光伏发电系统最大功率跟踪研究

针对光伏发电系统在最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进电导增量算法.该算法先获取光伏电池输出的电流、电压,然后进行滤波和最大功率跟踪.若输出功率与最大功率点之间偏差较大,则进行恒定步长跟踪,以便系统快速获得最大功率;若输出功率与最大功率点之间偏差较小,以二分变步长进行跟踪.该算法在TMS320F28335 DSP处理器件上实现,并成功应用于光伏发电最大功率跟踪系统.实验结果表明,该改进算法能够实现最大功率快速跟踪,减少系统功率损耗,提高系统最大功率跟踪精度.     

光伏发电的最大功率点跟踪控制

最大功率点的跟踪(MPPT)是提高光伏发电系统效率的有效手段之一,本文在分析光伏电池输出特性的基础上,讨论了几种常见的最大功率点跟踪算法,最后提出了改进的变步长扰动观测法,并进行了仿真验证。     

光伏发电系统建模与最大功率跟踪

针对光伏发电系统最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进算法。该算法获取光伏电池输出的电流和电压,进行滤波和最大功率跟踪。最大功率算法采用扰动观察和电导增量混合算法,在外界环境缓慢变化时采用扰动观察算法,突变时采用电导增量算法。实验结果表明,该改进算法能够避免跟踪方向误判,减少系统持续振荡引起功率损耗,实现最大功率快速跟踪。     

基于二分法的光伏发电系统最大功率跟踪算法

目前光伏电池的光电转换率较低,为有效利用光伏电池,需要对光伏发电系统进行最大功率跟踪,常规的跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在精度低、适应性差和跟踪效率低等弱点,论文基于二分法思想,采用变步长算法快速跟踪最大功率点,仿真结果证明该方法不仅增加了最大功率点跟踪的精度,而且提高了跟踪的速度与系统的稳定性。     

光伏发电系统改进型扰动观察最大功率跟踪研究

受光辐射度、温度等外部环境因素的影响,光伏发电系统需加入最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)环节,为缓解其追踪速度与精度的矛盾,提高系统的电能转换能力,在分析光伏阵列数学模型与输出特性的基础上,提出一种改进型扰动观察MPPT算法。根据光伏阵列输出功率变化的方向来确定电压扰动的步长,在距离最大功率点较远时采取较大的固定步长,在最大功率点附近采取逐步减小的步长。结果表明,改进的算法可以准确追踪光伏阵列最大功率点,有效解决了最大功率跟踪速度与精度之间的矛盾。     

改进自适应变步长光伏系统最大功率跟踪

为提高对太阳能的利用率,减少能量的损失,需要对光伏电池的输出进行最大功率跟踪。文章建立了通用的太阳能电池数学模型,结合太阳能电池的功率电压和电流电压输出曲线特性及两者之间的数学关系,提出了一种基于Boost电路的变步长电导增量法。该方法能根据外界环境的变化,简单快速计算出此刻外界环境下唯一一个特殊点的值作为自适应变步长,比传统的变步长或者固定步长方法更合理,同时减少了参数确定的人为因素对于仿真结果的影响,可以快速精确地实现最大功率跟踪。     

一种新型光伏发电系统最大功率跟踪算法

光伏发电系统的功率输出呈非线性,为有效利用太阳能,对光伏发电进行最大功率追踪显得尤为重要。论述了光伏发电系统输出特性和最大功率跟踪的原理,并提出一种改进的新型最大功率点追踪控制算法,即3段变步长爬山法。通过与自适应爬山法的对比实验表明,这种算法控制特性良好,能快速稳定跟踪太阳能的最大功率点,提高能量转换效率。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究

为准确跟踪光伏电池最大功率点,提高光伏电池的利用效率,分析了光伏电池等效模型及其输出特性,阐述了几种常用跟踪方法的原理及优缺点,并提出了基于电导增量法与Fibonacci搜索算法相结合的MPPT算法.仿真实验表明,该方法能在日照突变的情况下追踪最大功率点,并且使系统稳定工作在最大功率点,具有良好的抗干扰能力和较快的搜索速度,对光伏电池最大功率点有较好的追踪效果.     

双级式光伏系统最大功率点跟踪研究

光伏电池的输出功率随外部环境和负载的变化而变化.为充分发挥光伏器件的效能,需采用最大功率点跟踪(MPPT)电路.根据MPPT的基本原理和常用光伏发电系统控制的优缺点,主电路采用了Boost电路结构,结构简单,硬件实现方便.控制部分在经典干扰观测方法的基础上对控制方法进行改进,采用变步长跟踪,克服了跟踪速度与跟踪精度之间的矛盾.实验结果证明,该方法能够快速、准确地跟踪太阳能电池的最大功率点.     

改进的光伏发电系统最大功率点跟踪方法

光伏发电系统可采用最大功率点跟踪控制技术来提高输出功率,但常规变步长扰动观察法存在功率-电压特性曲线的低压区变步长跟踪效果差、步长灵敏度受光照强度影响大等缺点。从变步长算法和控制系统结构两方面提出了改进措施,并在利用MATLAB/Simulink工具建立的最大功率点跟踪系统仿真平台上与常规变步长扰动观察法进行了对比试验。试验结果表明,跟踪时间和跟踪步数分别减少了50%和75%,同时PID控制环节使光照强度快速变化时的跟踪电压偏差从48.3%降低到13.8%,明显地提高了系统的动态性能。     

光伏发电最大功率点跟踪方法及控制研究

针对太阳能光伏电池板并网发电转化效率较低的问题,提出了一种最大功率跟踪方法,并设计相应的最大功率跟踪控制器。该方法能够根据电网电压的幅值和频率变化,计算得到最大功率点修正量,并与扰动观察法得到的最大功率点叠加,完成最大功率点的跟踪控制。通过仿真实验表明:改进的方法能够有效避免误判,跟踪时间较短,在最大功率点附近的震荡减小。与一般扰动观察最大功率跟踪方法相比,该方法能够减弱电网不稳定因素对最大功率点的影响,获得更加准确的最大功率跟踪轨迹,满足电网稳定运行的最佳功率点。     

光伏系统最大功率点跟踪技术研究

针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状,根据控制算法的不同分类,选取固定电压法、扰动观察法、增量电导法作为研究对象.分析各种控制算法的实现原理,并且在反激式变换器上进行试验验证,对试验结果进行比较分析,得出三种MPPT控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能,本文最后提出一种在实际应用中...     

