短路电流法和变步长电导增量法结合的最大功率跟踪算法

最大功率跟踪技术被广泛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。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。     

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。     

微元步长自适应增量电导法实现MPPT的控制

为了更大程度的提高光伏发电系统的最大输出功率,通过对光伏电池功率、电压(P-U)特性的数学建模分析,在增量电导法的基础上,提出最大功率跟踪控制算法(MPPT)——微元步长自适应增量电导法.改善了传统增量电导法步长选择不确定性的弊端.通过引入变步长控制因子k,以微元步长Δd自适应的跟踪最大功率点.在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证.结果表明该算法明显缩短了跟踪时间,并且有效地抑制了系统在最大功率点(MPP)附近的振荡现象,提高了系统的跟踪速度和精度.     

电导增量法在光伏系统MPPT中的分析与改进策略

光伏发电系统的最大功率点跟踪控制技术是整个系统的核心控制技术之一。针对传统的电导增量法在光照强度突变的情况下存在误判的问题,提出一种基于观测最大功率点的改进型变步长电导增量法MPPT控制策略,在光强突变时,根据所处工作点实时修改变步长△U,从而快速、准确跟踪跟踪最大功率点。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了基于观测最大功率点的改进型变步长控制策略仿真模型,结果显示,改进变步长电导增量法能够在光强突变时准确、快速跟踪最大功率点,避免了一定的能量损失。     

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.     

光伏最大功率点跟踪变步长电导增量法的算法优化

根据光伏(photovoltaic,PV)系统输出电压-功率(U-P)曲线在最大功率点(maximum power point,MPP)两侧斜率变化的规律有所不同,MPP左侧曲线变化舒缓,右侧相对陡直的特点,在光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制方法的研究基础之上,结合现有一些变步长电导增量法,提出了一种在MPP左侧利用指数函数来调整跟踪电压步长;在MPP右侧利用对数函数来调整跟踪电压步长的分段式变步长电导增量优化算法。仿真实验结果表明该方法良好地实现了对光伏系统最大功率点的跟踪,有效地降低了跟踪过程中MPP附近由步长振荡引起的功率损耗,提高了PV系统的功率输出效率。     

基于改进扰动观察法的最大功率点跟踪研究

基于光伏电池工程数学模型,分析了温度及光照强度对光伏电池输出特性的影响.针对常规扰动观察法和电导增量法难以兼顾动态性能和稳态性能的不足,提出一种改进的变步长扰动观察法,该算法可在光照强度发生突变时快速实现最大功率跟踪.比较了改进算法、扰动观察法和电导增量法3种算法的最大功率跟踪P-V仿真曲线,结果表明,采用改进算法可兼顾跟踪精度与响应速度,具有较好的动、稳态性能.     

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.     

一种优化变步长电导增量法的MPPT控制

由于光伏电池的输出特性会随着环境变化而改变,因此,合理的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术是提高光伏发电系统效率的关键.但在定步长算法中,跟踪速度和稳态精度之间存在固有矛盾,而传统变步长算法在光照变化下缺乏灵活性,起动速度慢,制约了MPPT的跟踪质量.针对此问题,提出一种优化的变步长电导增量法.该算法可根据工作点位置选取合理的跟踪比例系数,克服了传统变步长算法动态响应速度慢、精度不高的问题.在Matlab/Simulink下的仿真结果证实了该算法在变化的光照情况下的可行性.     

结合智能数据库的电导增量MPPT系统研究

本文针对太阳能光伏发电系统的功率输出非线性特点,提出一种结合数据库,利用电导增量实现最大功率跟踪的系统。论文根据光伏阵列的特性,建立光伏系统数学模型,采用电导增量法建立历史和实时数据库,通过数据库查询尽快跟踪功率变化,调整占空比,达到实时最大功率跟踪。系统采用MSP430作为控制器,定时方式产生PWM控制变换器开关。研究结果表明,系统可以快速跟踪最大功率变化,提高跟踪精度和输出功率,相对传统电导增量法本文方法跟踪速度提高5%-20%。     

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。     

阴影光照条件下光伏阵列的最大功率点跟踪方法

提出一种基于线性函数的自适应步长滞环比较法的最大功率点跟踪(MPPT)方法.首先,在阴影光照条件下,构建光伏电池的双二极管等效电路,在Matlab/Simulink仿真平台上对光伏阵列输出特性曲线进行仿真;然后,分析文中方法的工作过程,通过仿真和实验对比文中方法与扰动观测法的控制效果.结果表明:文中方法可以准确地跟踪到阴影光照条件下光伏阵列的最大功率点,提升MPPT的跟踪效果.     

太阳能电池最大功率跟踪控制的研究(英文)

光伏电池输出功率随外部环境和负载的变化而变化,要提高光伏发电系统的输出效率须采用有效的最大功率点跟踪算法.针对光伏电池的非线性特性,提出了一个基于增量电导法、以升降压斩波器为核心的光伏能量转换系统.经PSIM和LabVIEW软件仿真证实,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,同时能对外界环境的变化做出快速反应.     

光伏系统中一种改进MPPT算法的研究

针对传统扰动观察法存在功率振荡和误判的问题,提出了一种功率预测与自适应变步长相结合的扰动观察法。自适应变步长能够按照P-U特性曲线的斜率自动改变步长,进而解决传统扰动法跟踪速度与跟踪精度不能兼顾和稳定后功率波形振荡较大的问题。当光照强度发生剧烈变化时,功率预测法能够根据P-U输出特性曲线进行预测,进而达到消除误判的问题。在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统MPPT仿真模型,并对改进扰动法和传统扰动法进行仿真对比,结果表明,改进的扰动法能够克服传统扰动法存在功率振荡和误判问题,可以使光伏系统快速、准确地实现最大功率点跟踪控制,并使之稳定运行在最大功率点处。     

一种VWP分段模糊控制的光伏系统MPPT方法

当天气情况快速变化时,如何同时优化光伏(photovoltaic,PV)系统在最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制中的快速性、准确性和平稳性目前仍是一个难题.针对这一问题,提出了一种可变天气参数(variable weather parameter,VWP)分段模糊MPPT方法.该方法采用两条VWP直线将输出功率曲线分为三个跟踪区域,每个区域采用一个模糊控制器进行控制,其总体控制决策为:在控制量远离理想最大功率点(maximum power point,MPP)时采用大步长以确保跟踪的快速性,在控制量接近MPP时采用小步长以确保跟踪的准确性和平稳性.仿真实验证明,该控制方法比传统扰动观察法具有更好的快速性、准确性和平稳性.     

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。     

光伏系统功率扰动改进型MPPT算法研究

根据光伏电池的特性及影响光伏电池输出功率的主要因素,在比较了常用最大功率跟踪算法的恒定电压法和功率扰动法的原理及优缺点基础上,提出了一种改进型功率扰动最大功率跟踪算法.以求克服传统算法中定步长跟踪带来的无法快速跟踪光照突变,变步长算法中突变初期的扰动过大的问题,并对其有效性进行了仿真验证,具有较强的工程实用价值.     

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。