一种光伏发电系统变步长MPPT控制策略研究

为了提高光伏器件的发电效率,提出一种变扰动步长的最大功率点跟踪算法,根据光伏组件输出P-U特性曲线上各点斜率的绝对值确定最大功率点跟踪的扰动步长,使搜索的快速性和稳定性同时增强.Matlab仿真验证结果表明:该算法能够实时对光伏组件输出功率进行跟踪调节,大大提高光伏系统跟踪最大输出功率速度的同时,有效降低系统输出功率在...     

基于二分法的光伏发电系统最大功率跟踪算法

目前光伏电池的光电转换率较低,为有效利用光伏电池,需要对光伏发电系统进行最大功率跟踪,常规的跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在精度低、适应性差和跟踪效率低等弱点,论文基于二分法思想,采用变步长算法快速跟踪最大功率点,仿真结果证明该方法不仅增加了最大功率点跟踪的精度,而且提高了跟踪的速度与系统的稳定性。     

基于自适应电导增量法的最大功率跟踪

目前光伏电池的光电转换率较低,为有效利用光伏电池,需要对光伏发电系统进行最大功率跟踪。常规的跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在精度低、适应性差和跟踪效率低等弱点,基于自适应思想,采用自适应变步长算法快速跟踪最大功率点,仿真结果证明该方法不仅增加了最大功率点跟踪的精度,而且提高了跟踪的速度与系统的稳定性。     

光照强度快速变化时光伏系统稳定性分析

由于太阳能电池输出功率受光照条件影响,在多云和刮风等使光照强度瞬时有较大变化的天气环境下,光伏阵列的最大功率点会相应移动,常规最大功率跟踪算法不能分辨光伏阵列输出功率的变化是来自自身扰动还是外界光强变化的影响,因此普通最大功率跟踪算法会暂时失效。研究了快速光照强度变化时光伏阵列特性数学模型及常规最大功率跟踪方法失稳的原因,研究了在2个采样点插入1次测量来抑制光强变化对光伏系统影响的最大功率跟踪方法。理论分析及仿真结果表明,采用抑制光强影响的最大功率跟踪方法可以有效避免控制器误判,准确分辨光伏阵列由最大功率跟踪扰动产生的功率增量,从而避免光强变化时系统工作点偏离最大功率点,提高系统的稳定性和可靠性。     

光伏发电系统最大功率跟踪研究

针对光伏发电系统在最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进电导增量算法.该算法先获取光伏电池输出的电流、电压,然后进行滤波和最大功率跟踪.若输出功率与最大功率点之间偏差较大,则进行恒定步长跟踪,以便系统快速获得最大功率;若输出功率与最大功率点之间偏差较小,以二分变步长进行跟踪.该算法在TMS320F28335 DSP处理器件上实现,并成功应用于光伏发电最大功率跟踪系统.实验结果表明,该改进算法能够实现最大功率快速跟踪,减少系统功率损耗,提高系统最大功率跟踪精度.     

基于改进扰动观察法的光伏MPPT研究

最大功率点跟踪技术是提高光伏发电利用率的有效方法,目前应用最为广泛的扰动观察法存在稳态震荡和跟踪速度之间不可兼顾的矛盾。通过Simulink仿真详细阐述了常用扰动观察法的优缺点,进而采用改进的变占空比扰动方法对最大功率点跟踪技术进行仿真,并且通过设置门限斜率的方式去除系统在达到最大功率点时的往复震荡现象。通过仿真验证,该改进算法在保证了系统跟踪速率的基础上,有效去除了光伏组件达到最大功率点时存在的震荡现象,提高了系统的跟踪效率和稳定性。     

基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术

为弥补恒定电压法实现最大功率点跟踪时忽略外界条件变化的缺陷,提高其跟踪精度和光伏系统的发电效率,本文提出了基于混合粒子群-模式搜索算法(PSO-PSA)的光伏发电最大功率点跟踪方法。对光伏电池模型进行仿真分析,绘制其在外界条件变化的情况下的输出特性曲线,分析环境变化对最大功率点的影响;通过对比PSO-PSA与粒子群算法,对基准测试函数的求解速度、精度与稳定性,验证本文算法的有效性,进而在不同环境条件下将混合算法优化输出结果与模型输出结果进行对比;将PSO-PSA与光伏阵列结合应用到Boost电路,实现模型动态输出结果与理论计算值匹配,从而实现最大功率点的有效跟踪。结果表明:基于PSO-PSA的光伏系统最大功率点跟踪技术合理,跟踪精度较高,弥补了使用固定电压值时无法适应环境改变而造成能源浪费的不足。     

基于改进的变步长光伏并网系统MPPT控制策略研究

提出一种新的基于扰动的最大功率点跟踪(MPPT)优化算法,在不同区域调节步长,改变光伏电池电压收敛速度。利用MATLAB仿真软件构建MPPT优化算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度、环境温度的变化,并应用于三相光伏并网系统。仿真结果表明:该算法能够实时对光伏电池输出功率进行跟踪调节,大大提高光伏系统跟踪最大输出功率速度的同时,有效降低系统输出功率在最大功率点处的振荡现象,减小光伏组件的能量损耗。     

