基于改进有限集模型预测控制策略的光伏发电系统最大功率点追踪算法

光伏发电系统I-U曲线具有非线性特性,在温度变化或部分阴影条件下光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值现象,增大了功率追踪的复杂性.为提升最大功率点追踪的准确性和系统动态响应能力,提出一种改进的有限集模型预测控制(FCS-MPC)策略,在单级变换系统中实现MPPT和逆变器输出两方控制.在环境突变或渐变情况下,预测量和量测量...     

基于双模MPPT的光伏发电控制策略研究

提出一种结合拉格朗日二次插值法和最优梯度变步长3点比较法的双模式最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,该方法用于光伏发电系统可避免扰动观测法产生的电压振荡及误判造成的功率损失,同时可以改善恒压法不能随环境条件实时调整工作电压的缺陷。仿真与实验结果表明该方法的有效性。     

光伏发电系统模型综述

为了对含光伏电源的电力系统进行各种仿真研究,必须建立准确的光伏发电系统数学模型。全面综述了包括光伏组件、逆变器及其控制系统的光伏系统数学模型,对整个光伏发电系统模型的研究现状进行了论述,总结了利用各元件模型建立系统模型的方法以及孤岛保护的研究现状及其建模方法,并对光伏发电系统模型的研究前景进行了展望。     

基于电导增量法的模型预测控制光伏MPPT算法

由于外界环境的多变性与随机性,光伏系统的全局最大功率点总是飘忽不定的。为使光伏系统在外界复杂环境下能够获得最大功率输出,提出了一种基于电导增量法的模型预测控制光伏MPPT算法。该算法将电导增量法与模型预测算法相结合,完成对光伏发电系统在外界复杂多变环境下的快速跟踪。通过建立系统性能指标函数,评价与估算出未来控制变量的动作,预测出P-U曲线的方向。最后通过simulink仿真表明了文章所提方法在外界光照强度发生突变时与单独使用电导增量法相比较可以同时提高系统的跟踪速度和控制精度。     

基于玻尔兹曼函数的光伏发电MPPT系统

针对太阳能光伏发电系统中的最大功率点跟踪(MPPT)问题,提出了一种新的基于ARM控制的方案。系统采用基于玻尔兹曼函数的自适应控制算法搜索最大功率点(MPP),在外界环境相对稳定的情况下系统具有良好的稳定性,能稳定工作在MPP;当外部环境突变时系统能快速、准确地跟踪MPP。在硬件电路的基础上进行了实验,结果证明该系统可稳定快速地追踪MPP,具有较高的跟踪精度,并对光照突变等恶劣情况有较强的适应能力。     

光伏发电系统充电控制策略研究

提出了一种适用于光伏发电系统的铅酸蓄电池充电控制策略,系统采用DSP数字信号处理器,实现了最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)的充电控制。实验结果表明,本系统充分利用了光伏阵列的输出功率,缩短了过充阶段时间,提高了充电效率,克服了大多数光伏系统中蓄电池欠充的缺陷,延长了铅酸蓄电池的使用寿命。     

基于改进单神经元自适应控制的光伏发电系统MPPT研究

目前光伏电池转换效率较低,为提高能量利用效率,需要进行最大功率点跟踪(MPPT)控制.针对常规MPPT法存在的快速性差、精度低、适应性差的缺陷,提出了一种改进单神经自适应控制的算法,仿真结果表明该方法不仅可以快速准确地跟踪到最大功率点,而且在外界环境变化下具有较强的适应性.     

独立光伏发电系统仿真研究

本文在分析独立光伏发电系统各个组成部分的工作原理的基础上建立独立光伏发电系统的完整Simulink仿真模型。仿真分析了系统在各种光照强度以及快速变化的天气情况下的系统工作情况。验证了模型的正确性和有效性,为实际的独立光伏发电系统设计提供参考和依据。     

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。     

基于PSCAD的光伏发电建模与仿真

讨论了一种考虑太阳光照强度及环境温度变化的光伏阵列数学模型及基于电导增量法的最大功率点跟踪(MPPT)算法,并基于该数学模型和MPPT算法在PSCAD中搭建了光伏阵列和MPPT控制器通用仿真模型,进而搭建了并网光伏发电系统仿真模型分析了变光照强度下的光伏发电系统动态特性,证明了所建光伏发电系统并网逆变器控制策略的准确性和有效性.     

