基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.     

光伏发电中基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪

为了克服传统导纳增量法和扰动观察法存在的缺陷,提出了基于拉格朗日插值法的最大功率点跟踪方法.该方法将定步长与变步长相结合,提高了追踪最大功率点的准确性、快速性.利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,在不同的起始电压和步长的情况下,追踪光伏电池的最大功率点.仿真结果表明:改进后的拉格朗日插值法在最大功率点跟踪控制过程中,跟踪精确且快速.     

基于模糊控制的最大功率点跟踪

依据光伏电池的输出功率特性,建立了光伏电池的仿真模型.研究了一种光伏发电系统的控制结构并分析其工作原理.设计了基于模糊控制的最大功率点跟踪控制器,将其应用于光伏发电系统并进行了仿真验证,仿真结果表明该方法具有良好的控制效果.     

光伏电池最大功率点的跟踪方法

在光伏发电系统中,为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快速、准确地跟踪控制．介绍了14种常用的最大功率跟踪方法及原理,说明了各种方法的优、缺点,指出了选择某一方法时需要考虑的因素,并展望最大功率点跟踪方法的发展方向．     

基于遗传模拟退火算法的最大功率点跟踪研究

通过分析太阳能光伏发电系统的工作特征和现有的最大功率点跟踪(MPPT)方法,提出了一种基于遗传模拟退火算法的光伏发电系统MPPT方法.该算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过将局部搜索过程引入遗传算法,从而使两种算法的搜索能力得到互相补充.针对某光伏发电系统的MPPT问题,通过仿真,将遗传模拟退火算法和遗传算法进行比较.仿真结果显示,遗传模拟退火算法和传统的遗传算法相比,能更快速、精确地跟踪到光伏系统的最大功率点.     

基于模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪

针对光伏发电系统的最大功率点跟踪原理进行了详细的分析和阐述,介绍了传统扰动观测法的优缺点,在此基础上提出了基于模糊控制理论的最大功率点跟踪算法.通过Matlab/simu-link进行系统仿真,给出了光照突变时扰动观测法和模糊控制法的最大功率点跟踪曲线.实验结果表明,该模糊控制算法具有更优的系统响应特性和稳态特性.     

基于模糊控制的光伏电池最大功率点跟踪方法

针对光伏系统中最大功率点跟踪的问题,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪的方法,通过在Matlab/simulink上搭建光伏阵列模型、模拟电路以及模糊控制器模型进行仿真的实验手段,验证了采用模糊控制法相比传统定步长扰动观察法能消除最大功率点附近振荡功率损耗,且具有能兼顾跟踪精度和响应速度的优点.     

基于SVM的光伏最大功率跟踪的预测研究

针对光伏组件中常用的最大功率跟踪方法存在的不足,将支持向量机用于预测光伏组件的最大功率点工作电压.支持向量机是一种新型的机器学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中有着优异的性能.根据光伏组件的特点和最大功率点工作电压的影响因素,建立了支持向量机的最大功率点工作电压预测模型.实际仿真分析表明,与BP神经网络的模型相比,支持向量机的模型具有更高的预测精度.     

独立光伏阵列全局最大功率点跟踪控制技术

受多种因素影响,传统独立光伏阵列跟踪方法跟踪效率低、速度慢,为此提出一种独立光伏阵列全局最大功率点跟踪控制技术。通过建立独立光伏阵列工程仿真模型,模拟在实际工程中的光伏阵列发电特性;分析独立光伏阵列输出特性,得到I-U特性曲线和P-U特性曲线;利用梯度法跟踪全局最大功率点,观察P-U特性曲线存在的扰动,求得P-U特性曲线上的最大值。经实验论证分析,在无阴影条件下,该方法的振荡范围更小,跟踪速度更快;在静态阴影条件下,跟踪精度更高,具有良好的控制能力;在动态阴影条件下,能够在阴影突变后再次准确找到全局最大功率点。     

改进滑模变结构控制光伏系统最大功率点跟踪

由光伏电池的光伏特性知,随着光照强度和环境温度的变化,其最大功率点也随之改变.为了能够实时监测跟踪到光伏系统最大功率点,采用一种改进的滑模变结构控制方法进行最大功率点跟踪.该方法在传统滑模变结构控制的滑模面选择基础上加入积分运算,并且把指数趋近律与等效控制相结合.最后,通过仿真可以看出,相比传统的滑模变结构控制,该方法减小了稳态误差,使系统更加稳定,同时,加快了跟踪速度,使跟踪时间缩短了0.025 s.     

模糊PID应用于光伏发电MPPT的研究

针对定步长扰动观测法在光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）上的缺陷,即跟踪精度和响应速度无法兼顾,以及常规PID控制由于其参数不能自适应整定,很难取得预期效果,提出采用模糊（fuzzy）逻辑控制法整定和优化PID参数,消除了PID参数不能自适应整定这一缺陷,提高了系统的鲁棒性。通过与使用定步长扰动观测法跟踪最大功率点的仿真结果比较,得出采用模糊PID控制,可实现快速平稳地跟踪光伏电池输出最大功率。搭建了全新的光伏电池通用模型,可为光伏电池的研究提供便利。     

光伏发电系统最大功率点跟踪算法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性受光照强度及环境温度影响很大,具有明显的非线性特征。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快速准确地跟踪控制。本研究对短路电流法与扰动观察法进行了详细的分析,最后结合两种方法的优点,提出了双模式最大功率点跟踪方法,该方法具有跟踪外部环境变化快,最大功率点无振荡现象,对光伏电池利用率高的优点。此外,日照变化剧烈情况下该方法不会失去MPPT控制的能力。     

基于S-函数光伏阵列最大功率追踪的控制策略

研究了光伏阵列的输出特性,搭建了MATLAB环境下光伏阵列的通用仿真模型,选用BOOST电路,采用最大功率追踪控制策略,通过S-函数实现最大功率追踪和输出电压稳定.该系统不仅硬件设计和控制算法简单,且通过仿真实验结果表明,该系统能准确反映光伏阵列输出电压、电流的非线性特性,并能较好地跟踪最大功率点.     

光伏发电系统最大功率跟踪的研究

详细论述了断续交错双BOOST DC/DC变换器在光伏发电系统最大功率跟踪的应用。用交错BOOST电路结构能够对太阳能板萃取最多的功率和减小输出纹波,并用滑模变控制(SMC)自适应跟踪不确定光伏发电系统的最大功率点,快速达到最大功率点切面上滑动,从而使负载获得最大功率及整个控制系统在输入、输出参数扰动的情况下实现强鲁棒控制(ROBUST control)。同时通过仿真和实验验证滑模技术能在光伏交错双BOOST变换器中减小负载的纹波电流,提高光伏效率。     

基于改进扰动观察法的光伏发电最大功率跟踪研究

在光伏发电系统中光伏电池板是产生电能的装置,光伏电池运行受外界环境温度、辐照度等因素的影响,呈现出典型的非线性特征。外界条件不同时,光伏电池可运行在不同且唯一的最大功率点上。分析了最常用的最大功率点跟踪方法。并给出了一种新的最大功率跟踪方法,新方法能够快速跟踪到最大功率点,并且解决了跟踪过程的振荡问题。最后通过Matlab/Simulink仿真验证了控制有效性,得到了较好的输出波形。