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。     

一种优化MPPT控制算法及应用

大型光伏水泵系统在特殊工作环境下光伏阵列时常处于局部阴影状态,其输出具有高度非线性和多个局部功率峰值,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)方法不再适用。对此提出将粒子群优化(PSO)算法引入光伏阵列MPPT控制,根据阵列输出特性给出了初始粒子定位、算法参数调整和算法重启策略方法,实现了部分遮蔽情况下光伏水泵系统最大功率点(MPP)的稳定跟踪,避免了系统工作点在MPP附近振荡,同时还具有全局搜索功能,进一步提高光伏水泵系统的工作效率。最后实验结果表明了该算法的稳定性和有效性。     

粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用

局部阴影情况下,光伏阵列功率-电压(P-U)特性曲线呈现多个极值点,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法会失效。研究了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在光伏阵列(photovoltaic array)多峰MPPT中的应用,该方法根据多峰P-U曲线的特性,提出将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。设置了粒子群算法的参数,同时提出有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。     

基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的局部阴影情况下MPPT控制

针对光伏阵列的输出特性在局部阴影情况下具有高度非线性、时变性以及多个局部功率极值点等特点,并导致传统MPPT(maximum power point tracking)算法失效的问题,提出一种基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的改进MPPT算法。其中粒子群优化算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似最大功率点,变步长扰动观察法则根据实际状况使光伏阵列精确稳定在最大功率点,以克服使用数学模型与实际输出特性偏差或微小扰动所导致的功率损失。通过建立Matlab/Simulink模型进行仿真实验,实验结果表明所提算法使光伏阵列在不同阴影情况下以及发生光照强度突变时都具有迅速精确的跟踪能力。     

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。     

基于PSO优化BPNN估计光伏阵列MPPT控制系统研究

为了充分利用光伏阵列转换能量,提高光伏阵列的发电效率,在分析光伏阵列的伏安特性及最大功率点跟踪(MPPT)原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)的建模方法,并用这种改进的神经网络构建了光伏阵列的动态模型.通过PSO-BPNN模型拟合光伏阵列输出功率与输出电压的非线性关系,实现了对光伏阵列的最大功率点跟踪.Matlab/Simulink仿真及在线测试结果表明:基于PSO-BPNN估计的光伏阵列MPPT控制系统能快速、精确地跟踪光伏阵列的最大功率点,改善了BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极值,建模精度不高的缺点,提高了系统的稳定性和能量转换效率,是研究光伏发电这个复杂非线性系统的一个可行办法.     

基于电压扫描和电导增量法的局部遮荫条件下多峰MPPT方法

传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)方法在均匀辐射条件下效率较高,但由于光伏阵列与辐射、温度之间的强非线性特性,在局部遮荫条件下阵列的多峰特性易使传统的MPPT方法陷入局部极值,无法有效追踪最大功率。建立了局部遮荫条件下的光伏阵列模型,针对局部遮荫产生的多峰情况,采用电压扫描比较的方法确定最大功率点附近的电压,并以此电压值作为变步长电导增量法的初始值进行搜索,最终确定最大功率点的位置。该方法避免了在多峰条件下最大功率点跟踪陷入局部极值,实现了有效跟踪。     

一种光伏系统的多峰值最大功率点跟踪策略

局部阴影条件下,光伏阵列的输出功率-电压(P-U)特性曲线存在多个局部峰值(LMPP)。传统的最大功率点跟踪(MPPT)法可能使系统工作于LMPP,错失真正的全局最大功率点(GMPP)。通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出电流-电压(I-U)特性曲线,提出了将电流控制和扰动观察法(PO)结合的MPPT策略,实现了跟踪GMPP的目标。仿真结果表明该算法比扫描整条P-U曲线法节省了50%的时间,实验验证了其易用性。     

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。     

一种新型双模式最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率跟踪(MPPT)恒定电压控制法的缺点,提出了一种新的基于温度系数在线修正的改进恒定电压法,与传统的恒定电压法相比,它能更快速地跟踪最大功率点。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,可有效地减小光伏阵列的输出功率在最大功率点处的振荡现象。即在系统偏离最大功率点较大时,采用改进恒定电压法控制,快速调整光伏电池的工作点,再采用小步长扰动观察法进行最大功率控制。最后通过仿真验证了该双模式控制策略的正确性和有效性。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

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。     

一种改进INC和MPC的光伏最大功率点跟踪算法

最大功率点跟踪(MPPT)常用于在光伏发电系统中获取最大的功率输出。针对光伏系统最大功率点跟踪过程中存在动态响应速度和稳态跟踪精度难以兼顾的问题,提出了一种改进电导增量法(INC)结合模型预测控制算法(MPC)的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用改进电导增量法获取光伏系统下一时刻的电流参考值,与模型预测控制器获取的电流值相比较,通过建立和评价系统两步长模型指标函数,达到MPPT快速跟踪的目的。仿真结果验证了该方法的有效性。     

光伏发电中MPPT控制方法综述

在光伏发电系统中,快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT)有利于光伏功率的充分利用.综述了光伏发电中较常用的最大功率点跟踪方法,指出各自的优缺点,对一些较实用的最大功率点跟踪算法如双步长扰动观察法、迭代比较法进行了阐述.为更好满足实际需求,对一些最大功率点跟踪方法的有机结合进行了探讨如电流固定参数法与扰动观察法相结合、...     

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。     

一种基于电导增量改进算法光伏充电实现策略

根据太阳能光伏电池的输出特性与蓄电池的充电特性,利用dsPIC30F5011设计了一台能进行最大功率点跟踪( MPPT)的光伏充电系统,在快速充电阶段,利用基于电导增量的改进算法对光伏阵列进行MPPT,以最大功率对蓄电池充电;在过充和浮充阶段,利用带有温度补偿的电压PI调节算法实现过充和浮充.实验与仿真结果表明,改进的...     

太阳能光伏系统中基于自适应控制的最大功率点跟踪方法研究

为了提高光伏发电系统的整体效率,寻求光伏电池的最优工作状态,提出一种基于自适应控制的光伏电池最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。该方法基于传统的干扰观察法原理,并根据系统工作点的不同而不断调整扰动幅度的大小,以最大限度地接近最大功率点。仿真结果表明,基于自适应控制的MPPT方法能够稳定、高效地跟踪光伏阵列最大功率点;在日照强度、环境温度等系统参数扰动的情况下,能快速寻找新的工作点,保持系统稳定,表现出很好的动态特性。     

基于改进变步长电导增量法光伏阵列MPPT研究

通过分析光伏阵列特性,针对变步长电导增量( INC)法在光照强度发生大幅度变化时由于错误计算步长引起的系统振荡的缺点,采用了一种改进的变步长INC法,能够快速并准确地进行最大功率点跟踪(MPPT).最后搭建了Boost MPPT控制的硬件电路进行实验验证.结果表明,在光照强度发生大幅度变化时,改进后的算法能快速、准确地...