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.     

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.     

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。     

光伏系统最大功率跟踪控制方法的研究

无论是独立光伏发电系统或是光伏并网发电系统,为了有效利用有限的太阳能,最大功率跟踪都是控制功能中的重中之重。本文在建立光伏电池数学模型的基础上,提出了光伏电池最大功率跟踪技术的概念,并分析比较当前常用的最大功率跟踪控制的方法及其特点,为以后更深入的研究提供一定程度的理论基础。     

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.     

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。     

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.     

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。     

最大功率跟踪的光伏并网逆变器研究

光伏并网发电系统是光伏系统发展的趋势.根据光伏阵列的特性,设计了一套新型的能实现最大功率跟踪的光伏并网逆变器.逆变器由DC-DC和DC-AC两个部分组成并通过Dclink相连接,控制部分采用基于DSP(TMS320F240)控制的最大功率跟踪和电流跟踪控制策略,实现了与网压同步的正弦电流输出,逆变器效率为0.78,功率因数为0.97,输出电流的基波分量占电流总量的99.6%.     

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.     

考虑动态环境下的光伏系统柔性功率点自适应跟踪控制算法

随着并网光伏发电的日益增长,其随机性给电力系统运行带来了新的挑战(如过负荷和过电压).柔性功率点跟踪(flexible power point tracking,FPPT)可以将光伏输出功率限制在特定值,以解决一些运行难题.传统的基于扰动观测法的FPPT算法存在动力学慢的问题,因此,提出一种自适应FPPT算法,该算法在变化的环境条件下(如云层通过)具有快速的动态特性,同时在稳态下保持低功率振荡.所提算法在每个扰动下使用额外的测量采样来观察运行条件的变化(如太阳辐照度),然后,根据观测条件(如暂态或稳态)自适应地计算电压阶跃,以提高跟踪性能.最后,通过在3 kVA的单相光伏并网系统上进行仿真实验验证了该算法在不同运行条件下的快速动态性和高精度方面的有效性.     

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。     

具有最大功率跟踪功能的光伏户用逆变电源

光伏户用逆变电源在太阳能光伏利用方面具有重要地位。文章提出了一种新型的具有最大功率跟踪功能的光伏户用逆变电源电路 ,该光伏户用逆变电源充分利用了 Intel8X196 MC微处理器的功能 ,在基本不增加成本的情况下实现了真正的 MPPT。从研制出的样机看 ,系统使用效果较好 ,输出电压波形和稳定度均达到了世界先进行列的技术标准。     

光伏系统两种最大功率跟踪方法比较及并网仿真

针对目前光伏系统元件仿真存在的稳定性问题,通过对光伏电池输入输出特性及等效电路进行分析,使用传递函数建立了两级式光伏并网发电系统的数学模型,其中包括电流输入型光伏电池、直流升压电路和逆变电路,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。利用该模型可以模拟任意光照强度和温度下光伏电池的输入输出特性。对电流扰动法和电导增量法两种最大功率跟踪(MPPT)方法进行了仿真对比,总结了两种方法的优缺点及适用场合。使用该模型实现了光伏电池逆变并网仿真。     

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。     

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。