基于固定电压法结合P＆O法MPPT控制策略研究

对光伏发电控制系统提出了一种新型的最大功率点跟踪（MPPT）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;并且引入新型的扰动观察法,对最大功率点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。通过仿真验证了上述方法的有效性。     

基于变步长扰动观察法的MPPT仿真分析

为了更好地跟踪光伏发电系统的最大功率点,在MATLAB/Simulink环境下,搭建了光伏电池阵列仿真模型,根据其输出的U-I、P-I和P-U特性曲线分析了光伏电池阵列的非线性特性。基于光伏电池的动态特性,采用一种变步长的扰动观察法来实现光伏电池阵列的最大功率点跟踪。仿真结果表明,该方法能够快速稳定准确地进行最大功率点跟踪。     

基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法研究

常规的滞环比较法能够在较大程度上避免振荡和误判现象,在光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)系统中具有广阔的应用前景,然而常规的滞环比较法难以获得较高的稳态跟踪精度。提出了一种基于恒压法和变步长滞环比较法结合的MPPT算法,并且结合常规扰动观测法进行了仿真对比,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于改进型光伏MPPT控制策略研究

针对传统扰动观察法存在的稳态精度和跟踪速度矛盾的问题,提出了一种改进型扰动观察法控制策略;根据光伏组件输出功率变化方向来确定跟踪步长,当离最大功率点较远时采用固定大步长,当离最大功率点较近时,逐渐减小步长.Simulink仿真结果表明:改进型扰动观察法不但可以快速追踪到最大功率点,而且稳态震荡小,具有良好的工程价值.     

改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪算法

为了更好地跟踪光伏阵列的最大功率点,分析单个光伏电池的物理特性,建立光伏阵列的Matlab仿真模型,分析光伏阵列随光照温度不同而变化的P-U、U-I特性.针对系统在工作工况发生变化时跟踪情况的不同,对传统的扰动观察法做了变步长的寻优算法,并结合调整策略搭建光伏系统最大功率点跟踪的仿真实验模型.结果表明该算法可以快速准确地跟踪最大功率点,稳态效果好,能够更好地提高光伏发电最大功率点跟踪系统的跟踪性能.     

一种改进型变步长MPPT算法

针对固定步长比较法的跟踪速度和精度不够理想的特点,提出一种新的变步长扰动观测法来跟踪光伏电池的最大功率点。依据光伏电池的P-U曲线特性,在最大功率点两侧采用不同的变步长控制策略。在左侧,采用较大的步长选择策略。在右侧,采用较小的步长选择策略。同时给出步长的选择方法。在MATLAB/Simulink环境下,搭建光伏电池最大功率点模型并进行仿真。仿真结果表明,该算法可以显著提高最大功率的跟踪速度与精度,有效抑制在最大功率点处的振荡现象。     

光伏电池最大功率点跟踪方法比较

根据太阳能光伏电池的工程数学模型,在Matlab环境下建立了光伏电池仿真模型,分析了光照强度和温度变化对光伏电池输出特性的影响。针对扰动观察法采用固定的扰动步长而难以获得较高跟踪精度和响应速度的问题,提出了一种基于变步长的改进的扰动观察法,并通过对光伏电池控制系统进行仿真,比较了这2种最大功率点跟踪方法的仿真曲线。结果表明,采用改进的扰动观察法的光伏电池控制系统能更快速跟踪最大功率点,且在最大功率点处稳定性较好。     

一种新型光伏阵列最大功率跟踪算法仿真研究

为了克服传统自适应变步长扰动观察法在日照强度、环境温度等参数迅速变化时,存在的跟踪速度慢,跟踪易失败等缺陷,基于光伏阵列输出特性曲线,提出了一种基于自适应面积算法的MPPT方法。在Matlab/Simulink平台下建立了光伏阵列MPPT仿真模型。研究发现,即使日照强度、环境温度等参数变化迅速,该方法仍可快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,有效地克服了传统自适应变步长扰动观察法存在的上述缺陷,仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于灰色预测扰动观察法的MPPT方法研究

为了提高光伏发电系统的输出效率,针对光伏发电现有扰动观察法的不足,提出了基于灰色预测扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法根据负载功率的变化调节DC/DC电路的占空比来实现最大功率点跟踪,即通过建立GM(1,1)模型,对占空比步长数据序列的提取,预测系统未来发展趋势,确定相应的控制决策。在Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,可以有效地提高光伏电池的输出效率。     

独立光伏系统中超级电容充电控制策略研究

针对应用在独立光伏系统中的超级电容模组,提出采用Buck变换器对其进行充电,在充电过程中,进行过压保护,未达到额定电压时采用扰动观察法对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制,仿真结果表明了充电过程中能跟踪光伏阵列的最大功率点,且具有过压保护功能。     

应用于光储系统中的改进型扰动观察MPPT算法

本文提出了一种改进的步长可变、稳态时无振荡的扰动观察MPPT算法,该改进算法在保持基本的扰动观察法简单以及便于实现特点的同时,还能停止稳态振荡并具备良好的追踪速度.该算法首先通过变步长实现快速跟踪最大功率点,当确定到达稳态之后,停止人工扰动,实现无振荡稳定输出功率,从而减少因振荡造成的功率损耗,提高了整个系统的效率.当...     

