光伏发电系统MPPT控制仿真模型

在光伏发电系统优化的研究中,为了有效提高太阳能利用率,建立了光伏电池等效电路和数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建光伏电池通用工程模型,光伏电池通过串并联方式组合成光伏阵列,并利用电导增量法原理通过控制Boost电路占空比实现光伏阵列最大功率点跟踪(MPPT).仿真结果表明:改进模型可仿真任意光照强度、环境温度下,不同型号光伏电池及其串并联组合成光伏阵列的I-V特性,并能较好控制并实现MPPT,模型动态性能好,具有较强的实用性.     

基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点.     

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。     

基于Pspice模拟行为模型的光伏阵列建模

根据光伏电池物理机制的数学表达式,利用Pspice仿真软件的模拟行为模型构建光伏电池的Pspice仿真模型.在此基础上,通过分析光伏阵列和光伏电池的关系及电路等效变换,建立任意功率级的PV仿真模型.该模型可以仿真任意太阳光照强度、环境温度、光伏模块参数及任意个光伏电池串并联组合下光伏阵列的I-V 、P-V特性.实验和仿真结果表明,仿真模型的输出特性与实际电池的输出特性基本一致,能较好体现光伏阵列的输出特性.模型的建立为光伏发电系统的动态仿真提供了有效的模拟输入电源.     

光伏阵列的组态优化控制

大规模太阳能光伏阵列的输出功率受入射光强和环境温度影响较大, 随着太阳光入射角度的变化, 不同位置光伏组件的输出变化不同, 容易使光伏阵列的输出偏移最大功率点. 为了控制光伏阵列的输出在最大功率点处,本文在梯度法实现最大功率点追踪的基础上, 提出了一种组态优化方法来实现光伏阵列最大输出功率控制, 并给出了仿真结果, 仿真结果表明该组态优化方法能有效地提高光伏阵列的输出功率.     

基于RBF-BP神经网络的光伏MPPT研究

针对光伏电池的输出特性受光照强度、温度等因素的影响而具有的非线性特性的问题,为了提高光伏发电系统的发电效率必须对其输出功率进行追踪,并且为了克服MPP追踪过程中收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种RBF-BP组合神经网络对光伏阵列最大功率点追踪的算法。首先通过对光伏电池输出特性的研究,确定了温度和光照强度是影响光伏电池最大功率点输出的主要因素。然后考虑这两个因素作为RBF-BP组合神经网络的输入来设计光伏阵列最大功率点追踪系统。最后,利用Matlab建立该系统的仿真模型,并进行仿真研究与分析。仿真结果表明,该系统具有最大功率点追踪的精度高,响应速度快等优点。从而有效地实现了对光伏最大功率点的追踪,提高了光伏发电系统的发电效率。     

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。     

基于克隆选择算法的光伏最大功率点跟踪控制

研究太阳能电池提高光电转换率问题,由于光伏发电系统中最大功率点难以实时跟踪,使光伏阵列输出功率达不到要求。为此提出采用克隆选择算法进行优化控制。根据光伏电池等效电路模型在SIMULINK中建立仿真模型进行特性分析,并编写克隆选择算法。通过在算法进化过程中合理地选取种群规模、克隆规模和变异率等参数,从而保证算法以最佳的搜索轨迹达到最优解。通过对算法有效性的验证,仿真结果表明:在温度、光强变化情况下,能实时跟踪到最大功率点,提高系统的鲁棒性和发电效率。     

基于神经网络应用的光伏阵列最大功率点跟踪

针对光伏电池输出特性的非线性,提出了1种跟踪光伏阵列最大功率点的新方法,该方法应用反向传播（back propagation）和径向基（RBF）神经网络理论跟踪光伏阵列最大功率点,在变化的环境条件下,使用MATLAB软件对这2种神经网络进行仿真,训练及测试,仿真表明,RBF神经网络比BP神经网络更快捷、更准确地跟踪了光伏阵列的最大功率点。     

