基于IFOINC算法的光伏系统MPPT研究

针对光伏系统传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法跟踪速度慢、易振荡、跟踪精度低等不足,提出一种改进的分数阶电导增量(IFOINC)算法,即将基于功率预测的变步长扰动观察(PO)算法和分数阶电导增量(FOINC)算法结合使用。IFOINC算法具体跟踪过程,先采用基于功率预测的变步长PO算法快速跟踪到MPP附近,再采用FOINC算法进一步搜索MPP从而完成整个跟踪过程。文章研究了光伏系统结构,光伏电池的等效模型,设计了IFOINC算法,建立了光伏系统MPPT仿真模型,在Matlab/Simulink下进行仿真。在光照均匀的条件下,改变其它环境条件,研究IFOINC算法的MPP跟踪效果与基于功率预测的变步长PO算法和FOINC算法之间的差异。研究结果表明,IFOINC算法的跟踪速度比FOINC算法提高了42.3%,IFOINC算法的跟踪精度比基于功率预测的变步长PO算法提高了3.9%,且消除了跟踪过程的振荡。     

基于滞环比较的自寻优扰动观察MPPT控制策略

文章对于光伏发电系统最大功率点跟踪过程中定步长扰动观察法跟踪速度与跟踪精度之间的矛盾,分析了光伏电池的输出特性,并提出了一种基于滞环比较的自寻优扰动观察法。该算法首先以自寻优的方式来确定扰动步长,然后通过滞环比较环节来判断扰动的添加方向,这样能够保证控制系统的跟踪速度与跟踪精度满足要求,并有效地避免了最大功率点处的振荡问题和系统的误判问题。文章利用Simulink软件搭建了光伏发电系统模型。仿真结果表明,基于滞环比较的自寻优扰动观察法能够快速、准确地跟踪到最大功率点,从而提高了光伏发电系统的能量利用率。     

一种新型自适应扰动观察法在光伏发电MPPT策略中的应用

针对传统扰动观察法(PO)步长不易确定、跟踪速度和稳态时功率振荡之间的固有矛盾,提出一种新型自适应扰动观察法,该算法依据功率的变化生成电压扰动值,保证电压指令对功率变化的快速跟踪,再根据光伏阵列电压指令值和实际值的误差产生DC-DC变换器所需要的占空比信号d,实现了真正的自适应扰动,而且跟踪速度快、稳态精度高,系统通用性强。同时给出所提出MPPT算法的详细设计步骤,并对新型自适应扰动观察法和传统扰动观察法在相同环境下进行仿真和实验比较,结果证明所提出算法的准确性和有效性。     

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。     

ΔD法实现光伏系统最大功率点跟踪

在光伏系统中,光照强度、环境温度和负载变化等将会影响光伏系统的功率输出,因此光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)是光伏系统研究的一个重要环节。文章在对比当前几种MPPT算法的基础上,通过改进扰动观察法得到了一种改变变换器开关频率占空比(D)来获得光伏系统最大输出功率的方案。利用MATLAB对光伏系统进行了不同工作条件下的仿真,证明其是可行的。同时,在一个实际光伏应用系统中进行占空比微增(ΔD)法最大功率点跟踪的应用试验。     

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。     

基于中值步长法的光伏阵列最大功率点跟踪

提出了光伏阵列最大功率点跟踪的新型变步长扰动观察法,即中值步长法。在外界环境发生变化时,利用斜率判断扰动方向,利用启动步长快速跟踪光伏阵列最大功率点的大概位置;然后每扰动一次就将扰动步长取中值,使系统在稳态时最大限度地逼近最大功率点,减小最大功率点附近的震荡,提高跟踪精度;利用功率判断避免在扰动过程中出现算法错误。通过Matlab进行仿真,证明了中值步长法能达到理想的跟踪效果。     

光伏系统稳态无振荡扰动观察MPPT 研究

针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪时的不足,提出一种新型扰动观察法。该方法利用在最大功率点两侧,参考电压的前后压差符号发生变化的特性进行变步长控制。采用这种方法可消除定步长扰动观察法在最大功率点处产生的振荡,实现稳态功率无脉动,优化电能质量,方案简单易于实现。基于单级式光伏并网系统对该算法进行仿真研究和实验验证。实验结果表明,该方法具有较好的跟踪精度和响应速度。     

光伏发电的最大功率跟踪算法研究

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境因素的影响,为了跟踪太阳能光伏阵列输出功率最大点,实现光伏阵列和负载的匹配,常在系统中加入最大功率跟踪器。准确跟踪太阳能光伏阵列的最大输出功率点依赖于有效的搜索算法。分析了传统的扰动观察法和增量电导法的特点,并提出了一种新的变步长寻优算法。通过验证表明,这种算法能够快速准确地跟踪最大功率点。     

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。     

一种光伏MPPT模糊控制算法研究

针对太阳能光伏阵列的工作特性,在现有最大功率跟踪控制方法的基础上,提出了一种光伏MPPT的模糊控制算法——变步长扰动观察法.从偏差和偏差变化率的角度,将寻优分为二个阶段(第一阶段应用扰动观察法并设置较大步长快速接近最大功率点附近,第二阶段采用变步长的方法向最大功率点进一步逼近并至最佳),实现了光伏系统快速和高精度的跟踪要求.系统中引入了工作状态的判断环节,可以根据环境的变化,做出相应反应,提高了系统的快速跟踪性能和稳定性.     

