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。     

光伏发电最大功率跟踪技术研究

对太阳能电池的工作原理及工作特性进行介绍,详细分析太阳能电池工作的等效电路和数学模型;介绍了几种最大功率点跟踪的控制方法;分析光伏并网逆变器的控制目标,研究其控制策略,并设计了基于SPWM的电压/电流型并网逆变器控制的控制系统数学模型。     

基于步长优化的扰动观察法最大功率点跟踪算法研究

光伏阵列的功率输出极易受到光照强度、温度变化等环境因素的影响。为了保证光伏发电系统保持高效的输出,最大功率点跟踪技术就显得尤为重要。针对目前的最大功率点跟踪技术仍存在功率振荡、步长选择以及跟踪时间等问题,提出一种基于功率对电压的导数变化的变步长最大功率点跟踪算法。通过实时数字仿真器建立半实物125 kW“T”型三电平三相光伏发电系统,对比分析了改进型算法和传统两段步长算法的静态特性和动态特性,实验结果表明：所提出算法具有更好的有效性和实用性。     

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。     

基于GA-PSO的分布式光伏发电最大功率跟踪控制

为解决局部阴影下光伏阵列采用传统最大功率点跟踪(MPPT)易陷入多峰值的局部最优点问题,采用分布式构架的光伏阵列,提出了一种基于遗传粒子群(GA-PSO)的MPPT混合算法,GA-PSO算法结合了粒子群算法(PSO)的位置转移和遗传算法(GA)的全局搜索能力,使混合算法拥有比GA算法和PSO算法更好的追踪准确性和快速性。在MATLAB/Simulink平台上建立了基于GA-PSO的分布式最大功率跟踪控制(DMPPT)电路拓扑结构的光伏阵列仿真模型,仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性,为MPPT技术改进提供一种参考方案。     

光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究

针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大功率点时,采用负指数步长。该算法还增加了局部最大功率判断环节,避免系统出现误判现象。通过Matlab/Simulink构建太阳能电池最大功率跟踪模型仿真,仿真结果验证了非线性步长最大功率跟踪算法的快速性、稳定性和准确性。     

基于步长优化的扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用

光伏阵列的功率输出极易受到光照强度、温度变化等环境因素的影响。为了保证光伏发电系统保持高效的输出,最大功率点跟踪技术就显得尤为重要。针对目前的最大功率点跟踪技术仍存在功率振荡、步长选择以及跟踪时间等问题,提出一种基于功率对电压的导数变化的变步长最大功率点跟踪算法。通过实时数字仿真器建立半实物125 k W"T"型三电平三相光伏发电系统,对比分析了改进型算法和传统两段步长算法的静态特性和动态特性,实验结果表明:所提出算法具有更好的有效性和实用性。     

太阳能光伏发电最大功率跟踪控制器的研究

针对目前太阳能发电系统效率低、铅酸蓄电池使用寿命短等问题,利用微控制器MC9S08QG8设计一种太阳能控制器。该控制器采用升降压式DC/DC转换电路、利用电压扰动法实现最大功率点跟踪,使太阳能电池始终保持最大功率输出;控制器还能实时测量蓄电池的端电压,对蓄电池进行充放电保护。该控制器软硬件结合、可靠性高,提高了太阳能发电系统的效率,延长了蓄电池的使用寿命。     

一种优化的最大功率点跟踪变步长扰动观察法

针对传统的大功率点跟踪(MPPT)扰动观察法中存在着稳态功率振荡及跟踪速度受步长影响较大的问题,设计了一种新的变步长扰动观察法,即步长的大小由前后两周期功率的变化值确定,当功率变化较大时取较大的扰动步长,反之则取较小的扰动步长,再在Matlab/Simulink平台中建立其仿真电路进行仿真测试,之后在实际的光伏系统中进行试验验证。结果表明,该方法能够在稳态功率振荡不变的情况下将跟踪速度提升66.7%,从而解决了传统扰动观察法的不足。     

光伏发电最大功率点跟踪的智能集成控制

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中,采用常规模糊控制存在量化因子、比例因子整定困难,自适应性差等问题,提出一种智能集成的控制方法。该方法采用改进遗传算法(IGA)来获取量化因子、比例因子的初始值。为克服这些初始值固定而导致常规模糊控制器自适应差的缺陷,采用二级模糊推理方式对这些初始值进行在线调节。同时,利用神经网络记忆二级模糊推理规则,实现对常规模糊控制器量化因子、比例因子的快速调节。与电导法和常规模糊控制法相比较,该方法跟踪的最大功率值最大、响应快且稳态性能好。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究综述

阐述和评价了目前国内外出现的几种方法的原理和特点,对这几种方法进行了分析比较,探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,并对该领域今后的研究方向做了展望。     

太阳能光伏发电最大功率点间接跟踪算法研究

针对太阳能光伏发电最大功率传统跟踪算法的跟踪对象为光伏阵列的输出功率,通过改变跟踪对象,提出了MPPT参数β跟踪与双电压跟踪法,分析了间接跟踪算法的原理特点和实现方案.在分析太阳能电池等效电路模型的基础上,建立了太阳能电池阵列的数学模型,通过MPPT仿真实验验证了此二种间接跟踪算法可行有效,供借鉴.     