基于自适应线性调节抗干扰PSO的光伏群体MPPT控制

光伏发电已成为新能源发电的主要研究方向,但当外界环境发生突变或由于遮挡使光伏阵列出现阴影时,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法会出现误判或因陷入局部最大功率点等问题而失效。针对这些问题,提出了一种自适应线性调节的粒子群(PSO)算法,并采用一个MPPT控制器同时实现多支路光伏阵列群体MPPT控制。最后,通过仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明,自适应线性调节PSO群控方法振荡小,可实时精准跟踪最大功率点,控制电路较为简单,降低系统控制成本。     

基于无线传感器网络的光伏系统MPPT应用研究

光伏电池输出的功率随外界环境条件的变化而变化,通常采用最大功率点跟踪技术以获得最大功率输出。结合无线传感器网络(WSNs)节点的工作方式与光伏系统的特点,提出了一种基于WSNs的光伏系统最大功率点跟踪技术。针对开路电压法的不足,利用WSNs节点的测温工作方式来进行温度补偿。当系统工作在最大功率点附近时,引入阻抗匹配算法,可有效消减光伏输出功率在最大功率点处的振荡现象,从而提高系统效率。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的风光互补路灯系统MPPT研究

为了提高风光互补路灯的稳定性和使用寿命,根据风光互补路灯系统非线性、多物理量等特性,分别对风力发电和光伏发电采取最大功率点跟踪(MPPT)控制。该方法基于径向基函数(RBF)神经网络,分别以风力发电整流器输出的电压、电流和太阳能电池板输出的电压、电流作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络直接改变Boost电路的占空比,使风光互补系统工作在最大功率点。仿真和试验结果表明,所提出的MPPT算法与扰动观察法算法相比,有更好的快速性和能量利用效率。     

基于扰动观测-模糊控制的单传感器MPPT算法

根据半桥升压式(half-bridge-boost)光伏并网逆变器的特点,分析了一种基于扰动观测的单传感器MPPT算法.在此基础上,将模糊控制与其结合,形成了扰动观测-模糊控制的单传感器MPPT算法,改善了系统的响应特性和稳定性.在Matlab/Simulink平台上与其他几种常用的算法进行仿真对比,结果表明基于扰动观测-模糊控制的单传感器MPPT算法跟踪速度快,在最大功率点附近振荡小,系统稳定.     

基于太阳能电源的图像采集系统

利用光伏转换与控制技术,将太阳能光伏运用于图像采集上,开发出一套基于太阳能光伏电源的图像采集系统。前级在硬件上采用BUCK型DC-DC电路,软件上提出了固定电压法结合双向扰动观察法的最大功率点跟踪算法,后级图像采集由AVR控制数字摄像头OV7620完成图像采集并传输至上位机。测试结果表明,该系统能够快速、精确、稳定地追踪到太阳能电池板的最大功率点,并且只需稍作修改便可应用于各种需要图像采集的场合。     

基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点.     

Maximum Power Extraction Control Algorithm for Hybrid Renewable Energy System

In this research, a modified fractional order proportional integral derivate (FOPID) control method is proposed for the photovoltaic (PV) and thermoelectric generator (TEG) combined hybrid renewable energy system. The faster tracking and steady-state output are aimed at the suggested maximum power point tracking (MPPT) control technique. The derivative order number (µ) value in the improved FOPID (also known as PI^λD^µ) control structure will be dynamically updated utilizing the value of change in PV array voltage output. During the transient, the value of µ is changeable; it’s one at the start and after reaching the maximum power point (MPP), allowing for strong tracking characteristics. TEG will use the freely available waste thermal energy created surrounding the PV array for additional power generation, increasing the system’s energy conversion efficiency. A high-gain DC-DC converter circuit is included in the system to maintain a high amplitude DC input voltage to the inverter circuit. The proposed approach’s performance was investigated using an extensive MATLAB software simulation and validated by comparing findings with the perturbation and observation (P&O) type MPPT control method. The study results demonstrate that the FOPID controller-based MPPT control outperforms the P&O method in harvesting the maximum power achievable from the PV-TEG hybrid source. There is also a better control action and a faster response.     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制方案

结合光伏系统的工作原理和滑膜控制的特点,提出一种最大功率点跟踪(MPPT)控制方案。将滑模控制应用于该系统最大功率点的跟踪,包括改进变换电路,设计滑模变结构控制器。实验结果表明,该方案能快速跟踪太阳能电池的最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率和电压的波动以及超调量,削弱滑模控制的稳态抖振。