基于混合算法的光伏MPPT优化

在对比分析CVT-INC结合算法、PSO算法和PSO-BFA结合算法3种传统MPPT算法跟踪性能的基础上,提出适用于光伏阵列的CVT-PSO-BFA混合算法.MATLAB仿真结果表明:CVT-PSO-BFA混合算法在实现多峰值MPPT过程中,具有启动速度快、震荡幅度小、跟踪精度高等优点,可实现全局最优搜索.     

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。     

局部阴影条件下光伏阵列最大功率点跟踪研究

以1/4阴影覆盖下的光伏阵列为对象,用Matlab/Simulink仿真软件,通过构建阴影条件下光伏阵列数学模型,分别采用瞬时扫描法和扰动观察法进行最大功率点跟踪研究.结果表明:在1/4阴影覆盖情况下,扰动观察法只能跟踪到太阳能电池低压侧20V附近极大功率点,瞬时扫描法能跟踪到高压侧60V左右最大功率点.采用新型的瞬时扫描法能对局部阴影覆盖的光伏阵列实现更准确的最大功率点跟踪.     

基于改进PSO算法在光伏阵列多峰MPPT的研究

针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列出现局部阴影时,其输出P-U特性曲线表现出的多峰现象,导致跟踪不能完成真正的最大功率点跟踪,从而造成系统的输出功率降低的问题;粒子群算法(PSO)在全局搜索具有很好的作用,把PSO应用在MPPT之中,但其收敛速度与精度方面具有一定的缺点,为了提高PSO算法的跟踪精度和收敛速度,提出了把非线性控制策略与PSO算法相结合;通过Matlab/Simulink进行仿真验证,结果表明:改进后的粒子群算法在有无阴影和环境发生变化的情况下均可快速且稳定准确地跟踪到最大功率点的有效性,提高了光伏系统的发电效率。     

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。     

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.     

光伏阵列解析模型的研究

根据光伏阵列的特性和工作原理,抽象出光伏阵列的物理模型,从而给出光伏阵列的数学仿真模型。牛顿迭代法和不动点迭代法被用来求解代表光伏阵列伏安特性的超越方程。牛顿迭代法因其快速收敛而更适合用于求解光伏阵列的数学模型中超越方程。通过这个光伏阵列的数学模型,可以得到光伏阵列较为准确的伏安特性曲线。光伏阵列数学模型可以进一步应用在光伏系统的仿真当中。     

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%.     

实用光伏模块及MPPT Matlab仿真模型

基于光伏模块的数学模型,通过Matlab仿真建立光伏模块的系统模型及其最大功率点(MPPT)追踪的模型,利用该模型模拟在不同环境和太阳辐射强度的环境下的V-I和P-V特性,及其在不同环境下最大功率点追踪的特性曲线。该模型可直接应用于光伏发电系统的动态仿真,仿真结果证明了其实用性和可行性。     

太阳能光伏阵列数学模型的综述

随着太阳能发电技术的发展,对于光伏阵列的研究,尤其对其工程用数学模型的研究在全球范围日趋上升。通过对各类文献的广泛调查,综述了目前在工程技术上被普遍认可和应用的光伏阵列的数学模型,并对其优缺点和实用范围进行比较和讨论。     

局部阴影条件下光伏电池输出特性实验研究

光伏电池在运行期间容易受到周围建筑物、树木和电线杆以及天空中的乌云等影响,导致输出特性变坏,能量输出能力降低。本文根据光伏电池的数学模型,搭建具体系统,对阴影遮盖条件下光伏电池输出特性进行了研究。实验结果表明：阴影对电压、电流影响很大且不成比例,当阴影遮盖面积超过1/2后光伏电池输出功率降到原来的1%。     

基于k-均值的自适应PSO优化算法

提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法（KCMPSO）．首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度,其次引入自适应变异算子,有效地增强了粒子群之间信息交换和PSO算法跳出局部最优解的能力．几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的．     

解约束优化问题的新PSO算法

对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快地逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。     

基于移动性优化PSO的LEACH路由算法

针对LEACH算法存在随机选择簇首、没有考虑节点剩余能量对节点地位的影响以及节点位置和密集度不同造成节点能量失衡的问题,研究使用移动性优化PSO来改进LEACH算法以均衡不同位置簇头间的能耗.移动性优化PSO使粒子根据速度信息自适应调整参数进行搜索,可避免因PSO算法早熟收敛、易陷入局部最优而导致的不能有效控制网络分簇均匀性的问题.理论分析和仿真结果表明,基于移动性优化PSO的LEACH路由算法可以有效地提高节点能量利用率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

带逆变器的光伏发电系统MPPT控制方法研究

针对三种带逆变器的光伏(photovoltaic,简称PV)发电系统,首先分析了它们实现最大功率跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)控制的原理,然后找到了它们实现MPPT控制的约束条件,并在此基础上以其中一种结构的光伏系统为例,提出了一种实现MPPT控制的方法.最后,仿真实验一方面验证了实现MPPT控制的约束条件正确性,另一方面验证了所提MPPT方法的可行性和有效性.     

一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V特性建模方法

为了准确表征和预测光伏（PV）组件在不同工况下的电流电压（I-V）特性,本文提出一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V曲线黑盒建模新方法。首先通过皮尔森相关系数分析影响I-V曲线的环境因素;其次使用基于电压电流的双线性插值法对实测I-V曲线进行重采样,以提高I-V曲线上数据点分布的均匀性;进而使用基于辐照度温度的网格采样法对I-V曲线数据集进行下采样,降低数据冗余度;再利用量子粒子群（QPSO）算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值,从而构造QPSO-Elman预测模型。最后根据美国国家可再生能源实验室（NREL）提供的I-V曲线数据集进行实验验证和测试。实验结果表明,所提出的建模预测方法精度更高,稳定性和泛化能力更好。     

基于PSO的气动人工肌肉驱动关节优化的研究

提出在气动人工肌肉驱动的关节系统中,存在一个最优关节设计,包括关节半径、肌肉附着点最优位置等,使得对同一系统输出转矩达到最优.通过分析气动人工肌肉静态特性模型,推导出关节静特性模型.改变气动人工肌肉的状态参数进行仿真,得到关节半径变化、肌肉附着点变化与关节输出转矩、收缩量之间的关系,并利用PSO计算出最优关节半径与肌肉附着点最优位置.此分析方法与结果对气动肌肉驱动的仿生手臂的结构设计起到有效的指导作用.     

太阳能光伏阵列红外图像的特征提取

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、噪声较大及非均匀成像等问题和太阳能光伏阵列的红外图像特点,文章提出了先将待分析图像与正常工作的太阳能光伏阵列的红外图像作差运算,再采用二维阈值化与模糊聚类相混合的方法提取目标特征的方案,实验结果令人满意。     

地面光伏阵列的风洞测试探析

本文介绍了地面光伏陈列的风洞测试方法,包括试验用比例模型的制作、参数的选用、测试结果分析和相关的设计计算。传统的地面光伏阵列系统的设计依据的是单一部件或独立结构的理论分析计算,而通过风洞测试可以获得实际的测试数据支持。风洞测试的首要目标是获得风栽荷作用于光伏阵列各个组成的效果。     

带有MPPT功能的光伏矩阵仿真模型

基于光伏矩阵的物理特性,在Simulink仿真环境下,设计带有最大功率跟踪技术MPPT仿真算法的光伏矩阵仿真模型,应用于实际的单相光伏并网系统．测试数据表明,仿真模型可以模拟任意参数的光伏阵列、动态跟踪光照强度、环境温度的变化,为光伏发电系统动态仿真提供良好设计平台．