光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究

针对光伏发电系统中最大功率点跟踪算法,阐述和评价了目前国内外出现的众多自寻优算法及非自寻优方法的原理和特点,并从算法原理角度归纳了3种基本自寻优算法即恒定电压法、扰动观测法、增量导纳法。同时,应用MATLAB软件,详细对比和分析了同一条件下(包括辐照度、温度、负荷)此3种基本自寻优算法的追踪效果及品质。通过仿真结果比较,总结了3种算法的特点及适用范围。     

分布式光伏发电系统最大功率点跟踪技术比较研究

基于当前光伏阵列最大功率点跟踪技术的研究现状,介绍了适用于分布式光伏发电系统最大功率点跟踪的各种常用控制方法,阐述了每一种控制方法的技术原理,分析和比较了这些常用控制方法的特点,总结了各自的优点和缺点,最后对分布式光伏发电系统最大功率点跟踪方法的选择问题进行了探讨,并指出了具体选择方法时应综合考虑的各种因素。     

基于fuzzy-PI双模控制的光伏发电系统最大功率点跟踪仿真研究

为了提高太阳电池阵列的工作效率和整个光伏发电系统的稳定性,在光伏发电系统中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪。为了消除常规模糊跟踪算法在最大功率点附近出现的振荡问题,在分析光伏电池伏安特性的基础上,提出了fuzzy-PI双模控制策略,分析了该控制算法的原理,并对控制系统做了设计。Matlab/Simulink仿真表明fuzzy-PI双模控制能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率,从而使整个双模控制兼有了MPPT精确性与快速性。     

基于模糊控制的太阳电池最大功率点跟踪算法研究

通过分析太阳电池的输出特性及最大功率点跟踪(MPPT)的基本原理,在电导增量法的基础上,采用模糊控制确定跟踪步长的大小和方向。在Matlab仿真环境下,建立模糊控制器和降压式(Buck)变换电路,在标准测试条件、光照强度和温度变化的情况下分别使用模糊控制法、扰动观察法和电导增量法进行最大功率点跟踪,仿真结果表明模糊控制法比扰动观察法和电导增量法在寻找最大功率点的速度和跟踪过程的稳定性上都要优越。     

基于微分跟踪器光伏最大功率跟踪优化控制

光伏发电是一非线性系统,针对光伏系统易受电网工作方式和工作环境的影响,在分析电导增量法的基础上,利用MATLAB/Simulink搭建了光伏阵列数学模型,针对传统电导增量法存在跟踪速度慢及误判的问题,采用微分-跟踪器方法,对电导增量法进行改进优化。仿真结果表明,采用微分-跟踪器改进后的电导增量法能够快速、准确地跟踪光伏系统最大功率,能够有效抑制各种扰动,减少了误判几率,系统的动态性能及稳定性都优于常规电导增量法,从而提高了系统的鲁棒性。     

光伏系统最大功率点跟踪方法

最大功率点跟踪是光伏发电系统中重要的问题.在对太阳电池特性曲线分析的基础之上,阐述了几种常用的光伏系统最大功率点的追踪方法.文章总结并分析了各种方案的优缺点.     

基于阶跃响应的光伏发电最大功率点检测

为提高光伏发电最大功率点检测精度,结合阶跃响应开展对其检测方法的设计研究.通过构建光功率捕获数学模型、基于阶跃响应的模型线性化处理、最大功率点实时检测与跟踪,提出一种全新的检测方法.通过实验证明,新的检测方法与基于变步长扰动观测法的检测方法相比,检测结果更加符合实际情况,检测精度得到明显提高.     

太阳能发电系统的最大功率跟踪控制

描述了太阳能发电系统中一种谐振型ＤＣ－ＤＣ变换器的原理和控制方法,讨论了用采样和保持电路、时滞双稳态等控制电路进行最佳工作点控制的实验结果,表明该装置可以跟踪照度进行工作点控制。