采用最大功率点跟踪的光伏并网逆变器研究

针对光伏阵列的特点，提出了基于并网电流的最大功率跟踪(MPPT）光伏阵列并网方案，采用电网电压前馈和电流跟踪技术，建立了相关的控制模型，实现了网侧电流正弦化和单位功率因数。     

光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究

针对光伏发电系统最大功率点跟踪(MPPT)恒定电压控制法(CVT)的缺点,提出了一种新的基于温度系数在线修正的改进CVT法,与传统的CVT控制相比,它能更快速准确地跟踪最大功率点(MPP)。为进一步提高跟踪控制的精度和效率,结合电导增量法(IncCond)实现对光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)的复合控制,即在系统偏离MPP误差较大时采用CVT控制,快速调整光伏组件的工作点,再采用IncCond进行MPPT控制。最后通过实验验证了该MPP快速追踪控制策略的正确性和优越性。     

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.     

光伏发电系统最大功率点跟踪技术综述

随着光伏发电快速普及,如何提高发电效率成为急需解答的问题。针对光伏电池非线性输出特性存在最大输出功率的问题,需要快速准确地跟踪输出最大功率点。综述了自适应电导增量法、模糊控制法和神经网络技术等几种新型最大功率跟踪技术。针对阴影下多局部最大功率的情况,介绍了粒子群算法、遗传算法等技术。为现阶段国内光伏并网控制器的设计提供了参考。     

光伏并网发电系统中的最大功率跟踪控制

介绍光伏并网发电系统的组成、工作原理及太阳电池阵列的基本特性,以及光伏并网发电系统中的最大功率跟踪控制方法.     

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。     

单级式光伏并网逆变系统中的最大功率点跟踪算法稳定性研究

单级式光伏并网逆变系统具有拓扑简单，成本较低的优点。但是这种系统中只存在一个能量变换环节，太阳能最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)、电网电压同步和输出电流正弦度等控制目标要求同时得到考虑，实现较为复杂。该文提出了一种改进的MPPT算法，在实现上述功能的同时，显著提高了单级式光伏并网逆变系统在光照强度快速变化时的稳定性。该算法的改进主要在于稳态情况下，调整光伏阵列工作点时根据增减方向分别选取合适的步长值；动态情况下，采用前馈方法检测光照强度突变过程，从而迅速改变并网系统运行状态以避免母线电压崩溃现象。基于PSIM仿真平台，对比了定步长MPPT算法和新算法，在阐述算法改进的基础上给出了仿真结果。实验室还建立了300Wp的单级式光伏并网逆变系统，应用全数字化DSP控制技术和改进MPPT算法，实现了系统的并网和可靠运行。仿真和实验结果表明，应用改进MPPT算法的单级式光伏并网逆变系统能够准确跟踪太阳能电池最大功率点，并具有较好的稳定性。     

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。     

光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究综述

在光伏发电系统中,为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行准确和快速的跟踪。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,最后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。     

基于灰色BP神经网络的光伏发电系统最大功率点跟踪

为了提高太阳能的利用率,应使光伏阵列时刻都工作在最大功率点上。提出分别利用BP神经网络法与灰色BP神经网络法对最大功率点进行跟踪,对给定参数的光伏电池特性进行仿真分析,对建立好的BP神经网络通过Matlab编程进行训练,得到最优的训练系数,从而可以得到给定参数的光伏电池的最大功率点跟踪模型;计算出跟踪误差,再结合灰色预测方法对误差进行校正,进而得出误差较小的预测模型和最大功率点跟踪模型。计算结果表明,基于灰色BP神经网络法对最大功率点的跟踪迅速、准确。     

基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT

介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪(MPPT)原理,并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将模糊自适应PI控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,该控制方法能快速响应外界环境的变化,获得系统最大功率点,且可以有效消除系统在最大功率点附近的振荡现象,提高系统的稳定性。仿真结果表明,该方法能使系统稳定地工作在最大功率点,并且控制精度高,能灵敏反应外界环境的变化。     

光伏并网发电系统最大功率追踪算法的稳定性研究

随着光伏发电技术及光伏产业的发展,太阳电池阵列如何在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能成为人们的研究重点。然而,根据太阳电池的工作原理,当光照强度,温度等自然条件改变时,太阳电池的输出特性将随之改变,输出功率及最大工作点亦相应改变。分析了几种常见的最大功率跟踪方法（Maximum Power Point Tracking,简称MPPT）,针对扰动观测法中的误判现象进行分析,并加以改进,使系统更加平稳地输出有功功率,实现了对最大功率点的稳定追踪。     

光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述

光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT),但目前很多最大功率点跟踪方法跟踪不够准确,从而导致了光伏系统的功率损失,为此综述了光伏阵列最大功率点跟踪的各种方法,包括日益成熟、改进和优化策略较多的扰动观察法和电导增量法,并总结了两种方法应用的局限性和需要注意的问题。从最大功率点跟踪的控制原理和发展历程出发,归纳了基于优化数学模型、扰动自寻优、智能处理方法及输出端控制等4类方法,分别说明了各种跟踪控制方法的优点和不足之处,并指出具体选择方法时需要统筹考虑跟踪方法实现的难易程度、经济成本、传感器类型、跟踪速度与精度的协调以及应用领域等各种因素。最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,对该领域今后的研究方向做了展望,指出单级式光伏逆变系统中的最大功率点跟踪己成为国内外光伏领域的一个研究热点。     

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。     

光伏电池最大功率点跟踪的研究

分析了常用的最大功率点跟踪方法,在原有变步长电导增量法的基础上,提出了改进变步长电导增量法。     

基于动态等效阻抗匹配的光伏发电最大功率点跟踪控制

提出1种非线性内阻抗的线性化处理方法。基于动态等效阻抗误差的概念,论述动态等效阻抗适配的工程意义;阐述动态等效阻抗误差控制的有效性。根据等效阻抗适配思想,构造出数字实现的光伏发电最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)自寻优控制系统结构和算法。最后的实验结果证明,与几种经典MPPT控制算法相比,动态等效阻抗匹配控制算法具有更明显的优点。     

光伏发电系统及其最大功率点跟踪控制方法比较

阐述光伏发电的基本原理和特性,并构建其数学模型;分析最大功率点跟踪(maximum power pointtracking,MPPT)的原理,对不同的MPPT控制方法进行评价和比较,根据几种常用方法需要改进的地方,提出并介绍自寻优方法即模糊控制和Fibonacci算法。     

基于LabVIEW太阳能电池最大功率点跟踪研究

为了获得太阳能电池最大功率点时的电压、电流、功率数据,根据太阳能电池模型及其输出功率曲线的单峰性,提出了利用LabVIEW和电子负载实现太阳能电池最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)方法.该方法以LabVIEW和电子负载为核心,实现采集并记录电子负载的电压、电流、功率数据的功能,并根据这些数据实时对电子负载进行控制,完成人阳能电池的MPPT.该方案稳定可靠、开发周期短.     

光伏发电系统新型最大功率点跟踪方法的研究

分析了光伏电池等效模型及其输出特性,对实行光伏系统最大功率点跟踪（maximum power point track-ing,MPPT）技术的恒定电压控制法、电导增量法和扰动观测法3种常用算法的优缺点进行比较分析,提出一种新型MPPT算法——梯度搜索法,利用MATLAB对梯度搜索法进行光伏电池输出特性仿真,结果表明该算法有效、可行。