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。     

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MPPT算法的光伏发电最大功率跟踪系统

针对光伏发电系统最大功率跟踪问题,提出了一种改进的自适应爬山算法,通过Matlab/Simulink进行仿真,并在硬件电路基础上对系统的性能进行了验证.仿真和实验结果表明.在此算法控制下,系统可稳定快速地追踪最大功率点,具有较高的跟踪精度结果,可在各种情况下,尤其对光照突变等恶劣情况下可实现光伏电池的最大功率跟踪,有较强的适应能力.     

单周控制光伏并网系统的最大功率跟踪

单周控制的单级全桥光伏并网系统具有容量大、效率高、成本低等优点。但现有基于单周控制的光伏电池最大功率跟踪存在着难以搜索最大功率点、难以稳定工作在最大功率点以及搜索精度差等缺点。针对以上不足,本文提出了基于增量电导的光伏电池最大功率跟踪算法,该算法将光伏电池输出功率引入到单周控制的输入量中,同时优化了光伏电池输出电压的给定量。该算法在硬件上实现简单,仿真结果表明该算法能够准确跟踪光伏电池最大功率点,并具有较高的精度和稳定性     

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.     

基于玻尔兹曼函数的光伏MPPT系统研究

光伏发电系统的效率很大程度上决定于其最大功率点的跟踪。介绍了光伏电池电路模型,在Matlab/Simulink环境下对光伏电池的电气特性进行了仿真,分析了光伏电池最大功率点跟踪控制原理,利用玻尔兹曼函数自适应算法,设计了一基于三重Boost电路的最大功率点跟踪系统,并进行了仿真和实验研究;仿真和实验结果证明所设计的方法是可行的。     

一种用于光伏MPPT的分阶段变步长电导增量法

针对传统的光伏系统最大功率点控制算法跟踪精度和速度不能兼顾的问题,提出一种分阶段变步长电导增量法。该算法将光伏电池输出曲线划分为两阶段,根据不同阶段的曲线特性分析比较,从而进行步长模式的切换,在远离最大功率点的动态阶段采用大步长跟踪,而在最大功率点附近的稳态阶段则采用小步长跟踪。仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,且有效降低了系统最大功率点附近的振荡,提高了光伏电池的利用效率。     

自适应扰动观察法在光伏MPPT中的应用与仿真

为了提高光伏发电系统的输出效率,提出了基于变步长扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,以光伏输出功率的变化为判断依据,通过对光伏电池的输出电压进行调节,从而实现最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能够在快速跟踪最大功率点变化的情况下保证跟踪精度。这说明变步长扰动观察法具有比传统扰动观察法更优异的稳态和动态性能,能够有效提高光伏发电系统的发电效率。     

蚁群算法优化RBF神经网络的光伏发电MPPT

针对如何提高光伏电池最大功率点预测跟踪精度的问题,讨论了光伏电池非线性输出特性。在此基础上,建立基于RBF神经网络的光伏电池最大功率点预测跟踪模型,以光照强度和温度为模型的输入,光伏电池的最大功率点电压为模型输出,并将RBF神经网络的中心参数采用蚁群算法进行优化,从而实现最大功率点预测跟踪。仿真结果表明,该方法比传统的RBF神经网络方法具有更高的预测精度,能更好地预测跟踪光伏电池的最大功率点。     

改进3点权位法的光伏电池MPPT控制器的应用研究

针对目前光伏电池最大功率点跟踪算法跟踪效率不高、稳态波动大和易误判等缺点,提出基于改进3点权位法的光伏电池最大功率跟踪算法。根据光伏电池物理模型及其在工程应用领域中的数学模型,在Matlab/Simulink中搭建了光伏电池最大功率跟踪器仿真模型,将传统MPPT算法和3点权位算法进行仿真比较,结果表明改进3点权位法可以快速、稳定、有效地跟踪最大功率。