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.     

光伏电池最大功率跟踪算法研究

在分析传统MPPT算法基础上,提出将短路电流法和Newton插值法相结合的改进的MPPT算法,并应用光伏电池工程数学模型中求zlsc的方法求任意光照和温度下光伏电池的‰,相比传统方法,此方法简捷可靠且有效克服了对系统运行的干扰。经仿真验证,所提MPPT算法能快速反映外部环境突变,有效降低光伏电池输出功率和电压在最大功率点处的振荡,改善了光伏电池的利用率。     

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.     

光伏电池输出特性与最大功率点跟踪研究

根据太阳能电池内部结构和等效电路研究其输出伏安（I-V）特性,利用Matlab工具,使用牛顿迭代法求解伏安特性,模拟不同太阳光照强度、环境温度下的光伏阵列I-V特性。同时基于扰动观测法,对光伏系统的最大功率点跟踪进行了仿真研究。     

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。     

一种新型的光伏电源最大功率点跟踪方法研究

介绍了一种基于DSP的新型光伏电源MPPT控制方法,即将太阳能电池板和MPPT系统作为一个整体,直接根据负载的功率变化来控制Cuk变换器的占空比以实现最大功率点跟踪．实验表明：该系统在日照强度及环境温度大范围变化时仍然可以快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,并具有较好的稳定性．     

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LCC谐振电路阻抗匹配的光伏发电最大功率点跟踪

为实现光伏发电应用中LCC谐振电路的最大功率点跟踪(MPPT),首先,基于傅里叶级数的动态相量法对LCC谐振电路建立了稳态数学模型.然后,基于阻抗匹配的思想,在其数学模型的基础上提出了一种以开关频率为控制变量的MPPT阻抗匹配方法.最后,根据已有文献提供的最大功率点测量矩阵为依据进行了仿真和实验,通过仿真和实验结果验证了这种阻抗匹配方法的正确性.与其它几种经典的MPPT算法比较,验证了以阻抗匹配思想为基础的MPPT方法有明显的优点.     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究

为了有效利用光伏电池,弥补其比较低的光电转换效率,需要对光伏发电系统最大功率点进行快速准确的跟踪.在建立光伏发电系统MPPT仿真模型中,对基于模糊控制的MPPT问题进行了研究,通过在Matlab/Simulink下建立基于查表法模糊控制的光伏发电系统的仿真模型,以及对模糊控制的查表法中隶属度与规则的设计.仿真结果表明,该模型具有较好的响应速度以及较高的跟踪精度.     

局部遮阴下基于改进AVOA的光伏多峰MPPT控制

光伏阵列受部分遮阴影响,其功率-电压特性曲线呈多峰状,导致传统最大功率点跟踪（MPPT）算法失效,因此提出了一种改进的非洲秃鹫优化算法（AVOA）运用于光伏的MPPT控制。首先,引入Tent混沌映射使种群位置更具多样性,避免过早收敛。然后,优化算法在探索和开发阶段的更新策略,减少计算力的浪费,提高寻优速率。最后,在MATLAB 2022b/Simulink环境下,应用所提算法对不同辐照情况的3组工况进行仿真。实验结果表明,在多峰MPPT控制中,该算法具有寻优效率高、收敛速度快等特点,能有效地提升复杂遮阴环境下光伏能源的利用率。     

基于改进扰动法的光伏电池MPPT仿真研究

根据光伏电池的特性,搭建了其仿真模型,能够模拟不同日照和温度条件下电池的输出特性.针对占空比扰动法的不足,提出了一种基于模糊- PI控制的占空比扰动法进行最大功率点跟踪,并在Matlab环境下进行了仿真验证.仿真结果表明,与占空比扰动法相比,该方法在外界环境变化时能够快速跟踪光伏电池的最大功率点,有效提高最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能.     

基于改进MPPT算法的光伏并网控制策略研究

研究了光伏并网发电系统的控制策略,并进行了一定改进.结合恒定电压跟踪法与增量电导法两种控制方法,提出了一种改进的最大功率点跟踪（MPPT）算法.当外界环境变化时,通过直接控制直流斩波器开关占空比,以达到快速准确的功率跟踪效果.系统通过双闭环并网控制,使并网逆变器在保持并网电流质量的同时更好地控制直流电压.在MATLAB/SIMULINK软件平台上搭建光伏并网发电系统的仿真模型,并验证了改进的MPPT算法及并网控制策略的有效性.     

改进电导增量法的光伏电池MPPT仿真

光伏发电系统的输出功率随着光照强度、环境温度和系统输出电压的不同而变化着,控制光伏阵列的工作点使其稳定的工作在当前的最大功率点处非常重要。首先对光伏电池进行机理建模．实验表明模型能够很好的反应实际的光伏电池工作特性。在介绍了几种传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法的基础上,提出了一种新型的变步长电导增量法控制,其初始参考电压为当前光伏阵列开路电压的0．8倍,并且以计算得到的的步长进行继续跟踪。仿真结果表明,系统的跟踪速度增强并且有效的减小稳态震荡,具有良好的动态和稳态性能。     

关于光伏阵列的MPPT算法综述

针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题,只有实现最大功率点的跟踪(MPPT)才能提高太阳能电池的效率.分析了最大功率点跟踪的常用方法,即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等,并对几种常见的MPPT方法进行比较和分析,为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考.     

并网逆变最大功率跟踪与实现

为弥补传统最大功率点跟踪方法的不足,在定电压跟踪方法的基础上,提出了变步长断续扰动法.在进行最大功率点寻优中,利用较大步长δ1找到最大功率点两侧的两个功率点,再以δ1/2步长进行最大功率点搜索,在限定的范围内实施断续扰动监测.实验结果表明：该方法可以提高跟踪速度,并且避免了在最大功率点附近的振荡,比定电压跟踪方法的输出功率提高了12%.     

基于准Z源逆变器的光伏发电系统的双滑模变结构控制

准Z源逆变器作为一种新型的电路拓扑结构,除了具有Z源逆变器多种优点外,还可以降低逆变器的电压电流额定值,使逆变器的输入电流更加连续.分析了双滑模变结构控制设计方式的优点.在光伏发电部分加入滑模变结构控制,能够更加快速跟踪光伏输出电压,从而达到跟踪最大功率点的目的;在光伏并网逆变器部分加入滑模变结构控制,能有效提高系统的鲁棒性和并网电能质量.最后,通过仿真模型验证了所建模型的准确性以及控制系统的有效性.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制.采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度.仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制．采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度．仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率．