光伏并网逆变系统的MATLAB仿真研究

光伏并网发电系统是光伏发电系统发展的趋势。单极式光伏并网逆变系统具有拓扑结构简单，成本较低的有点。这种系统中只存在一个能量变换环节，太阳能最大功率点跟踪（MPPT），电网电压同步等控制目标需要考虑。本文介绍了单极式光伏系统的拓扑结构和实现最大功率的工作原理．阐述了电导增量法实现MPPT的基本思想。根据光伏系统并网发电拓扑结构，设计了一套新型的实现最大功率跟踪的单极式光伏并网逆变器，逆变器控制部分由DSP实现最大功率跟踪和输出电流跟踪控制，实现了逆变输出电流与电网同步，且高功率因数运行。仿真和实验结果表明，单极式光伏并网逆变系统能准确跟踪太阳能电池最大功率点，并具有较好的稳定性。     

光伏电池组件工作状态监测研究

由于新能源光伏发电在当今电网中愈加重要,因此通过物联网技术实时监测光伏组件的健康状况对于保障光伏发电系统的高效运行意义重大。光伏系统无法对光伏电池最大功率点的输出进行实时监测,针对现有最大功率点跟踪算法MPPT只跟踪不监测的特点,提出以太阳能电池基本电路方程为基础,构建不依赖于变换器及MPPT算法的光伏电池功率输出曲线模型,结合电压-功率输出特性曲线的特点,采用最小二乘法拟合曲线,精准得到最大功率点附近的二次曲线数学模型,进而得到实时最大功率点。通过Matlab对光伏发电系统进行建模与仿真,系统仿真结果显示,算法准确有效,可以迅速稳定地响应环境变化,适用于各种条件下MPPT的快速、精准获取。     

基于灰色预测扰动观察法的MPPT方法研究

为了提高光伏发电系统的输出效率,针对光伏发电现有扰动观察法的不足,提出了基于灰色预测扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法根据负载功率的变化调节DC/DC电路的占空比来实现最大功率点跟踪,即通过建立GM(1,1)模型,对占空比步长数据序列的提取,预测系统未来发展趋势,确定相应的控制决策。在Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,可以有效地提高光伏电池的输出效率。     

改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪算法

为了更好地跟踪光伏阵列的最大功率点,分析单个光伏电池的物理特性,建立光伏阵列的Matlab仿真模型,分析光伏阵列随光照温度不同而变化的P-U、U-I特性.针对系统在工作工况发生变化时跟踪情况的不同,对传统的扰动观察法做了变步长的寻优算法,并结合调整策略搭建光伏系统最大功率点跟踪的仿真实验模型.结果表明该算法可以快速准确地跟踪最大功率点,稳态效果好,能够更好地提高光伏发电最大功率点跟踪系统的跟踪性能.     

基于DSP的光伏并网系统MPPT算法研究

介绍了以DSP为主控芯片的光伏并网系统,它能跟踪光伏阵列最大输出功率点,实现光伏阵列和负载优化匹配,使负载获得最大功率。在光伏阵列输出功率最大为跟踪目标的定步长MPPT一阶差分算法的基础上,采用以使负载获得最大功率为跟踪目标的变步长寻优MPPT算法,能够更好地实现最大功率点的跟踪。实验结果表明:该系统能够快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,并自动同步跟踪电网频率和相位,实现并网电流的正弦波形以便与电网电压同频同相馈入电网,提高了系统逆变效率和可靠性。     

分布式光伏发电并网数字化建模与仿真北大核心

为了改善光伏发电性能,需要对分布式光伏发电并网控制技术进行研究。提出基于MPPT控制的分布式光伏发电并网建模方法,建立光伏电池模型,在所建模型的基础上研究光伏发电系统输出功率受光照强度变化的影响。并利用MPPT控制方法跟踪分布式光伏系统的最大功率点,提高分布式光伏系统在运行过程中的输出功率。通过滑膜控制对光伏并网逆变器进行控制,保持电网电压与光伏发电系统输出电流的同步性,实现分布式光伏系统并网发电。通过仿真,验证了所提方法可有效地实现光伏阵列最大输出功率的跟踪,满足分布式光伏发电并网系统的运行要求。     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制方案

