基于电导增量法与模糊控制组合的MPPT技术研究

通过对光伏电池特性的分析以及对电导增量法和模糊控制技术两种最大功率点跟踪（MPPT）方法的研究,提出了组合两种算法的MPPT技术．仿真结果和实验数据均表明,组合算法能使光伏发电系统快速、准确地跟踪最大功率点,提升了系统总体性能,具有良好的动态和稳态特性．     

基于三次插值法的光伏最大功率点跟踪策略

针对光伏发电系统最大功率点跟踪(MPPT)算法的跟踪速度、精准度及稳定性不理想的问题,提出了一种基于三次插值法改进的自适应爬山法。该方法是通过利用三次插值法改进的自适应爬山法,能够快速准确地达到对最大功率点进行跟踪。利用MATLAB/Simulink搭建了光伏发电系统MPPT跟踪控制仿真模型。仿真结果表明,该算法能够显著提高MPPT跟踪的速度、准确度和稳定性。     

恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪

针对光伏发电系统的最大功率点跟踪（MPPT）原理进行了详细的分析和阐述,介绍了常用的电导增量法的优缺点,在此基础上提出了基于恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪算法。通过Matlab/simulink进行系统仿真,给出了光照突变时电导增量法和恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪曲线。实验结果表明,该改进的算法具有更优的系统响应特性和稳态特性。     

光伏发电系统的一种模糊MPPT控制方法

为了提高光伏(photovoltaic,简称PV)发电系统的最大功率跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)速度,提出了一种模糊MPPT控制方法.该方法将传统的扰动观察法与模糊控制技术相结合,通过对寻优步长的模糊控制实现了最大功率点(maximum power point,简称MPP)的快速跟踪.最后,仿真实验验证了该模糊MPPT控制方法具有比传统扰动观察法更好的暂态性能和稳态性能.     

基于模糊控制与电导增量法的MPPT仿真研究

为更好的跟踪光伏发电系统最大功率点,通过对光伏电池特性的分析,在电导增量算法基础上引入模糊控制,采用了一种电导增量法与模糊控制结合的最大功率点跟踪(MPPT)算法.通过设计模糊控制器以及搭建光伏电池MPPT仿真模型,并与传统电导增量法进行仿真比较,实验结果表明,基于模糊控制与电导增量法的MPPT提高了跟踪速度,减小了稳定运行时系统的震荡问题.     

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.     

Z源光伏系统MPPT模块的Matlab仿真设计

对Z源光伏系统采用一种复合最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,即在外界环境或负载突变时,采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;工作在最大功率点附近时以扰动观察法进行干扰,以提高系统跟踪效率。结合Z源逆变器前级的X型LC网络对固定电压法和扰动观测法相结合的MPPT方法进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高。     

基于拟合曲线法和最优梯度法相结合的MPPT算法

MPPT(最大功率点跟踪)技术是光伏电池工作效率的关键,本文在对传统MPPT算法分析的基础上,提出了一种改进的最大功率点跟踪算法。该算法首先利用数值计算中函数极值的求取方法拟合出太阳能电池的输出特性曲线,在拟合曲线的基础上再通过最优梯度法进行MPP点的跟踪,大大提高了系统的追踪性能和效率。通过在Matlab/Simulink平台搭建光伏电池模型,进行算法仿真,验证了所提算法的有效性。     

基于改进黄金分割法的MPPT算法研究

光伏发电系统中最大功率点跟踪技术是提高光伏发电效率的主要技术,基于在线短路电流法和黄金分割法,提出一种全新的MPPT算法,即改进黄金分割法;与传统MPPT算法相比,该算法既保证了最大功率跟踪的快速性,又保证了其精确性;最后,通过Matlab仿真模型进行仿真,结果验证了该算法的优越性.     

