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.     

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。     

光伏发电最大功率跟踪方法的研究

在分析太阳能电池等效电路模型的基础上,建立了太阳能电池阵列的数学模型,仿真验证了光伏发电系统存在最大功率点.针对传统MPPT控制算法的缺点,提出了固定参数法与扰动观察法相结合、固定参数法和电导增量法相结合、高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法,较深入地探讨了这些算法的优点及详细实现方案.通过光伏发电MPPT仿真实验,验证了高斯法在最大功率跟踪应用中的有效性.     

基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法

针对MPPT算法中扰动观察法在稳态时容易在MPP点处震荡,以及步长固定后无法调整等缺点,提出一种算法的优化改进,将模糊控制器引入算法中,通过将计算得到的偏差电压作为第一个输入量,同时考虑到扰动观察法抗干扰能力弱,再增加一个反馈变量做为第二输入量来提高其稳定性.仿真分析表明,相比较传统的扰动观察法,在外部温度和光照强度发生变化时,改进的扰动观察法稳定性较好,追踪速率有所提高,同时需要的参数计算量少,能较好的追踪光伏最大功率.     

光伏电池最大功率跟踪器的研究与开发

介绍一种采用双CPU结构的光伏电池最大功率跟踪器的软、硬件设计,提出一种改进的、具有在线调整功能的自适应扰动观察法,用于MPPT（Maximum Power Point Tracking）控制,使得跟踪的动、稳态性能在一定程度上都有所提高.最后,给出仿真与实验结果.     

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.     

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。     

基于模糊控制的太阳能光伏发电系统的MPPT研究

将太阳能光伏发电系统作为研究对象,以跟踪太阳能电池的最大功率为目标,在Matlab环境下,利用Simulink仿真技术,建立仿真模型,对太阳能光伏发电系统的MPPT进行研究.阐述了模糊控制法的基本原理,分别验证了环境条件的改变引起的功率变化.介绍了扰动观察法和电导增量法两种经典方法,比较这三种方法的实验结果,可以证明模糊控制法具有较好的动态和稳态性能.     

光伏电池阵列改进MPPT控制方法研究

为了提高光伏电池的转换效率,基于光伏阵列的数学模型,针对传统的定步长扰动观察法实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)时,存在的振荡现象和误判现象,提出了一种改进的变步长与功率预测相结合的扰动观察法.通过采用近似梯度法替代最优梯度法,并对外界环境发生变化时,采用功率预测的方法对多条特性曲线进行预估,来消除震荡和误判问题.本文给出了该方法的理论推导和Matlab仿真实现流程图.仿真结果表明,该方法能够显著提高MPPT的跟踪精度和速度.     

基于光伏系统负载变化的一种模糊MPPT方法

在负载快速变化时,为了保证光伏(photovoltaic,简称PV)系统获得较好的最大功率跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)速度,提出了一种基于负载变化的MPPT控制方法.该方法中,将负载的变化量作为了模糊控制器的输入信号,以提高寻优步长对负载变化的自适应能力.最后仿真实验表明:在负载快速变化的情况下,该模糊控制方法具有比传统扰动观察法更好的MPPT暂态性能.     

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.     

利用改进布谷鸟优化算法的光伏全局MPPT方法

光伏阵列一般由大量组件构成,受环境影响易出现局部阴影,导致P-V曲线出现多峰现象。传统的最大功率点追踪(Maximum power point tracking,MPPT)控制策略如扰动观察法容易陷入局部最优, 从而降低光伏系统的发电效率。为了解决该问题, 本文提出了一种融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(Cuckoo Search Algorithm Fusing Sine Cosine Algorithm And Adaptive Strategy ,AFCS),并将其应用于光伏全局MPPT控制中,用于改善MPPT过程中的收敛速度与追踪精度。最后设置多种光照情况并用花朵授粉算法和粒子群算法进行对比,经过MATLAB/Simulink仿真验证,该算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度, 在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点, 可以有效提高光伏系统的发电效率。     

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。     

基于二阶振荡粒子群优化算法的最大功率跟踪

最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)是光伏系统保持高效运行的有效方法。在光伏阵列发生局部遮挡时,其功率-电压曲线会出现多峰现象,传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在此情况下进行MPPT容易陷入局部最优问题,导致收敛精度降低。为解决以上问题,本文提出一种二阶振荡粒子群算法应用于最大功率点跟踪,并针对多峰函数特点进行优化,在对粒子种群初始化时采用分散定位逼近极值的方式增加粒子群的全局搜索能力,提出有效的终止策略防止系统反复波动。在Matlab/Simulink平台进行仿真对比分析的结果表明：改进算法可有效提升MPPT控制的效率和动态品质。     

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Simulink的光伏电池组件建模和MPPT仿真研究

 根据光伏电池组建的物理特性等效电路及数学模型,基于Simulink仿真软件建立了光伏电池组件的仿真模型,模型的基本参数按照Solarex MSX60 60W产品参数设置,其他参数根据基本参数及数学模型计算得出。该模型可以实现在不同光照强度和温度下60W光伏组件的输出U-I特性,并且可以灵活地推广到其他功率等级的电池组件及其串并联特性的模拟。根据光伏电池的输出U-I特性,可以分析得到组件的U-P特性曲线为单峰曲线,故光伏电池存在最大功率工作点（MPP）。在此Simulink模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法（MPPT）。在众多最大功率追踪方法中,电导增量法有着比较优秀的控制效果,因此本文着重讨论了电导增量法,对比分析了电导增量法及其两种改进方法（两种步长电导增量法和梯度变步长电导增量法）的最大功率追踪控制效果,这两种改进方法均对普通电导增量法中控制步长固定的不足做了修改。按照一天中光照强度变化的近似规律设置环境条件,仿真模拟光伏电池组件的MPPT控制,仿真结果进一步验证了模型准确性以及改进后的梯度变步长最大功率控制算法的优越性。     

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。     

利用改进ResNet和暂稳态时间序列的光伏阵列在线故障诊断方法

光伏阵列在线故障诊断方法主要采用实时电压电流时序信号作为输入故障特征。然而,这些时序信号因受最大功率点跟踪和时变环境因素的影响,往往包含暂态和稳态交替过程以及时变噪声,显著制约了故障诊断精度及可靠性。针对这些问题,本文首先利用相对位置矩阵方法将三种一维暂稳态时序数据,包括加权总电流以及光伏阵列时序电压和电流,转换为二维数据,以此生成红、绿、蓝三通道图像。而后,将图像输入到所提的基于与坐标注意力结合的残差网络（Residual Network, Resnet）模型中,该模型能提取其丰富的故障信息,有效地提升故障诊断精度。最后,通过仿真和实际的故障模拟实验获取故障样本数据,以训练和测试所提的网络模型,并与多种其它网络模型进行对比,还对仿真数据集进行了可靠性验证。经实验分析证明,本文提出的故障检测与诊断方法在准确性和稳定性方面都有更佳的表现,根据仿真平台获得的数据集也有较高的可靠性。     

短路电流法和变步长电导增量法结合的MPPT算法

最大功率跟踪技术被广泛的应用于光伏发电系统,从而使光伏阵列在阳光的照射下发出最大功率。变步长电导增量法因为易于应用且跟踪精度较高而被广泛采用,然而传统的变步长电导增量法在响应时间和功率振荡方面还存在一定的缺陷,本文提出了一种新颖的短路电流法与变步长电导增量法结合的算法,实验结果表明,采用新算法的光伏发电系统的稳态特征和暂态特性都表现优异。