光伏发电系统建模与最大功率跟踪

针对光伏发电系统最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进算法。该算法获取光伏电池输出的电流和电压,进行滤波和最大功率跟踪。最大功率算法采用扰动观察和电导增量混合算法,在外界环境缓慢变化时采用扰动观察算法,突变时采用电导增量算法。实验结果表明,该改进算法能够避免跟踪方向误判,减少系统持续振荡引起功率损耗,实现最大功率快速跟踪。     

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。     

优化右侧步长调整系数的光伏MPPT控制算法

在跟踪最大功率点的过程中,最大功率点右侧跟踪步长对稳定性有较大的影响。为了解决现有光伏最大功率点跟踪算法在跟踪过程中存在稳定性不理想的问题,基于现有双步长调整系数的变步长电导增量法,提出了一种优化右侧步长调整系数的光伏最大功率点跟踪控制算法,采用改进的收敛步长调整系数进行变步长跟踪,可在保证快速、无误判跟踪最大功率点的同时增加跟踪过程的稳定性,更好地解决了振荡问题,从而实现最大功率点的高效跟踪。对此算法进行仿真,仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

一种改进的变步长电导增量光伏电源MPPT控制方法

光伏系统的最大功率点跟踪方法可以最大限度地利用光伏电池所能产生的电能,因此成为提高光伏发电系统运行效率、降低光伏电能成本的研究热点。针对目前常用的扰动观察法速度较慢、电导增量法在最大功率点附近有较大振荡的问题,提出一种改进变步长电导增量的最大功率点跟踪控制方法,该方法既具有电导增量法快速跟踪的优点,又能准确、稳定地跟踪到最大功率点,因此更适于提高光伏电源的能源利用率。对所提方法进行了仿真分析,并比较了几种MPPT算法的跟踪效果,结果表明,所提方法具有快速性、稳定性和有效性。     

单相并网光伏系统的混合控制策略

针对两级并网光伏系统在光伏阵列功率波动时难以兼顾最大功率点跟踪和母线电压稳定控制的问题,提出一种应用于单相两级并网光伏系统的混合控制算法。该算法利用交错Boost变流器中的一只全控型器件对最大功率点进行快速跟踪,而另一只全控型器件对光伏系统的直流母线电压进行稳定控制,从而同时实现最大功率跟踪和直流母线电压稳定的控制。理论分析和仿真结果表明,所提出的混合控制策略在稳态时能使光伏系统工作在最大功率点处;当输入功率发生剧烈变化时,光伏系统的直流母线电压波动较小,有效地避免直流母线电压在功率波动时的电压冲击,提高了直流母线电容的使用寿命。     

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.     

基于改进型双模糊控制的光伏MPPT的研究

为提高光伏电池的光能转换效率和稳定性,对传统的扰动观察法进行改进,提出了一种双模糊控制与PID控制器相结合的光伏电池最大功率点跟踪方法.根据光伏的实时状态,通过两个模糊控制器分别对电压扰动步长和占空比进行调节与控制,并加入了电压增益和PI调节模块环节来减少输出震荡,提高了稳定性;最后在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统各模块,比较分析改进前后的仿真结果,论证了改进方法有利于提高功率追踪的稳定性,并在温度和光照强度变化时可较好地追踪到最大功率点.     

基于虚拟负载的快速变步长光伏电池最大功率点跟踪方法

光伏系统最大功率点跟踪的传统方法涉及步长和周期的选取,而变步长算法需依赖系统参数等条件,影响系统的跟踪响应速度以及稳定性。为了进一步加快最大功率点的搜索速度同时降低稳态时功率输出振荡,提出一种新型快速变步长搜索算法。通过定义虚拟负载线并结合I-V曲线实现最大功率点的定向跟踪,可以在数个运算周期将工作点锁定在最大功率点附近。再通过对容许误差的定义,实现了稳态时输出功率无振荡。实验证明了所提算法能够显著提高搜索速度并保证了输出的稳定性,能够适应不同外部环境的快速变化。     

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。     

自适应果蝇算法多峰值光伏阵列最大功率点跟踪

光伏PV(photovoltaic)阵列在实际应用中常存在遮挡现象,与光照均匀时的单峰特性不同,遮挡情况下的PV输出曲线呈多峰特性,常规的最大功率点跟踪方法大多寻找到第1个峰值点即停止搜索,易使光伏阵列因陷入局部极值点的跟踪而失效。提出一种基于自适应的果蝇优化算法AFOA(adaptive fruit fly optimization algorithm),对原有果蝇算法的初始值设定及寻优步长进行改进,并定时与扰动观察法PO(perturbobserve)相结合,增强寻优算法的实时性。通过Matlab仿真,分别在光照均匀和遮挡情况下,与扰动观察法和粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的跟踪效果进行了比较,仿真结果表明,无论有无遮挡现象,AFOA算法都可准确跟踪到系统的全局最大功率点,提高了系统输出功率的稳定性及发电效率。     

基于FOA算法的光伏发电MPPT仿真研究

在光伏发电系统中需要对光伏阵列的最大功率点进行跟踪控制以提高整体系统的输出功率。以光伏阵列输出非线性特性为切入点展开研究,在分析了常规算法的优缺点基础上,针对其最大功率点跟踪(MPPT)动态和稳态性能不佳等问题,提出了将果蝇优化算法(FOA)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阵列的最大功率点,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,同时也证实了算法的正确性和有效性。