基于改进萤火虫算法的光伏最大功率点跟踪

光伏电池的最大功率点跟踪是实现光伏系统高效发电的关键技术.分析光伏阵列的输出特性,提出一种改进的萤火虫算法(IFA).将混沌理论与正态分布引入传统萤火虫算法(FA),提高全局搜索范围并避免陷入局部最优;在MATLAB中搭建模型进行仿真.结果表明:该改进算法在均匀光照、局部遮阴和温度突变时均能快速精准地实现对全局最大功率点的跟踪和控制,提高了光伏阵列的发电效率.     

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.     

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。     

光伏并网发电系统MPPT算法研究

针对光伏并网发电系统最大功率点跟踪(MPPT)问题进行研究,在详细分析光伏电池阵列的基础上,对常用的最大功率点跟踪算法进行了分析,提出了逐次逼近型算法,并对该算法与其他常用算法进行了比较。结果表明,该算法可以快速、准确地追踪到最大功率点,具有很好的效果。     

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。     

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。     

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,提出了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。     

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.     

萤火虫算法的改进及其在光伏MPPT中的应用

针对萤火虫(FA)算法易陷入局部最优等缺点,提出一种基于混沌优化和高斯变异的萤火虫(CGFA)算法。首先在萤火虫初始位置进行混沌优化,使其分布均匀;然后在萤火虫移动过程中采用高斯变异,使其避免陷入局部最优。同时,将CCGFA算法和FA算法分别应用于三种基准函数,将其进行测试与比较,得出CGFA算法性能优于FA算法的性能。再者,将CGFA算法、FA算法、ABC算法分别应用于光伏MPPT中,通过仿真与实验,验证了CGFA算法的优越性。     

基于GWO算法光伏阵列多峰值的MPPT

针对因遮挡处于部分阴影条件下的光伏阵列, 其功率特性曲线由单峰曲线变为叠峰曲线, 使最大功率点跟踪(MPPT)算法失效, 而其他智能算法(如粒子群优化(PSO)算法)存在参数较多、 收敛速度慢、 振荡幅度大等问题, 将收敛速度快、 求解精度高的灰狼优化(GWO)算法应用于光伏阵列多峰值MPPT算法中. 先建立处于局部遮挡情形下光伏阵列的数学模型, 再解析基于GWO算法的MPPT算法原理. 仿真实验结果表明: GWO算法可快速跟踪到最大功率点; GWO算法比PSO算法的跟踪速度提高1倍, 跟踪效率提高0.1%.     

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.     

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.     

PV系统的变电压MPPT算法及仿真

要提高光伏发电系统的输出效率,必须要有高效的最大功率跟踪(MPPT)方法.文中通过理论分析与仿真研究,发现同一块太阳能电池在相同的温度和照度、不同的二极管品质因子和反向饱和电流下,输出的光生电流是相等的.根据这一结论提出了一种与天气状况相匹配的变电压最大功率跟踪(MPPT)算法.该算法利用爬山法(PO)求取实际的二极管品质因子和反向饱和电流,然后停用该法,通过综合补偿准确跟踪到实际的最大功率点.最后,结合变化的天气情况,验证了该算法的正确性与有效性.     

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．     

改进型变步长光伏最大功率点快速跟踪

介绍硅太阳能电池Matlab/Simulink仿真模型,通过该模型得到太阳能电池模型的输出特性曲线和最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)曲线;其次介绍MPPT原理,对传统的扰动观察(perturbation andobservation,P&O)法进行研究,提出一种基于功率斜率曲线的判断标准.基于改进的变步扰动法,利用Matlab/Simulink工具,建立相应的电池控制模块,最后给出仿真曲线.该方法能够适应光强和温度的快速变化,快速跟踪最大功率点,比传统的扰动观察法更好地满足跟踪速度和跟踪稳定性的要求.     

最大功率点跟踪方法在风力发电系统中应用浅析

针对风电机组最大功率点跟踪控制问题,详细阐述了风电机组最大功率点跟踪原理以及影响因素,在此基础上从改善风电机组最大功率点跟踪(MPPT)动态特性、融合现代控制理论及多目标优化控制方面就风电系统MPPT研究现状和发展趋势做了探讨。