遮挡条件下的光伏阵列最大功率点跟踪

光伏发电系统在遮挡条件下会出现阴影效应,为了解决光伏阵列最大功率点跟踪方法精度低的问题,提出一种光伏阵列最大功率点跟踪方法.根据光伏发电系统的结构和局部遮挡条件下的最大功率点输出特性,由光伏电池等效电路建立光伏电池的数学模型,采用人工鱼群算法实现光伏阵列最大功率的轨迹跟踪,并在Matlab实验平台上测试其有效性.该方法克服了传统方法的局限性,能够对光伏阵列最大功率点进行高精度跟踪,提高了光伏阵列最大功率点的跟踪效率,改善了光伏发电系统的工作性能.     

改进FA算法在阴影条件下光伏MPPT中的应用

为解决光伏阵列最大功率点在外部环境条件变化时难以进行有效的跟踪,以及传统的最大功率点跟踪(MPPT)方法常常会导致搜索陷入局部极值而且响应速度慢的问题,采用理论分析和仿真的方法,提出一种基于萤火虫算法(FA)的变步长MPPT算法,对传统FA算法的结构和参数进行分析改进,将萤火虫初始位置分散定位在可能的峰值点电压处,并设...     

基于改进PSO算法在光伏阵列多峰MPPT的研究

针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列出现局部阴影时,其输出P-U特性曲线表现出的多峰现象,导致跟踪不能完成真正的最大功率点跟踪,从而造成系统的输出功率降低的问题;粒子群算法(PSO)在全局搜索具有很好的作用,把PSO应用在MPPT之中,但其收敛速度与精度方面具有一定的缺点,为了提高PSO算法的跟踪精度和收敛速度,提出了把非线性控制策略与PSO算法相结合;通过Matlab/Simulink进行仿真验证,结果表明:改进后的粒子群算法在有无阴影和环境发生变化的情况下均可快速且稳定准确地跟踪到最大功率点的有效性,提高了光伏系统的发电效率。     

3步光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列的P-U特性曲线在局部阴影的情况下会呈现多个极值点,传统算法容易陷于局部极值,智能算法追踪耗时过多.在研究两类算法的基础上,提出一种基于扰动观察法和粒子群算法的3步最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围并确定粒子数目;采用改进粒子群算法实现全局搜索寻找最优局部;采用逐步逼近的扰动观察法在最优局部内搜索最大功率点.仿真结果表明:该算法在均匀光照和局部遮阴情况下均能准确迅速地跟踪到最大功率点,相比于粒子群算法,追踪时间缩短35%,以上.     

粒子群优化算法在多峰值MPPT控制中的应用

光伏发电系统的多峰值特性,出现在局部遮阴环境下包含多组光伏电池的发电系统中。传统的最大功率跟踪(MPPT)算法会导致最大功率点(MPP)搜索陷入局部极值,不能最大发挥光伏阵列的输出能力。基于粒子群优化算法的MPPT控制有效地解决了多峰值特性下的最大功率搜索问题,提高了响应速度和控制精度。仿真结果证明了优化算法较传统算法在多峰值情况下控制的优越性。     

局部遮挡下光伏组件MPPT复合算法

当光伏组件受到局部阴影遮挡时,其最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)过程常出现误跟踪、跟踪速度慢、光伏组件输出功率低等问题.为使局部阴影下光伏组件保持快速、稳定、准确地最大功率输出,基于电导增量法(incremental conductance algorithm, INC),结合全局比较算法(global comparison algorithm, GCA),提出一种基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法(INC-GCA),并通过搭建Simulink仿真模型和设计光伏试验平台,验证该算法的可行性.结果表明：基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法在光伏组件受到局部阴影遮挡时可准确追踪到最大功率,且跟踪速度快、可靠性高,完全避免了误跟踪问题;相较于电导增量法,该算法可有效提高光伏系统的发电效率,提升光伏电站的经济效益.     

光伏并网发电系统最大功率输出控制研究

针对光伏并网发电系统功率输出低的问题,提出从优化最大功率点跟踪和并网控制2个方面综合考虑的方案。对于光伏阵列的最大功率输出,提出一种改进的模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA);对于并网功率控制,提出多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略,通过Matlab/Simulik软件搭建相关模型并进行仿真。研究结果表明:模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)能够解决遮荫情况下全局最大功率点跟踪问题,避免光伏阵列陷入局部最大功率点,减少光电转换系统的能量损失;多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略能实现光伏并网发电最大功率稳定输出,使能源利用率最高。仿真结果验证了这些方案的可行性和有效性。     

狼群搜索算法在光伏阵列MPPT中的应用

光伏阵列最大功率点在外部环境条件变化时往往难以进行有效地跟踪,而传统的最大功率点跟踪(MPPT)方法常常会导致搜索陷入局部极值并且响应速度慢。针对此问题,本文提出一种基于狼群搜索算法的最大功率点跟踪方法。仿真结果表明:该算法能够有效地进行全局最大功率点跟踪,验证了该算法的可行性。     

基于改进差分进化算法的光伏阵列多峰MPPT方法

针对局部遮阴下光伏阵列呈现多峰P-U特性时,传统的MPPT方法存在陷入局部峰值点的问题,提出一种基于双变异策略差分进化算法的多峰MPPT方法.该方法前期采用全局搜索性能较好的DE/rand/1变异策略,以避免系统陷入局部峰值点;后期改用局部搜索能力强的DE/best/1变异策略,并对该变异策略进行优化,以提高算法跟踪速度和精度.仿真结果证明,该方法可准确搜索到全局最大功率点,且搜索速度相对于标准DE算法提高了35%.应用该算法的MPPT控制可有效提高光伏发电系统在复杂工作条件下的发电效率.     

基于复合算法的光伏最大功率点追踪

由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。