞环控制

并网型逆变器是太阳能光伏并网发电的关键部件,提出的光伏并网逆变器通过LCL滤波器并入电网,采用非线性的电流滞环控制策略,建立光伏模块和LCL滤波器的数学模型,将基于电导增量算法的最大功率跟踪(MPPT)控制和有源阻尼算法集成在滞环控制系统中,实现了光伏模块最大功率输出,并有效抑制了LCL滤波器的自然谐振。提出了集成统一的电流滞环控制策略。仿真结果验证了光伏模块数学模型和MPPT算法的有效性,对光伏并网逆变器受外界环境变化影响的动态响应仿真表明,集成统一的电流滞环跟踪控制应用于光伏并网逆变器能改善注入电网的电流品质,提高系统的稳定性。     

基于插值计算法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

针对光伏发电系统中太阳能最大功率跟踪点(MPPT)算法的不足,基于插值计算法和变步长滞环比较法结合,提出了改进算法。该算法有效克服了传统MPPT算法中存在的误判与震荡现象,并提高了算法的精度和跟踪速度,在Matlab/Simulink下进行MPPT控制算法的建模与仿真,仿真结果表明,该算法有效提高了系统的动态响应速度和稳态精度。     

变结构模糊控制在光伏发电MPPT中的应用

讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了分析。根据分析结果将变结构模糊控制应用到光伏发电系统MPPT的控制,能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(Maximum Power Point,简称MPP)。在两种天气条件下的实验结果证明,该方法能使系统在MPP稳定工作,并能快速跟踪外部环境的变化,具有良好的动、稳态性能。     

一种应用于光伏发电MPPT的变步长电导增量法

太阳能光伏发电的最大功率点跟踪(MPPT)控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一。此处提出一种应用于光伏发电的新型MPPT算法,用P-U曲线上不同点的斜率的绝对值确定MPPT的步长,使光伏电池的MPPT快速且稳定无振荡。Matlab仿真及样机实验结果表明:对比定步长电导增量法,能在快速跟踪到光伏电池最大功率点(MPP)的同时,有效降低光伏系统在MPP处的振荡,减小了能量损耗。     

太阳能跟踪系统的智能控制及系统设计

研究了光伏发电和最大功率点跟踪的基本原理及特性,并基于MPPT原理的控制思想,提出了一种新的太阳光跟踪方式用来提高光伏发电的效率。首先建立了用模糊控制算法实现的太阳光跟踪系统,仿真验证了方案的可行性;然后采用CycloneII 2C70 FPGA为研究开发平台,搭建了以步进电动机等为主的执行机构,实现了该智能型太阳光跟踪系统的功能,该系统对提高光伏发电的太阳能利用率具有重要意义和应用价值。     

改进的差异演化算法在MPPT扰动观察法中的研究

太阳电池最大功率跟踪(MPPT)控制方法有很多。例如:直线近似法、电压反馈法、扰动观察法、增量电导法、模糊控制、神经网络控制等。每一种MPPT控制策略均具有自身的特点。针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并利用改进的差异演化算法对扰动观察法进行了改进,减少了扰动观察法的震荡过程,确保了光伏阵列稳定地工作在最大功率点附近。仿真结果证明,利用该差异演化算法改进的MPPT,具有良好的适应性。     

智能电网中光伏发电MPPT仿真分析

根据光伏阵列的数学模型搭建了多功能光伏阵列仿真模块．为进一步对光伏阵列最大功率跟踪方法的分析与研究打下了基础。针对传统最大功率跟踪方法的振荡与跟踪速度之间的矛盾以及误判问题,提出了基于变步长的改进MPPT算法,并通过仿真实例验证了该方法的准确性和优越性。     

光伏发电阵列输出的变论域模糊滞环MPPT控制研究

通过研究光伏发电系统的最大功率点跟踪算法,分析光伏电池的输出特性。根据分析结果,提出一种基于变论域模糊滞环理论的最大功率点跟踪控制方法。该方法能快速感知外部环境变化,有效消除采用单一模糊控制带来的在最大功率点附近振荡的问题,减少了能量流失。实验结果证明,该方法能使光伏系统稳定在最大功率点处工作,消除了振荡,提高了转换效率。