阴影遮蔽条件下光伏发电效率的增大方法

受阴影遮蔽影响,光伏阵列输出功率下降,功率曲线呈现多峰值,使传统的最大功率点(MPPT)算法失效陷入局部极值点。基于光伏电池的等效电路模型,在正常和有阴影遮蔽情况下对光伏组件串并联输出特性进行仿真,分析功率曲线上局部极值点的产生原因及变化规律。针对阴影遮蔽对光伏发电效率的影响,提出建立微型光伏发电系统,采用光伏组件间解耦的方法,跟踪每个光伏组件的最大功率点,使光伏发电效率达到最优。试验结果验证了该方法的可行性,为今后光伏电站的建设提供了指导。     

基于并联光伏组件外特性的最大功率点跟踪方法

当阴影条件变化时,并联光伏组件的全局最大功率点(MPP)会随之改变.为了实现太阳能发电最大化,要求最大功率点跟踪(MPPT)方法始终能实时而准确地锁定住并联光伏组件的全局MPP.不同阴影条件下并联光伏组件会呈现不同的外特性特征,如多阶梯的电流电压特性以及多峰值的功率电压特性.基于此现象,该文提出一种基于并联光伏组件外特...     

局部阴影下光伏阵列自适应MPPT方法研究

光伏阵列受局部阴影、个别光伏组件故障等影响,输出P-U特性呈多峰现象,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)往往无法跟踪到真正的全局最大功率点(MPP)。为了避免由此导致的光伏阵列输出功率大幅度损失,在深入研究阴影条件下光伏阵列多峰功率特性的基础上,提出一种自适应全局MPPT方法。当光伏阵列的输出P-U特性发生变化时,该方法能自适应调整跟踪策略寻找到全局MPP。20 k Wp光伏阵列仿真实验和统计分析结果表明,该方法在超过90%的阴影案例中,能准确快速平稳地跟踪到真正的全局MPP,且对开路电压和短路电流估测误差具有鲁棒性。实验测试结果表明:该MPPT方法能在局部阴影发生前后跟踪到光伏阵列的全局MPP。由于原理简单、所需传感器数量少、MPPT跟踪性能优异,自适应MPPT方法具有较好的应用前景。     

基于实测数据的光伏阵列参数辨识与输出功率预测

基于光伏电池的I-U方程、基本电路理论和最大功率跟踪的输出特性,提出了运用参数辨识方法及光伏阵列的输入、输出数据,辨识光伏阵列光生电流、反向饱和电流、二极管理想因子、电池串联内阻4个待定系数,确定光伏阵列的I-U方程,再用求解得到的I-U方程来预测光伏电站的输出功率。通过算例和实测数据仿真比较,验证了所提出方法的可行性和准确性。     

一种光伏发电系统的双扰动MPPT方法研究

针对一种开关电容(SC)的电路结构,在此基础上提出一种双扰动观察(PO)算法,形成双向互补控制的最大功率点跟踪(MPPT),通过不同收敛域的双扰动同时提高静态稳定特性和动态响应特性,其互补控制实现死区的自返回,利用Matlab仿真软件构建基于开关电容变换器的MPPT算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度和环境温度的变化,通过光伏发电平台对该开关电容变换器的MPPT控制策略进行实验验证。仿真和实验结果表明:该方法能在一定范围内对太阳电池输出功率进行跟踪调节,可快速稳定地启动并减少误判,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。     

太阳电池最大功率点参数求解方法研究

针对太阳电池最大功率点参数求解问题,首先基于太阳电池理想电路模型得出理想最大功率点参数求解公式,再结合一般电路模型进而推导出精确的最大功率点参数求解公式。然后,引入标准测试条件下的最大功率点电压和最大功率点电流,进而得出最大功率点参数的近似线性估算公式。基于多晶硅、单晶硅和非晶硅的5种太阳电池求解仿真实验验证该文求解方法的有效性,相对误差能满足实际应用需求。     

210 mm大尺寸硅片光伏组件和组串式逆变器的匹配性研究

将采用210 mm大尺寸硅片的光伏组件(下文简称为“210 mm硅片光伏组件”)串联成的两个光伏组串输入1个最大功率点追踪(MPPT)时，光伏组串的输出电流会大于MPPT的输入电流，从而产生限流损失。针对当前210 mm硅片光伏组件与现有组串式逆变器之间不匹配导致的限流损失、过载损失问题，首先利用PVsyst仿真软件对3种逆变器设置模式时逆变器的限流损失和过载损失情况进行模拟，从中选取最优的逆变器设置模式；然后模拟分析采用“多MPPT+power sharing”逆变器设置模式时，组串式逆变器在不同太阳能资源区和不同容配比下的限流损失和过载损失情况。模拟结果显示：对于1个MPPT的最大输入电流为30 A的组串式逆变器而言，其限流损失随容配比增大有先增后减的趋势，当容配比较大时则以交流输出端过载损失为主。因此，在进行光伏组件和组串式逆变器选型时，应根据二者的最新发展情况，选用合理的配置，避免限流损失和过载损失，以提升光伏电站的收益。     

基于模糊控制的光伏MPPT算法改进

基于模糊控制算法提出一种改进的最大功率点跟踪(MPPT)算法。观察光伏(PV)组件的功率-电压(P-V)特征曲线,在同一温度下,不同光照情况下的最大功率点近似在一条曲线上。通过对不同环境条件下的最大功率点进行拟合,由光伏组件的输出功率和环境温度可以得到一个用于模糊控制器输入的电压值。由于拟合曲线不一定精确,单独使用模糊控制追踪最大功率点存在误差。针对上述问题,在使用模糊控制使光伏组件的输出功率稳定在最大功率点附近后,再使用电导增量法(INC)追踪并稳定在最大功率点。通过Matlab仿真和硬件实验,验证改进算法的可行性。     

基于粒子群优化和爬山法的MPPT算法

针对光伏发电系统在部分遮蔽情况下所具有的高度非线性、时变不确定性和多个局部功率峰值的特点,提出一种基于粒子群优化和爬山法的MPPT算法,粒子群优化用来快速定位近似最大功率点,爬山法可根据实际状况精确化最大功率点,克服太阳电池工程用数学模型与实际输出偏差或微小扰动而导致的功率损失。建立Matlab仿真模型,仿真结果表明在系统被部分遮蔽的情况下该方法具有迅速精确的跟踪能力。     

基于改进BA算法的光伏发电系统MPPT优化控制

为优化光伏阵列在部分遮蔽情况下的多峰值MPPT控制,保证光伏发电系统实时功率的最大输出,提出了基于改进BA算法的最大功率追踪控制方法,即在基本BA算法的基础上,融入了小生境技术的共享机制与排挤策略,减少相似个体数量,从而增加了BA算法在迭代过程中的种群多样性,提高了BA算法在MPPT控制中的全局搜索能力,增强了最大功率追踪的稳定性,并将该算法与PSO、PO算法在不同光照及温度条件下的MPPT控制效果进行了仿真试验对比。结果表明,与传统算法相比,改进的BA算法具有更好的追踪效果,不仅避免了光伏系统在遮蔽情况下输出功率陷入局部最大值的问题,且提高了发电效率。