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.     

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.     

模糊控制的占空比扰动观察法在光伏MPPT中的应用

本文针对传统的光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术需要检测光伏电池的输出电压、电流两个变量,研究了一种只需检测输出电流实现MPPT的算法。同时,由于传统占空比扰动观察法会使系统在最大功率点附近振荡而造成功率损耗,研究将模糊控制器应用于占空比扰动观察法中。通过理论分析及仿真研究结果表明,新的算法能快速、准确地实现光伏电池MPPT,并减少了系统成本和功率损耗。     

局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪算法的研究

传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰情况下容易陷入局部最优，蝴蝶优化算法有全局优化能力，但由于收敛精度较低而没有被广泛使用。提出了一种改进蝴蝶优化算法与扰动观察法相结合的MPPT算法，引入混沌映射理论和动态切换概率改进蝴蝶优化算法。先通过蝴蝶优化算法的全局搜索能力定位最大功率点范围，后切换小步长扰动观察法精准定位最大功率点。混合算法结合了蝴蝶优化算法和扰动观察法的优点，通过Simulink仿真实验，与传统蝴蝶优化算法、粒子群算法作对比，改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境，且在收敛精度和速度方面均有一定优势。     

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.     

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。     

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。     

一种改进的光伏系统最大功率控制算法

为了提高太阳能发电效率,提出了一种新的太阳能最大功率跟踪方法。该改进算法由扰动观察法和二次插值法相结合进行最大功率点跟踪,利用二次插值法可以缩小搜索范围的特点,克服了扰动观察法在最大功率点附近产生的震荡现象,从而减小误判。通过MATLAB建模仿真的结果表明,改进算法能够快速地搜索到最大功率点,提高太阳能发电系统的稳定性。     

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。