考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略

摘要： 针对局部阴影下光伏阵列出现多峰值输出的情况,提出一种优化粒子群算法与模糊控制扰动观察法相结合的最大功率点追踪方法。利用优化粒子群算法在全局范围内寻找极值点及最大功率点;通过设置语言变量、定义模糊子集及模糊控制推理,进行跟踪调节和稳定控制,实现光伏系统最大功率输出。提高了搜寻精度,缩短了搜寻时间,避免了在最大功率点处的震荡。仿真结果验证了所提算法的有效性和合理性。     

基于神经网络的改进扰动观察法MPPT控制

为进一步提高光伏发电系统的输出效率和动态调节性能,设计基于神经网络的改进扰动观察法最大功率点跟踪(MPPT)控制.该方法在扰动观察法基础上引入神经网络算法,使得在环境剧烈变化时,系统动态调节速度加快.通过系统仿真和硬件实测,得出该改进扰动观察法相比于传统扰动观察法和神经网络法,在一定程度上能加快动态调节速度和减小稳态误...     

优化最大功率跟踪法在光伏水泵中的应用

通过对光伏水泵系统功率输出特点的分析,找到影响最大功率输出的影响因素,通过进一步对光伏输出I-V曲线和P-U曲线分析,提出了一种对最大功率点跟踪(MPPT)扰动观察法的优化算法和实现方法,解决了MPPT扰动观察法在最大功率点附近震荡的问题。     

光伏系统在局部阴影条件下避免困于局部最大功率点跟踪算法研究

光伏阵列受到局部阴影遮蔽时其P-V特性会呈现多峰特性,出现多个局部峰值。为了避免传统最大功率点跟踪算法在此情况下难以找到全局的最大功率点,文章提出了一种优化最大功率点跟踪算法,该算法适用于局部和全局阴影发生的情况。在局部阴影情况下,通过MATLAB仿真和样机试验与传统最大功率点跟踪算法相比,该优化算法能够判断阴影遮蔽情况是否发生,在局部和全局均一阴影的情况下都能够跟踪到全局最大功率点,避免光伏阵列的功率损失,提高光伏系统效率。     

基于改进扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪

有效地提高光伏电池的利用率对光伏系统至关重要,为此建立了具有通用性的光伏电池工程实用模型及相应的Boost转换电路,采用改进的扰动观察法控制Boost电路占空比实现光伏电池最大功率跟踪(MPPT),阐述了其实现策略并进行仿真验证。结果表明,外界温度、光照变化条件下该方法可精确跟踪光伏电池的最大功率点,实现光伏电池的高效转换。     

基于改进功率预测算法的变步长光伏MPPT研究

光伏阵列最大功率点跟踪是目前光伏发电应用的研究重点。文章针对传统功率预测算法在光照非匀速变化时出现误判这一问题,利用光照变化率的概念,使光照条件变化过程的建模更加精确,改进了传统功率预测算法。同时,通过增加步长调整系数,提高算法的跟踪速度。最后搭建光伏发电系统的最大功率点跟踪模型,对比仿真结果表明,改进算法能更迅速、更准确的实现最大功率点追踪。     

自适应BP神经网络在光伏MPPT中的应用

根据光伏电池的内部结构和输出伏安特性建立Matlab仿真模型。比较了扰动观察法(P&O)、电导增量法、恒定电压法、开路电压法和寄生电容法等几种光伏系统最大功率跟踪(MPPT)算法。由于这些算法存在在最大功率点附近扰动较大、且受环境影响、鲁棒性较差等问题,提出一种基于神经网络的MPPT算法。将温度和光强作为输入变量,通过神经网络识别后可得到最大功率点。仿真表明所提出的方法具有良好的适应性,显著提高了光伏系统的转换效率。     

基于混合逻辑动态的MPPT建模仿真

针对光伏阵列的输出特性,分析最大功率点跟踪的控制原理,通过建立混合逻辑动态模型,提出一种新的MPPT控制算法——基于混合逻辑动态的功率预测控制算法。与扰动观察法进行比较,仿真结果表明该算法不但可实现对最大功率点的跟踪,同时也可改善整个光伏系统的动态性能,保证最大功率点跟踪的精准性,实现整个系统控制的快速性,验证了该算法的优越性。     

一种改进的变步长电导增量光伏电源MPPT控制方法

光伏系统的最大功率点跟踪方法可以最大限度地利用光伏电池所能产生的电能,因此成为提高光伏发电系统运行效率、降低光伏电能成本的研究热点。针对目前常用的扰动观察法速度较慢、电导增量法在最大功率点附近有较大振荡的问题,提出一种改进变步长电导增量的最大功率点跟踪控制方法,该方法既具有电导增量法快速跟踪的优点,又能准确、稳定地跟踪到最大功率点,因此更适于提高光伏电源的能源利用率。对所提方法进行了仿真分析,并比较了几种MPPT算法的跟踪效果,结果表明,所提方法具有快速性、稳定性和有效性。