基于b参数的变步长MPPT控制研究

研究了当前光伏系统中最大功率点追踪技术(MPPT)的现状,针对传统MPPT方法在稳态性能与动态性能之间存在的矛盾,提出了一种改进的基于β参数的变步长算法。此算法基于对b-V曲线的分析,对光照强度的上升和下降采用两种不同大小的比例系数,从而在动态实现了快速追踪MPP并且避免了误判现象,同时,在稳态实现了零振荡。为了验证该算法的优越性,基于Matlab/Simulink平台对主要MPPT方法进行仿真分析,同时基于dSPACE和太阳能光伏阵列模拟器搭建实验样机并进行实验测试。仿真与实验结果验证了该算法的优越性,即能实现稳态零振荡及动态过程的快速跟踪。     

基于改进扰动观察法的光伏系统MPPT研究

针对传统扰动观察法追踪速度和稳态精度存在的矛盾,在此基础上进行改进,将恒定电压法、扰动观察法、电导增量法相结合,提出了一种改进算法用于光伏系统的最大功率追踪.首先对P-U曲线及传统扰动观察法工作原理进行了分析,然后阐述了改进算法的工作过程,最后在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型和实验平台进行验证.结果表明...     

光伏发电系统变步长MPPT控制策略研究

光伏器件输出功率是外部环境、负载的非线性函数,为了充分发挥光伏器件的效能,最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)控制应根据光伏器件的工作情况来调整占空比扰动量.现有变步长控制虽有较好的快速跟踪能力和稳态效果,但实现复杂、通用性较差.在分析光伏器件输出功率与占空比变化关系的基础上,提出一种简单的变步长MPPT控制方法.仿真和实验结果表明,该方法能够使光伏发电系统快速跟踪外部环境变化,在最大功率点处的控制效果明显优于扰动观察法,且实现简单.     

一种抑制稳态振荡的改进型变步长MPPT算法研究

针对传统的扰动观察法及其派生方法所存在的稳态振荡及光照变化时跟踪漂移问题,通过建立MPPT过程的小信号模型,分析跟踪算法扰动步长及扰动周期与振荡现象的关系,得出扰动步长与扰动周期的最佳取值范围,并结合功率电压曲线斜率与电流的比值作为新的扰动步长及扰动方向的判定条件,提出一种改进型变步长扰动观察法,有效改进了稳态振荡问题,抑制了跟踪漂移现象的产生。通过仿真验证了新算法较传统算法在稳态振荡及漂移问题上的改进,证明了所提出算法的可行性。     

一种改进的变步长扰动观察光伏发电MPPT控制方法

针对常规固定步长扰动观察法步长难以确定和以光伏电池P-U曲线的斜率■作为变步长具有波动性大而导致震荡的缺点,提出了以■作为步长变化控制量的改进变步长扰动观察法。仿真结果表明,改进变步长方法很好地解决了固定步长动态性能和稳定性能不能兼顾和以■作为变步长的方法存在功率震荡的问题,提高了光伏发电的转换效率。     

基于三点比较式最优梯度变步长MPPT算法研究

为了提高光伏并网发电系统效率,解决目前常用最大功率点跟踪(MPPT)算法结构复杂、可行性差、且跟踪精度和跟踪速度无法兼顾等问题,提出一种基于三点比较式和最优梯度变步长相结合的扰动观察法。通过三点比较式将光伏阵列工作点快速锁定到最大功率点(MPP)区域,以保证算法的跟踪速度;利用最优梯度变步长精确逼近MPP,实现高精度跟踪要求;采用电流微分替代功率微分简化算法结构,并将该算法应用到两级式光伏并网逆变器,以验证该算法的可行性。通过Matlab仿真模型和光伏模拟器TerraSAS验证基于三点比较式的最优梯度变步长MPPT算法的准确性、快速性和稳定性。     

基于变步长天牛须搜索算法的光伏系统MPPT控制研究

针对传统最大功率点追踪(MPPT)算法失效,而常见的智能优化算法(如粒子群算法)存在着收敛速度慢、收敛精度差、参数要求高、系统稳定性差等问题,对算法结构简单、收敛速度快、精度高的天牛须搜索(BAS)算法进行改进,提出了基于变步长天牛须搜索(VSBAS)算法的MPPT控制方法。将该方法与传统的扰动观察法和粒子群算法在Matlab/Simulink中进行仿真实验对比,实验结果验证了该方法的可行性及优越性。     

自适应变步长MPPT算法

为减小光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统的光电转换效率及跟踪响应速度,在传统电导增量法的基础上结合自适应变步长最小均方差LMS(least mean squre)算法,提出了一种自适应变步长最大功率跟踪算法,并在Matlab环境下利用SimPowerSystem功能模块建立了光伏电池的数学模型及自适应变步长算法...     

