局部阴影最大功率点MPPT算法研究

光伏阵列作为太阳能光伏发电系统的基本发电单元,容易受到阴影的影响.在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性发生改变,相应的功率电压曲线含有多个局域峰值,使常规的最大功率点跟踪算法很难准确地跟踪到真正的最大功率点.在光伏电池通用数学模型的基础上,结合串并联理论,对局部阴影条件下光伏阵列的输出特性进行了数学建模分析,结果表明,带检测环节的MPPT算法有更好的适应性和稳定性.     

局部阴影条件下光伏阵列建模及输出特性研究

针对在局部阴影条件下光伏阵列的电气输出特性具有时变不确定性、强非线性和多个局部功率峰值点等特点,综述了目前在国内外研究领域的建模理论依据及模型对应的输出特性研究,并总结分析了各自的优缺点。最后对光伏阵列在局部阴影条件下动态组态模型的研究、提高输出功率多峰值跟踪精度在将来的实现作了探讨。     

局部阴影下光伏阵列MPPT控制方法的研究

光伏阵列在局部阴影条件下,其输出P-V特性曲线将呈现多个功率峰值。为了追踪到全局最大功率点,对局部阴影条件下光伏阵列输出P-V特性曲线进行了深入分析,对各功率极值点对应电压和被遮挡的光伏组件个数及光照强度之间的关系进行了研究。得出了相邻功率极值点对应电压之差的最小值为0.8Uoc(Uoc为单个光伏组件的开路电压)等规律,在这些规律的基础上,提出了一种新的最大功率点跟踪方法,能够快速、准确地跟踪到全局最大功率点。应用MATLAB软件搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术

针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。     

一种光伏系统的多峰值最大功率点跟踪策略

局部阴影条件下,光伏阵列的输出功率-电压(P-U)特性曲线存在多个局部峰值(LMPP)。传统的最大功率点跟踪(MPPT)法可能使系统工作于LMPP,错失真正的全局最大功率点(GMPP)。通过分析局部阴影条件下光伏阵列的输出电流-电压(I-U)特性曲线,提出了将电流控制和扰动观察法(PO)结合的MPPT策略,实现了跟踪GMPP的目标。仿真结果表明该算法比扫描整条P-U曲线法节省了50%的时间,实验验证了其易用性。     

局部阴影下光伏阵列非机理建模

现有的阴影条件下的光伏阵列机理模型多为分段函数形式,较为复杂。提出采用傅里叶函数并使用曲线拟合的方法对阴影条件下光伏阵列进行非机理建模。改进了局部阴影条件下的光伏阵列的机理模型,获取光伏阵列的输出数据并进行线性插值。选取不同阶数的傅里叶函数对单阴影和多阴影条件下的光伏阵列的输出进行曲线拟合。该非机理模型具有统一的数学表达式,不需要分段描述,能对不同功率等级、不同精度要求的光伏阵列进行建模,简化了模型。     

基于光伏阵列输出特性的GMPPT算法研究

针对局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线呈现多峰值的情况,在研究光伏阵列输出特性的基础上提出了一种全局最大功率点追踪GMPPT(global maximum power point tracking)算法。该算法由均匀光照和局部阴影条件下的两个最大功率点追踪算法构成。通过所提出的局部阴影检测手段判别光伏阵列所处的光照条件,从而决定使用哪个子算法。最后将该算法在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明在局部阴影条件下该算法能快速地追踪到全局最大功率点,且避免了对整条P-V曲线的扫描。在均匀光照条件下要比传统的最大功率点追踪算法(扰动观察法)更快地定位到最大功率点。     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率跟踪研究

在局部阴影情况下,带有旁路二极管的光伏阵列P-U呈现多峰特性,导致常规的最大功率点跟踪方法失效。针对多峰值问题,在建立和分析光伏阵列P-U特性曲线的基础上,提出了采用自适应变异粒子群算法进行光伏阵列的最大功率点跟踪方法。该算法根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群,在传统粒子群算法基础上,通过引入自适应权因子和变异机制来加速算法收敛及防止算法陷入局部极值。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏局部阴影下的最大功率点跟踪,相比于粒子群算法,可有效避免陷入局部极值点,收敛速度更快,且具有应对太阳光照变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。     

局部阴影条件下最大功率点跟踪改进算法

利用MATLAB对光伏阵列在不同阴影情况下的输出特性进行仿真,并总结出光伏阵列可能出现局部最大功率点电压与开路电压之间的规律。根据该规律提出改进型电导增量法,将参考电压依次设为可能出现局部最大功率点的电压以避免漏掉任何一个峰值点,并通过比较这些局部最大功率点,追踪到全局最大功率点。设置参考电压阈值以判断是否存在局部最大功率点,减少搜索时间。仿真结果验证了该算法在有、无阴影的情况下都能准确搜索到全局最大功率点。     

基于平抛模型的光伏多峰最大功率点预测跟踪方法

局部阴影条件下,现有的常规光伏电池模型不再适用。结合光伏阵列电流压特性曲线和质点平抛运动轨迹的相似性,构建了适用于阴影条件下的光伏阵列运动学平抛模型,并利用改进粒子群算法对其求解进行最大功率预测。由于平抛模型是对光伏阵列电流电压特性曲线的拟合,而拟合曲线不一定精确,单独使用该模型预估追踪最大功率点存在误差。针对上述问题,在使用改进PSO算法预测光伏阵列的最大功率点后,再利用指数变步长电导增量法进行局部跟踪。在MATLAB中通过不同运行工况下的仿真实验,验证了此多峰寻优方法的可行性,该方法能够有效缩短寻优时间,且减少寻优时系统的振荡,从而达到提高收敛速度和光伏发电效率的目的。