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。     

基于增量电导法的光伏系统典型MPPT分析

太阳能光伏组件是非稳定电源,为有效利用太阳能,必须对其进行最大功率点跟踪（MPPT）。该文分析了光伏发电MPPT原理,提出一种基于占空比扰动的MPPT控制方法,在Matlab中建立增量电导法仿真模型,仿真结果显示该方法能实现最大功率点跟踪,并且增量电导法性能要明显优于扰动观察法,但其硬件要求高。     

一种改进的光伏发电系统MPPT控制方法

目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法很多,介绍了3种常用的MPPT控制方法:固定电压法、扰动观察法和电导增量法,并通过仿真比较了其启动时间、动态响应速度和稳态精度,在此基础上提出了一种改进的MPPT控制方法——固定电压结合扰动观察法.仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高.     

基于双指数函数变步长电导增量法改进的光伏最大功率跟踪控制策略

针对目前采用单一步长跟踪的MPPT控制策略中,存在步长选取的差异无法兼得系统动态性能和稳态精度的问题,文中提出了恒压启动法与双指数函数步长算法结合的改进的MPPT控制策略。在启动时采用恒定电压法快速定位在最大功率点（MPP）附近,然后利用双指数函数改变步长并精确跟踪光伏最大功率点,利用两种指数函数的函数特性实时调整MPP两侧的步长叠加量,进一步优化变步长跟踪效果。最后在MATLAB/Simulink平台中进行对比分析,结果验证了所提出的算法,对提高光伏MPPT的快速性和减小稳态波动是有效的。     

光储式电动汽车充电站直流微网运行控制策略研究

针对光储式电动汽车充电站直流微网运行中面临的光伏发电、电动汽车充电的随机性波动问题,提出了一种基于光伏电池最大功率跟踪、储能电池充放电及系统并网控制的运行策略,有效提高了系统运行的稳定性与鲁棒性.该控制策略采用扰动观察法对光伏最大功率点跟踪控制,以有效提高光伏发电的利用率.同时采用双向DC/DC变换器对电池充放电状态进行控制,并基于双向AC/DC变换器对直流微电网与大电网能量的双向流动进行控制.为验证该控制策略的有效性,建立微网模型进行仿真实验.结果 表明,该控制策略能够明显提高微网直流母线电压的稳定和光伏发电的利用率.     

光伏系统最大功率点跟踪技术的比较

针对目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状,根据控制算法的不同分类,选取干扰观测法、电导增量法、模糊控制法作为研究对象,分别建立控制模型,采用MATLAB/Simulink进行系统整体仿真,并对3类方法进行实验研究,将仿真和实验结果进行分析比较,得出各类MPPT控制方法在稳态控制精度、动态响应、误判纠正及硬件实现要求等方面的量化参数。基于以上量化参数,结合各种方法的理论分析和实验波形,提出各种方法在实际应用中的适用条件和范围,便于实际系统在众多MPPT实现方法中合理选取最佳方案。     

光伏电池MPPT模糊控制策略

对光伏电池最大功率点跟踪问题(MPPT)提出了模糊控制算法,并利用MATLAB进行了仿真。结果表明,该算法在最大功率点处转换效率较高。     

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,并设计引入闪烁度以自适应调整萤火虫步长,使FA算法在MPPT控制方向更加实用化.研究结果表明:该算法能够快速且准确地跟踪最大功率点.研究结论有效地提高光伏阵列输出效率.     

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.     

阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究

基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线.在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值.     

基于遗传算法与模式搜索法组合的MPPT技术

针对传统单一MPPT算法无法兼顾动态性和稳态性的问题,尝试将传统遗传算法与模式搜索法进行组合应用于光伏发电MPPT控制,技术原理是当系统靠近功率曲线两端时采用遗传算法跟踪,当系统位于最大功率点附近采用模式搜索法跟踪.通过MATLAB/Simulink仿真分析,分别对比研究了扰动观察法、电导增量法、模糊控制法与组合算法跟踪光伏发电最大功率的输出特性.研究结果表明,遗传算法和模式搜索法的组合算法与扰动观察法、电导增量法和模糊控制法等传统最大功率跟踪方法相比,具有响应速度快,控制精度高,稳定性良好等优点.