一种光伏发电变周期变步长MPPT优化算法

光伏发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)常涉及跟踪步长和周期,步长和周期的选取直接影响跟踪速度和功率输出稳定性.为加快跟踪速度,提高稳定性,提出了步长指数变化和周期随步长连续变化的跟踪方法.以电导增量法为例,分析新方法在MPPT中的应用.用Matlab软件进行仿真,在100W光伏发电实验系统上进行实验.仿真和实验证明新...     

基于全局变步长电导增量法光伏阵列MPPT研究

为了提高光伏能源利用率,阐述了光伏阵列的模型,提出了变步长电导增量法,在MPPT算法中增加了光伏阵列稳定工作点判断,减少了循环次数,加快了跟踪速度。用MATLAB/SIMULINK搭建了仿真模型,并与传统变步长电导增量法进行了比较。仿真结果表明,全局变步长电导增量法具有较快的跟踪速度和较强的稳定性,能够实现最大功率点跟踪(MPPT),消除了工作点在最大功率点(MPP)附近来回震荡现象,节约了能源。     

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。     

基于改变比例因子的变步长最大功率跟踪算法

通过仿真模拟分析光伏电池特性,针对传统的变步长电导增量(INC)法存在无法同时满足跟踪速率和减少振荡的问题,提出了一种基于改变步长比例因子的变步长最大功率算法,实时判断工作点的状态来选择不同的步长比例因子,从而解决MPPT控制过程中动态响应和稳态波动的这一矛盾关系。仿真结果表明:改进的算法和传统的变步长INC相比,跟踪过程更快速,跟踪结果更精确,系统输出功率在最大功率点处的振荡得以有效降低,动态性能和稳态性能都更优异。     

基于功率预测的最优梯度变步长MPPT算法的研究

常规的扰动观测法因算法简洁、实现简单而受到广泛应用,但存在跟踪速度与精度无法兼顾的矛盾;此外,扰动观测法是基于光伏电池静态特性曲线进行MPP搜索的,当光照强度变化时,光伏电池的工作点是落在不同的特性曲线上,此时扰动观测法会发生误判。为克服扰动观测法存在的缺点,采用改进的扰动观测法,即在已有的算法基础上引入最优梯度法和功率预测算法,避免光照变化时发生误判现象,提高了跟踪速度和精度,并在Matlab/Simulink中进行仿真测试,验证该算法的正确性。     

一种基于最速下降算法的基波提取自适应滤波器

提出了一种基于最速下降算法的单相基波提取自适应滤波方法。对该自适应滤波器原理及设计方法进行了说明,给出基波信号各参数表达式,通过大量的Matlab仿真,着重对该系统在电压畸变情况下的基波撮取性能进行考查,同时分析了其检测精度与动态响应的关系、初始值的设置对检测效果的影响,结果表明,该自适应滤波器构成一个稳定的多参数(幅值、频率、相位)反馈控制回路,可较准确地提取单相信号的基波分量,实时性好,且具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。     

光伏电池通用模型及自适应MPPT控制方法

根据光伏电池的等效结构进行推理计算得出光伏电池阵列特性方程的数据求解方法,基于Matlab仿真环境建立了光伏电池通用模型。为了最大效率的利用太阳能,基于常规使用的扰动观察法,提出了改进的自适应最大功率点跟踪(MPPT)控制方法;介绍了控制原理并给出了内部结构,建立了基于Matlab的太阳能光伏系统仿真并记录结果,验证了改进的自适应MPPT控制方法可以实现步长大小的在线优化,兼顾了系统的动态性能和稳态性能,取得了良好的控制效果。     

固定电压法结合扰动观察法在光伏发电最大功率点跟踪控制中应用

对光伏发电系统提出了一种新的最大功率点跟踪(MPPPT)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;在此基础上引入小步长的扰动观察法,对最大功率点处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.对固定电压法、扰动观察法以及所提的两者的结合方法分别进行仿真,结果表明,所提方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换效率.     

基于改进电导增量法的光伏阵列MPPT

以太阳能发电最大功率跟踪单元为研究对象,采用改进电导增量法,通过理论分析和Matlab模型仿真的方法,对光伏阵列的最大功率跟踪(MPPT)性能进行分析与实验验证。研究结果表明,改进的电导增量法具有良好的控制精度,加入恒压启动过程后,使新算法兼具快速的跟踪效果。     

光伏发电及MPPT算法简介

对光伏发电系统类型、组成、常用MPPT算法等进行了解,然后对最大功率跟踪常用算法的原理及其优点、缺点进行分析。     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.