基于模型辨识的BP神经网络在光伏系统MPPT中的应用

光伏电池作为光伏发电系统的重要组成部分,研究其模型的准确性并对其最大功率点进行预测与跟踪,对于光伏发电效率的提高具有重大意义;首先根据光伏电池的内部结构和伏安特性建立其数学模型,并对所建立的模型进行参数辨识,进而得到模型输出与测量信息偏差最小的参数值,验证模型的准确和有效性;根据模型所反映的规律,将温度和光照强度作为输入变量,最大功率点对应的电压作为输出变量,构建了用于MPPT的神经网络模型;神经网络经训练后对最大功率点电压进行预测与跟踪,结果表明构建的神经网络具有良好的适应性。     

光伏电池最大功率点跟踪方法比较

根据太阳能光伏电池的工程数学模型,在Matlab环境下建立了光伏电池仿真模型,分析了光照强度和温度变化对光伏电池输出特性的影响。针对扰动观察法采用固定的扰动步长而难以获得较高跟踪精度和响应速度的问题,提出了一种基于变步长的改进的扰动观察法,并通过对光伏电池控制系统进行仿真,比较了这2种最大功率点跟踪方法的仿真曲线。结果表明,采用改进的扰动观察法的光伏电池控制系统能更快速跟踪最大功率点,且在最大功率点处稳定性较好。     

基于牛顿插值算法光伏三相桥逆变器的研究

最大功率点跟踪(MPPT)技术是光伏系统研究的核心内容,易受光照强度和温度变化的影响.主要分析了光伏发电系统中使用的三相桥逆变器的结构,构建了三相单级式LCL型并网逆变器的数学模型,从而得出P-U曲线,根据三点采样,在最大功率点两侧运用牛顿插值算法输出拟合最大功率点,提出了一种基于牛顿插值算法的最优控制方法,并利用Matlab仿真对控制算法进行了仿真和对比分析,仿真结果表明该算法效果更好.     

基于物理特性的光伏电池建模仿真及验证

提出了一种基于光伏电池物理特性的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。仿真结果表明,所提出的数学模型能很好地模拟光伏电池的特性。以此光伏电池模型为基础,建立了光伏电池最大功率点跟随系统的仿真模型,仿真结果验证了此光伏电池模型的正确性,为实际应用中,光伏电池的输出可靠性提供了新的解决思路。     

一种改进的光伏阵列最大功率点跟踪方法

针对光伏阵列最大功率点跟踪常用的控制方法即恒压法、扰动观察法、增加电导法存在的问题,提出了一种将恒压法和扰动观察法相结合的快速最大功率点跟踪控制方法。该方法采用恒压法获取光伏阵列最大功率点处的近似电压,然后根据光伏阵列的输出电压与该近似电压的差值确定扰动步长:如果差值较大,则表明光伏阵列工作点离最大功率点比较远,应采用较大的步长;如果差值较小,应采用较小的步长,从而减小功率振荡。仿真和实验结果表明,该方法不仅可快速跟踪光伏阵列的最大功率点,而且可有效减小功率振荡。     

基于PSIM的光伏矩阵MPPT通用模型的设计与应用

基于光伏矩阵的物理特性,在PSIM仿真环境下,设计带有最大功率跟踪技术(MPPT)仿真算法的光伏矩阵仿真模型,应用于实际的单相光伏并网系统。测试数据表明,仿真模型可以模拟任意参数的光伏阵列,跟踪光照强度、环境温度的变化,为光伏发电系统动态仿真提供了良好的设计平台。     

一种可应用于小型光伏的MPPT技术

提出了一种基于FOCV方法应用在小型光伏系统中的新型太阳能电池MPPT技术。首先．将太阳能电池阵列改变为全串联、全并联或串并混联的组合方式,相同的环境下,这些阵列在理论上拥有相同的最大输出功率,但需要不同的负载与阻抗相匹配;其次,许多拥有不同阻值的负载电阻可以被选择连接到太阳能电池阵列中,使太阳能电池的输出功率最大化;最后,使用MCU测量每种模式的电压并使用FOCV方法来确定最大的功率状态。