针对漂浮式光伏电站最大功率追踪的研究

设计了一种针对漂浮式光伏电站最大功率追踪的算法。当光照一定的情况下,浮体在海浪作用下摆动,可以等效为光伏电站在短时间内受到不均匀光照。通过对多浮体摆动情况下光伏电站受到不均匀光照的Simulink仿真,发现光伏电站的P-U特性曲线呈现出“曲线整体保持增长,存在局部峰值,达到全局峰值开始下降”的规律。在标准萤火虫算法基础上融合了最小惩罚法、联赛选择算子和变步长算法,对光伏阵列进行最大功率追踪。结果表明,改进萤火虫算法在快速准确地进行最大功率追踪的同时不会陷入局部最大值点。     

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。     

基于功率预测的新型变步长电导增量法最大功率点跟踪策略

光伏电池的输出特性具有强烈的非线性,最大功率点跟踪技术能够提高光伏系统的效率。常规定步长算法在选取步长时在响应速度和稳态精度之间无法兼顾。变步长算法在同一光照强度具有良好性能,但在光照突变时存在最大功率点跟踪死区的情况。提出了基于功率预测的新型变步长电导增量法。该方法采用一种新的步长调整系数,能够根据外界条件的变化调节步长,解决了跟踪速度与稳态精度之间的矛盾。并且当光照剧烈变化时,确保扰动前后的判断是基于同一功率曲线进行的,避免误判现象的发生。仿真验证了该算法的有效性。     

光伏系统MPPT的扰动观测法分析与改进

在光伏并网发电的过程中需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪控制,来使得电池的利用率最高,提高发电效率。分析了MPPT的基本扰动观测法的原理,并且分析它的优缺点。在此基础之上提出了一种改进算法,添加对爬坡斜率的再判断,作为变步长交界点的判断依据,结合电导增量算法思想,运用变步长弱振荡的方法对光伏电池的最大功率点进行跟踪控制。最后通过仿真进行了验证,结果表明:该改进算法跟踪更稳定,消除了系统振荡,提高了精度,动态响应更好。     

PSMG风力发电系统MPPT优化控制策略研究

针对风力发电系统最大功率点跟踪定步长爬山算法容易发生误判和振荡等缺点,采用自适应改进型最优梯度法对现有的定步长爬山算法进行优化。在风力发电系统和逆变器之间设置Buck变换器,建立了Buck变换器占空比与风力发电系统功率之间关系的模型,使用优化后的最优梯度-爬山法策略控制Buck变换器占空比,实现风力发电系统和负载的阻抗准确、快速匹配。仿真实验波形表明,改进的最优梯度-爬山算法搜索最大功率点的时间仅为传统算法1/3,稳态时输出参数的波动减小了50%。控制系统具有良好的稳定性和控制精度。     

基于光伏电池双指数模型的最大功率跟踪

首先分析了光伏电池的单指数模型和双指数模型,得出双指数模型具有更高的精度。然后利用双指数模型模拟出温度和光照强度对光伏阵列输出特性的影响。最后将双指数模型结合Boost电路,采用扰动观测法实现了对光伏阵列的最大功率跟踪,仿真结果证明了模型的通用性和算法的可行性     

阴影条件下基于集体智慧的光伏系统最大功率跟踪

光伏阵列通常受局部阴影的影响,导致系统输出功率较低。这主要归咎于光伏阵列的功率-电压特性曲线在阴影条件下具有多个功率峰值,而常规最大功率跟踪算法易陷入局部最优。设计了一种新颖的MPPT算法,即基于动态领导的集体智慧。与传统启发式算法不同,该算法由多个子优化器组成,每个优化器同时进行全局寻优,并选择适应度函数最小(最优解)的子优化器作为其他子优化器的领导者进行后续引导。三种算例(恒定气候条件、时变气候条件和大型光伏电站)下的Matlab/Simulink仿真结果显示,所提算法与导纳增量控制法和其余五种经典的启发式算法相比,DLCI能在PSC下实现最快速与稳定的全局最大功率跟踪。最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的硬件实施可行性。     

基于定位收缩法的局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪

光伏最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的重要手段。在局部阴影条件下,光伏阵列的特性曲线呈现多峰形状,常规的传统算法容易陷入局部最优。如何在局部阴影条件下找到全局最大功率点(global maximum power point, GMPP)至关重要。提出了一种定位收缩法(locate and shrink algorithm, LSA),采用收缩边界的思想使得边界逐渐收缩到GMPP。LSA第一阶段提出了一种峰的定位方法,通过自适应采样结合I-V特性曲线能够定位主要峰的占空比范围。定位法能够与其他单峰算法结合,具有较强的扩展性。第二阶段提出了一种基于三点准则的收缩法,能够在单峰范围内通过收缩边界快速找到峰值点,并且具有很强的环境适应性。将LSA与多个算法进行仿真和硬件实验对比,结果表明LSA在跟踪速度、跟踪精度和稳态振荡方面有着明显优势。