结合光伏系统的工作原理和滑膜控制的特点,提出一种最大功率点跟踪(MPPT)控制方案。将滑模控制应用于该系统最大功率点的跟踪,包括改进变换电路,设计滑模变结构控制器。实验结果表明,该方案能快速跟踪太阳能电池的最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率和电压的波动以及超调量,削弱滑模控制的稳态抖振。     

基于分组粒子群的光伏最大功率点跟踪方法

针对光伏发电系统在复杂遮阴条件下,光伏输出P-V特性曲线呈现高度非线性,采用基于分组粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）和优化的扰动观察法(perturb and observe, P&O)相结合的MPPT（maximum power point tracking）算法进行光伏发电系统输出功率的提升。提出的最大功率点算法分为两个阶段,首先通过将混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)的分组思想引入到传统粒子群算法,并采用改进后算法实现近似全局最大功率点的快速搜索,以加快最大功率点跟踪的收敛速度和稳定性。然后,采用优化的扰动观察法实现最大功率点附近的动态精确跟踪,同时减少后续最大功率点跟踪过程中的计算量。通过在不同阶段发挥两种MPPT算法的各自优点来提高光伏最大功率点跟踪控制的效率。最后进行光伏系统遮阴条件变化的仿真实验,与传统粒子群算法相比,提出MPPT方法具有较快的跟踪速度和稳定的功率输出。     

基于模糊控制和功率预测的变步长扰动观察法在光伏发电系统MPPT控制中的应用

光伏系统的输出功率随外界环境条件和负载的变化而变化,为了充分提高光伏系统的效率,需要对系统的最大功率进行跟踪控制;简述了光伏发电系统传统的固定步长扰动观察法在最大功率点跟踪控制时的跟踪速度与精度之间矛盾以及可能出现误判的原因,分析了基于功率预测方法避免误判的原理,提出了一种模糊控制与功率预测相结合的变占空比步长扰动方法;通过Matlab建模、仿真和比对,验证了这种方法在跟踪速度、稳定性和最大输出功率等方面均有良好的表现。     

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。     

Unified MPPT controller for partially shaded panels in a photovoltaic array

The power output of the photovoltaic (PV) system having multiple arrays gets reduced to a great extent when it is partially shaded due to environmental hindrances. The maximum power trackers which are conventionally used may not be competent enough to find the maximum power point (MPP) during partially shaded conditions. The sensible reason for the failure of conventional trackers is during partial shaded conditions the PV arrays exhibit multi peak power curves, thereby making simple maximum power point tracking (MPPT) algorithms like perturb and observe (P&O) to get stuck with local maxima instead of capturing global maxima. Therefore, global search MPPT aided by evolutionary and swarm intelligence algorithms will be conducive to find global power point during partially shaded conditions. This work suggests a unified controller which feeds control signal to its power electronic conditioner placed at each module. The evolutionary algorithm which is taken into consideration in this work is differential evolution (DE). The performance of the proposed method is compared to the classical un-dimensional search controller and it is evident from the Matlab/Simulink results that the unified controller prevails over the distributed counterpart.     

基于固定电压法结合P＆O法MPPT控制策略研究

对光伏发电控制系统提出了一种新型的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法。即在外界环境或负载突变时,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;并且引入新型的扰动观察法,对最大功率点的稳态特性进行优化,可有效减小光伏阵列的输出功率在最大功率点的振荡现象。通过仿真验证了上述方法的有效性。     

A novel MPPT algorithm based on optimized artificial neural network by using FPSOGSA for standalone photovoltaic energy systems

Maximum power point tracking (MPPT) algorithms are used to maximize the output power of the photovoltaic (PV) panel under different temperature and irradiance conditions in photovoltaic energy sources (PVES). In this paper, a novel MPPT method based on optimized artificial neural network by using hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm based on fuzzy logic (FPSOGSA) is proposed to track the operation of the PV panel in maximum power point (MPP). The performance of the proposed MPPT approach is tested by doing the simulation and experimental studies under different environmental conditions. The proposed method is compared with the conventional perturb and observation (P&O) method for standalone PVES. The results of the comparison the obtained from the simulation and experimental studies demonstrate that the proposed MPPT method provides the reduction oscillations around the MPP and the increased maximum power yield of the PV system in the steady state.

