光伏电池最大功率点跟踪

为了快速稳定地跟踪到光伏电池最大功率点,提出基于固定电压法和导纳增量法相结合的光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)方案.固定电压法用来迅速跟踪近似最大功率点,导纳增量法则用来进行精确跟踪,仿真结果表明此方案能快速地跟踪到光伏电池的最大功率点.在此基础上加入环境判断因子,提高了光伏电池在多云天气情况下最大功率点跟踪的稳定性.     

遮挡条件下的光伏阵列最大功率点跟踪

光伏发电系统在遮挡条件下会出现阴影效应,为了解决光伏阵列最大功率点跟踪方法精度低的问题,提出一种光伏阵列最大功率点跟踪方法.根据光伏发电系统的结构和局部遮挡条件下的最大功率点输出特性,由光伏电池等效电路建立光伏电池的数学模型,采用人工鱼群算法实现光伏阵列最大功率的轨迹跟踪,并在Matlab实验平台上测试其有效性.该方法克服了传统方法的局限性,能够对光伏阵列最大功率点进行高精度跟踪,提高了光伏阵列最大功率点的跟踪效率,改善了光伏发电系统的工作性能.     

适用于无线传感器网络太阳能系统的MPPT算法

结合无线传感器网络节点的工作特点及光伏供电系统特性,设计了一种新型光伏电池最大功率点跟踪算法。利用光伏电池物理特性中最大功率点随工作环境温度变化的事实,在无线传感器网络节点工作周期内将环境温度测量值引入跟踪算法中,实现系统最大功率点跟踪高可靠性、低复杂性、低成本及较高精度的目标。数学模型仿真及小型光伏电池实际测试结果均...     

光伏系统最大功率跟踪控制的仿真研究

基于光伏电池工程的数学模型,分析了温度及光照强度对光伏电池输出特性的影响,采用扰动观察和模糊控制2种方法,验证了光伏系统最大功率跟踪的可行性,分析并比较了最大功率跟踪的P-U仿真曲线,结果表明采用模糊控制方法时系统在到达最大功率点处稳定性较好.     

光伏发电MPPT的灰色模糊PID控制

分析了光伏电池的输出特性.根据光伏电池的功率-电压曲线,在已有控制算法的基础上,采用灰色模糊/PID双模控制,即在外界环境或者负载发生变化,导致远离最大功率点时,采用模糊控制进行控制,使系统能够快速跟踪到最大功率点.由于模糊控制属于有差控制,在最大功率点附近仍然有震荡,造成一部分功率损失,所以当系统工作在最大功率点的附...     

光伏发电系统MPPT固定频率滑模控制

基于光伏电池的数学模型,采用Buck电路作为实现电路,以开关周期平均状态概念为基础,建立光伏发电系统的平均状态数学模型.基于滑模控制理论和光伏电池的工作特性,设计了光伏发电系统最大功率点跟踪固定频率滑模控制器,对控制器的固定频率滑模控制算法采用Lyapunov方法进行了存在性和稳定性分析.在理论分析基础上,对光伏发电系统及固定频率滑模控制器进行了数字仿真和实际物理系统实验.仿真和实验结果表明,所设计的固定频率滑模控制器抖振很小,能很好地实现光伏发电系统最大功率点跟踪,控制算法实用有效.     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-V和I-V非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dV与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

基于模糊控制的光伏发电最大功率点跟踪

光伏电池的输出特性随负载及外界环境的变化而变化,采用最大功率点跟踪电路可充分发挥光伏器件的效能。根据常用光伏发电系统控制的优缺点及最大功率点跟踪的基本原理,本文提出了基于模糊控制具有在线参数调整的自适应占空比扰动法。当外界环境变化时,仿真结果显示系统能够很好的跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,具有很好的稳定性。     

基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于仿真模型,研究了太阳能光伏电池阵列的特性。采用Matlab/Simulink模块,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的仿真模型。模型不但能分析太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性,而且可仿真太阳能光伏电池阵列工作在最大功率点以及稳定工作区域内时具有线性关系,并进行了理论推导。该模型简单明了,计算速度快。仿真结果表明:仿真与实验结果相符合,当光伏阵列工作在稳定区域内的情况下,dP/dU与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

基于模糊控制的MPPT方法的研究

针对太阳能光伏系统是一个强非线性系统,太阳电池的工作情况很难用精确的数学模型来描述。根据光伏电池最大功率点跟踪原理,比较常用的MPPT方法的优缺点,将模糊控制理论引入到MPPT控制中,使系统能够快速响应外部环境变化,减轻最大功率点附近的功率震荡。论文建立了光伏系统的仿真模型,采取模糊控制策略,实现最大功率点的跟踪控制。     

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。     

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.     

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．     

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。     

PV系统变电压MPPT算法及其仿真研究

一种高效的最大功率跟踪方法对于提高光伏发电系统的输出效率是非常重要的。常用的恒定电压跟踪算法在快速跟踪最大功率点的过程中存在跟踪效率差、精度低和适应性差等问题。经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,不同的二极管反向饱和电流Io和品质因子n的情况下,输出的光生电流是相等的。结合爬山法得到实际的n和Io后,爬山法就不需要了。本文构建的跟踪最大输出功率的新颖的变电压MPPT控制算法可与天气状况相匹配,快速找到最大功率近似点,而通过综合补偿,可以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PSIM的光伏阵列仿真建模

根据光伏阵列物理机制的数学表达公式确定公式中的各个参数,采用PSIM软件进行物理机制的仿真建模,模拟实际光伏模块在不同的光照强度及环境温度下的I——V和P——V输出特性.基于物理本质的仿真模型具有较高的仿真度,建立该模型为光伏发电系统的研发以及模拟实时动态跟踪最大功率点提供了良好的仿真平台.     

基于Matlab的光伏阵列最大功率跟踪算法仿真与实现

本文基于matlab／simulink仿真工具建立光伏电池最大功率跟踪（MPPT）仿真模型,利用simulink中S-Function编程,实现了电导增量法的MPPT算法仿真,给出并分析了仿真结果。     

基于混合优化算法的最大功率点追踪方法

针对部分阴影条件下粒子群优化（PSO）算法追踪最大功率点时间较长与功率波动大的问题,提出一种基于万有引力与粒子群混合优化(GPSHO)算法的最大功率点追踪（MPPT）方法。该方法将万有引力搜索算法引入粒子群算法,在迭代过程中通过调节PSO算法的惯性权重、认知因子和社会因子提高算法的收敛速度,实现追踪全局最大功率点。仿真与实验结果表明:该方法能够在不同光照情况下精准地追踪全局最大功率点,其搜索速度大约比基于自适应惯性权重粒子群(APSO)算法的MPPT方法快１倍,功率振荡亦更小。