基于扰动观察和二次插值的光伏发电最大功率跟踪控制

提出了一种改进的光伏发电最大功率跟踪方法,由扰动观察法和二次插值法相结合,搜索到最大功率点,通过恒压法使光伏阵列工作在该点。该方法综合了以上三种方法的优点,可以避免扰动观察法控制时电压震荡造成的功率损失,以及恒电压法控制时不能随环境条件实时调整工作电压的缺陷。在Matlab/Simullink平台上进行了建模仿真,并研制了一台控制器,以验证所提出方法的有效性。仿真和实验结果表明,采用所提出的控制方法,能快速精确地搜索到光伏阵列的最大功率点,工作电压稳定。     

固定电压法结合扰动观察法在光伏发电最大功率点跟踪控制中应用

对光伏发电系统提出了一种新的最大功率点跟踪(MPPPT)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;在此基础上引入小步长的扰动观察法,对最大功率点处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.对固定电压法、扰动观察法以及所提的两者的结合方法分别进行仿真,结果表明,所提方法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,减少了在最大功率点振荡的能量损失,提高了光伏发电系统的能量转换效率.     

基于扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪控制

本研究提出了基于扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏电池的数学模型为基础,检测太阳能发电输出功率的变化,根据检测结果,调整光伏电池的相关参数,以达到最大功率点跟踪的目的。通过Matlab/Simulink仿真,结果表明提出的改进算法能有效提高光伏发电系统的发电效率。     

光伏并网最大功率跟踪的改进型扰动控制

扰动观察法是MPPT中常用的一种方法,由于日照的剧烈变化,常规的扰动观察法可能在调节过程中失效,导致系统运行失常.这里研究一种基于恒压控制(CVT)的变步长扰动观察法的控制策略,避免了光照强度变化对系统运行的影响,提高了系统的稳定性及MPPT的跟踪速度,并且减少了最大功率点(MPP)附近的能量损耗.最后将变步长扰动观察...     

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。     

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。     

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。     

一种新型双模式最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率跟踪(MPPT)恒定电压控制法的缺点,提出了一种新的基于温度系数在线修正的改进恒定电压法,与传统的恒定电压法相比,它能更快速地跟踪最大功率点。在此基础上引入小步长的扰动观察法,对最大功率点处的稳态特性进行优化,可有效地减小光伏阵列的输出功率在最大功率点处的振荡现象。即在系统偏离最大功率点较大时,采用改进恒定电压法控制,快速调整光伏电池的工作点,再采用小步长扰动观察法进行最大功率控制。最后通过仿真验证了该双模式控制策略的正确性和有效性。     

基于改进扰动观测法的光伏阵列最大功率点跟踪策略

提出了一种通过追踪直流侧母线电压控制参考信号的实时调整环节的扰动观察算法,并与常规的扰动观察法进行了对比。仿真结果证明,该方法能快速、精确地跟踪最大功率点,稳态精度较高,提高了光伏电池的利用率。     

太阳能光伏发电系统最大功率跟踪的研究

介绍了光伏发电中最大功率跟踪的原理,对几种MPPT的控制方法进行了比较。并对基于扰动变换器开关频率的扰动观察法进行分析,仿真结果表明这种方法可以获得较好的效果。     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.     

基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制

针对光照强度变化的不确定性、光伏电池阵列温度变化、负载变化和光伏电池强非线性,使光伏电池阵列的最大功率点变化的情况,提出一种采用模糊参数自校正比例、积分、微分(PID)控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法。Boost变换器属于并联开关变换器,采用Boost变换器实现MPPT。模糊参数自校正PID控制方法能合理地处理好控制精度和速度的矛盾。论述了模糊参数自校正PID控制器的结构、参数确定、规则的生成、模糊决策与推理。仿真结果表明所提方法可有效消除最大工作点处的振荡现象且易于实现,提高了系统的稳定性。     

