基于新型变步长电导增量法的最大功率点跟踪策略

针对传统电导增量法在跟踪精度和跟踪过程响应速度方面的不足,文章提出一种新型变步长电导增量法。该方法首先采用固定电压法将光伏阵列工作点快速调整到最大功率点附近,然后利用基于反余切函数控制的变系数跟踪技术,动态调节追踪过程中的步长,缩短最大功率点的跟踪时间。仿真结果表明,与传统电导增量法相比,新型变步长电导增量法在一定程度上可以增加光伏系统的跟踪精度、响应速度,并减小MPPT仿真曲线的稳态振荡幅度,提高光伏系统的能量转换效率。     

光伏系统稳态无振荡扰动观察MPPT 研究

针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪时的不足,提出一种新型扰动观察法。该方法利用在最大功率点两侧,参考电压的前后压差符号发生变化的特性进行变步长控制。采用这种方法可消除定步长扰动观察法在最大功率点处产生的振荡,实现稳态功率无脉动,优化电能质量,方案简单易于实现。基于单级式光伏并网系统对该算法进行仿真研究和实验验证。实验结果表明,该方法具有较好的跟踪精度和响应速度。     

基于中值步长法的光伏阵列最大功率点跟踪

提出了光伏阵列最大功率点跟踪的新型变步长扰动观察法,即中值步长法。在外界环境发生变化时,利用斜率判断扰动方向,利用启动步长快速跟踪光伏阵列最大功率点的大概位置;然后每扰动一次就将扰动步长取中值,使系统在稳态时最大限度地逼近最大功率点,减小最大功率点附近的震荡,提高跟踪精度;利用功率判断避免在扰动过程中出现算法错误。通过Matlab进行仿真,证明了中值步长法能达到理想的跟踪效果。     

基于β参数的光伏系统最大功率点跟踪算法研究

针对扰动观察法在最大功率点(maximum power point,MPP)附近存在振荡、跟踪步长与跟踪精度无法兼顾等问题,提出一种基于β参数的最大功率点跟踪算法,通过分析β-U曲线,在跟踪过程中分别采用变步长占空比扰动法和模糊控制法,进而提高系统跟踪速度和稳态精度。为了验证该方法的有效性,在Matlab平台对光伏系统最大功率点跟踪的稳态和动态性能进行仿真,并用"可编程直流电源"来近似模拟光伏系统进行实验研究,仿真和实验结果表明所提出的方法具有较高的稳定性能和良好的动态性能,能有效提高系统跟踪速度和控制精度,实现最大功率点跟踪。     

基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术是光伏发电系统的关键技术之一。文章在Matlab中搭建了光伏系统最大功率点跟踪模型,并针对功率预测-扰动观察法在太阳辐照度快速变化时出现的误判现象以及最大功率点处振荡等问题,提出一种基于β参数的混合控制策略,该方法以β值为界限将跟踪过程分为两个阶段,分别采用变步长扰动法和模糊控制法,在太阳辐照度非匀速变化时,快速追踪最大功率点,避免了误判现象,并提高了系统的稳态精度。     

光伏发电非线性步长最大功率跟踪研究

针对目前常见的光伏发电最大功率跟踪法跟踪效率不高、稳态波动大等缺点,文章提出一种新型非线性步长最大功率跟踪算法。该算法以扰动观察法为基础,采用了非线性步长,即e指数步长跟踪,当远离最大功率点时,采用正指数步长跟踪;接近最大功率点时,采用负指数步长。该算法还增加了局部最大功率判断环节,避免系统出现误判现象。通过Matlab/Simulink构建太阳能电池最大功率跟踪模型仿真,仿真结果验证了非线性步长最大功率跟踪算法的快速性、稳定性和准确性。     

基于步长优化的扰动观察法最大功率点跟踪算法研究

光伏阵列的功率输出极易受到光照强度、温度变化等环境因素的影响。为了保证光伏发电系统保持高效的输出,最大功率点跟踪技术就显得尤为重要。针对目前的最大功率点跟踪技术仍存在功率振荡、步长选择以及跟踪时间等问题,提出一种基于功率对电压的导数变化的变步长最大功率点跟踪算法。通过实时数字仿真器建立半实物125 kW“T”型三电平三相光伏发电系统,对比分析了改进型算法和传统两段步长算法的静态特性和动态特性,实验结果表明：所提出算法具有更好的有效性和实用性。     

基于IFOINC算法的光伏系统MPPT研究

针对光伏系统传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法跟踪速度慢、易振荡、跟踪精度低等不足,提出一种改进的分数阶电导增量(IFOINC)算法,即将基于功率预测的变步长扰动观察(PO)算法和分数阶电导增量(FOINC)算法结合使用。IFOINC算法具体跟踪过程,先采用基于功率预测的变步长PO算法快速跟踪到MPP附近,再采用FOINC算法进一步搜索MPP从而完成整个跟踪过程。文章研究了光伏系统结构,光伏电池的等效模型,设计了IFOINC算法,建立了光伏系统MPPT仿真模型,在Matlab/Simulink下进行仿真。在光照均匀的条件下,改变其它环境条件,研究IFOINC算法的MPP跟踪效果与基于功率预测的变步长PO算法和FOINC算法之间的差异。研究结果表明,IFOINC算法的跟踪速度比FOINC算法提高了42.3%,IFOINC算法的跟踪精度比基于功率预测的变步长PO算法提高了3.9%,且消除了跟踪过程的振荡。     

一种光伏MPPT模糊控制算法研究

针对太阳能光伏阵列的工作特性,在现有最大功率跟踪控制方法的基础上,提出了一种光伏MPPT的模糊控制算法——变步长扰动观察法.从偏差和偏差变化率的角度,将寻优分为二个阶段(第一阶段应用扰动观察法并设置较大步长快速接近最大功率点附近,第二阶段采用变步长的方法向最大功率点进一步逼近并至最佳),实现了光伏系统快速和高精度的跟踪要求.系统中引入了工作状态的判断环节,可以根据环境的变化,做出相应反应,提高了系统的快速跟踪性能和稳定性.     

光伏发电的最大功率跟踪算法研究

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境因素的影响,为了跟踪太阳能光伏阵列输出功率最大点,实现光伏阵列和负载的匹配,常在系统中加入最大功率跟踪器。准确跟踪太阳能光伏阵列的最大输出功率点依赖于有效的搜索算法。分析了传统的扰动观察法和增量电导法的特点,并提出了一种新的变步长寻优算法。通过验证表明,这种算法能够快速准确地跟踪最大功率点。