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.     

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...     

光伏发电非线性步长最大功率跟踪算法

针对光伏发电最大功率跟踪速度慢、损耗大的问题,提出一种非线性步长最大功率跟踪算法.将matlab仿真结果与实验测得数据进行对比表明:在光照强度、温度等外界环境改变的情况下,系统能快速稳定的跟踪到最大功率点,减少了波动造成的损耗,有效提高了光伏发电系统的效率.     

浅析光伏发电最大功率跟踪算法改进

本文通过对光伏发电模块原理进行分析,依据数学公式搭建系统仿真模型。在此基础上,进行已有＂扰动观察＂最大功率跟踪方法仿真,指出既有方案的不足,并提出改进,为光伏系统仿真工作提供参考。     

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。     

光伏系统最大功率点跟踪技术的比较

针对目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状,根据控制算法的不同分类,选取干扰观测法、电导增量法、模糊控制法作为研究对象,分别建立控制模型,采用MATLAB/Simulink进行系统整体仿真,并对3类方法进行实验研究,将仿真和实验结果进行分析比较,得出各类MPPT控制方法在稳态控制精度、动态响应、误判纠正及硬件实现要求等方面的量化参数。基于以上量化参数,结合各种方法的理论分析和实验波形,提出各种方法在实际应用中的适用条件和范围,便于实际系统在众多MPPT实现方法中合理选取最佳方案。     

双门限值变步长光伏最大功率点跟踪

针对传统的干扰观察法和变步长干扰观察法的不足,提出了双门限值变步长光伏最大功率点跟踪法.该方法分别将功率曲线的斜率值乘以和除以输出电流而得到2个步长选择标准,每一标准下设一门限值.利用Matlab/Simulink工具建立相应的光伏阵列控制模型,对该方法和变步长干扰观察法的仿真.结果表明：该方法跟踪速度快、稳定性高,特别是当光强突变时也能快速地追踪到最大功率点.     

光伏电池输出特性与最大功率点跟踪研究

根据太阳能电池内部结构和等效电路研究其输出伏安（I-V)特性,利用Matlab工具,使用牛顿迭代法求解伏安特性,模拟不同太阳光照强度、环境温度下的光伏阵列I-V特性。同时基于扰动观测法,对光伏系统的最大功率点跟踪进行了仿真研究。     

BP神经网络下光伏最大功率点跟踪方法

为提高光伏并网发电系统的转换效率,提出了采用神经网络结合变步长占空比扰动法的最大功率点跟踪方法.检测温度和照度值,作为网络训练的输入值;通过变步长占空比扰动法,计算出当前最大功率点的电压值,作为网络的输出值;多次改变温度和照度值,获得网络的原始样本进行学习训练,得出网络各个节点的权值;再输入检测的温度和照度值,对网络进行验证.实验结果表明:此方法运算速度快,准确率高,系统电路损耗低,并且具有较高的稳定性.     

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.     

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。     

基于改进粒子群算法光伏最大功率跟踪

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）。粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为了解决以上的缺陷,本文提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,本算法有良好的响应速度和较高的优化精度。     

基于蚁群算法的局部阴影光伏最大功率跟踪算法

针对局部阴影情况下光伏输出曲线非线性和多峰值的特性,提出基于蚁群算法的光伏多峰值最大功率跟踪算法.通过对光伏输出曲线的结构及均匀分布特性的分析,构建蚁群极值寻优过程,对特定区间进行极值点搜索,最后求出最大功率点.仿真表明,该算法能够有效地跟踪全局最大功率点,避免其收敛于局部最优解,与传统全局扫描算法不同,其收敛速度及精度不受光伏曲线形状的影响.     

基于电导增益的光伏最大功率点的跟踪算法及仿真

根据光伏电池的工程数学模型,利用Matlab/simulink软件对光伏电池的输出特性进行了仿真,模拟了光伏电池的输出特性,讨论了温度和光照强度对光伏电池输出特性的影响.此外,还研究了基于电导增益法的最大功率点跟踪算法,分析了最大功率点附近的振荡现象.结果表明,采用变步长的电导增益法,可以有效地抑制最大功率点附近的振荡现象.     

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。     

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.     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法研究

采用单片机控制系统实现最大功率点跟踪(M PPT),着重对最大功率跟踪控制中DC-DC变换器的原理和控制方法进行了研究和实验,采用了升降压式(Buck-Boost)DC-DC转换电路[3]来实现最大功率点跟踪,该方法电路简单、软硬件结合、控制方法灵活,明显提高了太阳电池充电系统的整机效率.     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制的研究

针对扰动观察法的速度和精度在很大程度上受扰动初始值和扰动步长的影响,且在最大功率点附近存在功率振荡现象等问题,提出一种改进扰动观察法。首先当日照变化较快时,利用短路电流使输出功率能够快速跟踪在最大功率点附近,然后采用可变步长的扰动观察法使光伏电池稳定在最大功率点。通过仿真实验证明该改进方法明显缩短了最大功率点的跟踪时间,并且基本消除了功率振荡现象,提高了最大功率点跟踪控制技术。     

基于改进粒子群算法光伏的最大功率跟踪

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为解决以上的缺陷,提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,改进算法有良好的响应速度和较高的优化精度。     

光伏系统最大功率点追踪算法研究综述

目前,能源危机日益严重,为了提高光伏系统的输出功率,保证在不同环境下始终能输出最大功率,需要对光伏电池最大功率点进行追踪。文中在分析最大功率点追踪的基本原理基础上,介绍了目前常用的最大功率点追踪方法,重点分析了单峰值和多峰值条件下最大功率点追踪算法,并对今后最大功率点追踪的发展趋势进行了展望。