     

基于自适应线性调节抗干扰PSO的光伏群体MPPT控制

光伏发电已成为新能源发电的主要研究方向,但当外界环境发生突变或由于遮挡使光伏阵列出现阴影时,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法会出现误判或因陷入局部最大功率点等问题而失效。针对这些问题,提出了一种自适应线性调节的粒子群(PSO)算法,并采用一个MPPT控制器同时实现多支路光伏阵列群体MPPT控制。最后,通过仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明,自适应线性调节PSO群控方法振荡小,可实时精准跟踪最大功率点,控制电路较为简单,降低系统控制成本。     

基于粒子群优化的光伏系统MPPT控制方法

局部遮阴条件下光伏阵列P-V特性引起的多个极值点使常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法失效。针对上述问题,提出一种基于粒子群优化算法的控制方法,以解决局部遮阴下的最大功率跟踪问题。实验结果显示,光伏模板的输出电压被稳定地控制在最大功率点附近,证明算法是有效的。     

采用自适应扰动观察法的光伏并网系统最大功率点跟踪

提出了一种自适应扰动观察（P＆O）算法,用于在不同天气条件下太阳能光伏（PV）并网系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。该策略对于从太阳能光伏电池板中,获取最大的功率输出是十分重要的。利用一种依赖于功率变化的可变的扰动步长,提出了改进的自适应扰动观察算法。最后将通过仿真所得到的数据与传统的扰动观察算法进行了比较,结果表明所提出MPPT算法的收敛值和速度得到了改善,稳定时间缩短25%,稳态值提高20%以上,在太阳能光伏并网系统的最大功率点跟踪时是有效而实用的。     

Maximum power point tracking （MPPT） control of a photovoltaic system based on dual carrier chaotic search

The output power of the photovoltaic (PV) array changes with the change in external environment and load.Therefore,maximum power point tracking (MPPT) technology is needed to maximize the efficiency of...     

局部遮阴下光伏系统MPPT研究与优化

为了解决光伏发电系统中,光伏电池在环境中被树叶、建筑物、云层等遮挡造成局部阴影,导致光伏电池出现运行不稳定和输出功率降低的问题,提出了一种基于改进自适应动态惯性权重并引入粒子寻优目标适应度评判系数的优化粒子群算法(GPPSO).将GPPSO应用于复杂自然环境条件下的最大功率点跟踪(MPPT),结果表明:双重优化后的算法有效提高了局部精确搜索和寻优空间全局收敛能力,在目标函数最优求解过程中,精度和收敛速度都明显提高,较快地适应环境遮阴变化,能够在复杂的自然环境中准确地对光伏发电系统最大功率点进行跟踪,提高光伏系统发电效率.     

Maximum Power Extraction Control Algorithm for Hybrid Renewable Energy System

In this research, a modified fractional order proportional integral derivate (FOPID) control method is proposed for the photovoltaic (PV) and thermoelectric generator (TEG) combined hybrid renewable energy system. The faster tracking and steady-state output are aimed at the suggested maximum power point tracking (MPPT) control technique. The derivative order number (µ) value in the improved FOPID (also known as PI^λD^µ) control structure will be dynamically updated utilizing the value of change in PV array voltage output. During the transient, the value of µ is changeable; it’s one at the start and after reaching the maximum power point (MPP), allowing for strong tracking characteristics. TEG will use the freely available waste thermal energy created surrounding the PV array for additional power generation, increasing the system’s energy conversion efficiency. A high-gain DC-DC converter circuit is included in the system to maintain a high amplitude DC input voltage to the inverter circuit. The proposed approach’s performance was investigated using an extensive MATLAB software simulation and validated by comparing findings with the perturbation and observation (P&O) type MPPT control method. The study results demonstrate that the FOPID controller-based MPPT control outperforms the P&O method in harvesting the maximum power achievable from the PV-TEG hybrid source. There is also a better control action and a faster response.