一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法

太阳能光伏阵列的输出功率随外界环境因素的变化而变化,为了能高效利用太阳能电池,需要进行光伏阵列的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)。扰动观察法以其简单有效而得到了广泛应用。提出了一种新颖的变步长扰动观察法,对传统方法的动态特性进行优化。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,并进行了实验研究。结果表明,该方法能快速准确地跟踪外部环境变化,并能保证系统的稳定性。     

SRG风力发电系统最大功率跟踪控制研究

以8/6极开关磁阻发电机(SRG)为例,基于电机的非线性特性提出一种基于模糊PI控制器的改进型转速反馈最大功率跟踪策略:通过SRG转速及其变化率,确定模糊规则自行整定PI参数,调节励磁电流,控制电机输出功率,使系统运行于最佳工作点。在Matlab平台上搭建基于最大功率跟踪策略的SRG系统仿真模型,仿真结果表明:外界风速稳定时,SRG转速和输出功率均可平稳保持在理论最佳值;风速变化时,SRG系统可快速实现自寻优,具备良好的动静态性能,验证了SRG仿真模型的正确性和控制策略的可靠性。     

风力发电系统最大功率跟踪自适应鲁棒控制

为了提高风力发电系统最大功率跟踪(MPPT)运行的工作性能,针对系统未知建模误差和外部扰动等不确定问题,提出了一种MPPT自适应鲁棒控制方法。该方法建立在基于广义扰动的风力发电系统角速度跟踪动态模型基础上,不依赖于系统模型参数和外部扰动辨识。利用MPPT跟踪偏差的非线性状态反馈和扰动边界值的在线实时估计,自适应地调整切换控制项增益,以加快系统收敛的速度。实际控制律经过一阶积分输出,进一步削弱控制输出信号幅值的抖振,平滑发电转矩,提高跟踪精度。通过构造Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性。通过与常规线性PID控制和非线性动态状态反馈控制(SFC)进行仿真比较,验证了该控制器实现最大功率跟踪控制的良好效果,具有较强的鲁棒性和自适应性。     

分布式风力发电系统MPPT控制

针对分布式风力发电机,传统的扰动观察法和模糊法在风速变化频繁的实际系统中输出效率较低,不能充分发挥同步发电机的最佳性能,提出了将模糊法和扰动观察法相结合的最大功率点跟踪(MPPT)方法.通过和传统的扰动观察法和模糊法的比较,仿真结果表明所提方法在风速变化频繁的情况下有效地改善了系统输出特性,提高了系统输出效率.同时,利...     

部分遮蔽光伏发电系统模糊免疫MPPT控制

在光伏发电系统实际运行中,经常会被部分遮蔽,这将导致光伏输出特性更为复杂.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、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,模糊逻辑被用来跟踪系统的实际最大功率点,通过改进传统模糊法,实现了部分遮蔽情况下的模糊扰动跟踪,并利用人工免疫理论增强系统的响应速度和鲁棒性.通过和传统扰动观察法的比较,仿真结果表明在系统被部分遮蔽的情况下,所建议的方法具有良好的动态性能.     

改进模糊控制策略在光伏发电MPPT中的应用

由于光伏电池的非线性和时滞性,模糊控制策略在MPPT控制中应用十分普遍。分析了传统模糊MPPT控制策略模糊控制器输入量的缺陷,提出一种新的改进模糊控制策略,即应用优化函数对传统输入量进行优化,使其更精确地进行模糊控制。最后还搭建了光伏发电系统仿真模型,对比传统模糊控制策略,所提改进型模糊在跟踪精度和响应速度均表现出优越性。     

基于独立电压控制的多电平光伏逆变MPPT研究

针对太阳能光伏发电系统中由于光伏阵列局部阴影和不匹配导致输出功率降低的问题,采用二极管钳位多电平逆变器方案,提出等效变换脉宽调制控制策略,通过独立控制每一个光伏阵列的工作电压,允许通过不同的电流,保证每个光伏阵列输出最大功率,使整个系统输出功率最大.采用多电平逆变器,降低设备的额定电压,减少输出电压失真,降低输出电流谐波含量,提高转换效率.MATLAB仿真实验验证了该控制策略的可行性和有效性.