基于改进最大功率跟踪的光伏低电压穿越

针对电压跌落时限制并网光伏逆变器过流与提高无功电流输出以支撑电网电压的矛盾,提出了基于改进最大功率跟踪控制的低电压穿越策略。在故障期间采用改进扰动观察法的MPPT控制来移动光伏阵列工作点,减少注入逆变器的有功功率,防止逆变器过流,同时提高了无功电流输出。理论分析及仿真试验证实,该策略在实现故障期间逆变器不过流的前提下,可以更合理地配置逆变器有功和无功输出,优化故障引起的有功功率缺额和电网无功电压支撑问题。     

光伏电池输出电流控制最大功率点跟踪策略

最大功率点跟踪控制器在光伏系统中起着重要的作用,该控制器可以使太阳电池阵列在一定的外部环境中输出最大的功率,使光伏系统拥有较高的效率。通过Boost变换器实现系统的最大功率点跟踪,应用基于光伏电池输出电流的控制,调整占空比,从而使太阳电池阵列输出功率最大,其优点是结构简单,控制方便,成本低,效率高,传感器精度要求不高。     

基于纵横交叉算法的波浪发电装置最大功率跟踪控制

针对波浪能最大功率点跟踪控制中,浮子水动力模型的非线性,使传统群智能算法存在局部最优问题,提出纵横交叉算法(CSO)控制方案。CSO的纵向交叉算子,在纵向交叉概率判定下进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部最优状态; CSO的横向交叉算子完成个体间的随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干个子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子的交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被迅速地分发到种群的各变量中,用以改变搜索路径。仿真表明,在波浪周期发生变化时,纵横交叉算法能够实现最大功率点跟踪,并提高收敛速度。     

光伏发电系统的最大功率点跟踪算法及仿真研究

首先介绍了光伏电池的模型结构和输出电压电流特性曲线,引出光伏发电系统最大功率点跟踪的两种算法原理,给出了算法实现的流程图,最后通过MATALB/SIMULINK进行仿真实验,并比较了两种算法的性能。     

基于ACPI的风力发电系统MPPT控制方法

针对直驱永磁同步风力发电系统存在非线性、参数不确定性以及转矩扰动等问题,研究了一种基于自耦PI控制理论的最大功率跟踪控制方法.该方法以转速跟踪为目标,将发电机内部动态与外部输入转矩的不确定性定义为一个总和扰动,从而将非线性不确定系统映射为未知线性系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统.据此设计了基于误差速...     

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。     

基于CSA-FPI算法的光伏发电MPPT仿真研究

对光伏阵列进行最大功率点跟踪控制(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),是提高光伏发电系统输出功率的有效措施之一。文章以光伏阵列非线性输出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,针对其在最大功率点处(MPP)动态和稳态性能不佳等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)和模糊PI(FPI)控制相结合的光伏阵列MPPT算法。在MATLAB/Simulink下进行了仿真建模,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,具有快速跟踪性和鲁棒性;同时实验结果也证实了上述算法的正确性和有效性。     

基于改进的扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用

光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。     

基于多种群遗传算法的波浪发电最大功率跟踪控制

波浪发电系统遗传算法最大功率点跟踪过程中,因群体中的所有个体较快趋于单一化而停止进化,导致难以获得最优解,为此引入多种群遗传优化新算法。在初始阶段,新算法引入多个种群同时进行搜索,并对每个种群赋予不同的交叉、变异概率,使算法能够兼顾全局与局部搜索;同时加入用于维持种群间联系的移民算子及可用来建立精华种群的人工选择算子,并以精华种群作为算法收敛的判据。仿真结果表明,与传统遗传算法相比,该算法能够提高波浪发电系统的波浪能捕获率。     

基于Buck-Boost拓扑的新量子遗传算法 在MPPT技术中的应用

非线性的光伏电池要求在不同光照和温度等工况条件下实时变更电压、电流等负载特性实现MPPT追踪光伏电池最大功率点。针对一般遗传算法用于MPPT最大功率点追踪过程中出现的早熟、收敛慢等不足,提出一种改进的量子遗传算法与扰动法相结合的算法。在电路拓扑结构上采用Buck-Boost电路替代传统的Buck电路或Boost电路,并在Matlab/Simulink下进行了建模仿真。实验结果表明,该算法具有良好的最优点搜索能力和跟踪能力,且控制精度高,同时有效抑制了最大功率点附近的波动,证明了该控制方法的准确性和有效性。