基于自适应粒子群算法在光伏阵列多峰值系统MPPT的控制

在局部阴影的条件下,由于光伏阵列的P-U曲线会存在多个峰值点,传统的扰动观测方法不能快速追踪到最大功率点。本文对粒子群算法的设计参数、执行流程等方面进行优化,提出了一种基于自适应粒子群算法对光伏并网系统MPPT的控制策略,最后进行了Matlab/Simulink仿真。结果表明,该控制策略可以快速、准确地搜寻到最大功率点,能够抑制复杂条件下环境因素的影响,提高算法的跟踪精度和光伏电池的整体工作效率。     

基于复合算法的光伏最大功率点追踪

由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。     

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。     

基于改进MPPT算法的单级式光伏并网系统

为了克服传统两级式光伏并网系统在设备体积、成本和控制复杂度上均存在的不足,提出了一种无直流稳压环节的新型单级式光伏并网系统电路拓扑和适用于此拓扑的电压变化速度受限的最大功率点控制算法(VVSL-MPPT)。使用仿真和实验的方法,对系统的性能进行了验证。实验样机实现连续工作10h的稳定运行,输出稳定在系统最大功率点,并于14:00:00左右达到全天峰值。结果表明,在此算法控制下,系统可稳定追踪最大功率点,并对光照突变等恶劣情况,有较强的适应能力。     

光伏系统中全局最大功率点的优化

针对当光伏列阵接收到不均匀光照时,整个光伏系统的P-V曲线变为多峰值曲线,采用传统的最大功率点跟踪方法不能很好地追踪最大功率点的问题,提出一种基于改进的模拟退火-粒子群算法的最大功率点跟踪方法。研究结果表明:该优化算法中加入存储单元,保证了算法不会陷入局部最大值点,同时引入粒子群适值函数,调整退火温度,保证了运行速度;通过该方法可以快速的准确地找到光伏系统的全局最大功率点;仿真结果证明了该算法的正确性。     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于改进PSO算法在局部遮阴下光伏系统MPPT中的应用

在局部遮阴条件下，光伏阵列的功率输出曲线存在多个峰，为确保光伏系统能够更好地工作在最大功率点，提出一种改进粒子群(PSO)算法.自适应调整惯性权重和学习因子，并引入差分进化(DE)算法中的变异、交叉等操作来丰富粒子多样性，使算法不仅有更快的收敛速度，而且在遮阴条件下也能精准追踪到最大功率点.在Simulink中搭建系统仿真模型进行仿真试验.结果表明，改进粒子群算法能够明显提高追踪最大功率点的速度和精度.     

基于占空比干扰观测法的MPPT控制

为解决光伏并网发电系统非线性和时变性导致的光伏阵列最大功率点偏移问题,提出了一种基于占空比干扰观测法最大功率跟踪控制算法.基于对光伏阵列等效电路的研究,确定了光伏阵列何时能够获得最大功率,并分析了当外界环境变化时最大功率点的跟踪过程;研究了光伏并网发电系统的结构,确定了最大功率点跟踪的实现方式;最后分析了基于占空比干扰观测法最大功率点跟踪控制原理,并在Matlab环境下进行了仿真研究.结果表明该方法比基于占空比恒电压最大功率点跟踪法具有更强的抗干扰能力,并且其控制结构简单,非常适合工程应用.     

适用于光伏多峰功率跟踪的改进型粒子群优化算法

针对在自然环境下光伏阵列上时常发生的局部阴影而引起P-V曲线由单峰转变成多峰状态,从而导致常规最大功率跟踪算法失效的问题,在研究传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进型控制算法。该算法采用全局模式和局部模式两种运行手段定位最大峰值点,在对粒子群优化的速度更新方式上,去除了大量的随机变量干扰,使结构优化非常明显。改进后粒子群优化算法能够使功率跟踪避免陷入局部最优,使之找到真正的最大功率点。通过与传统粒子群算法对比仿真及试验,结果表明,在光伏阵列局部遮荫的情况下,改进后的粒子群优化算法可以快速准确地搜索到最大功率点,追踪精度高达95%,并且比传统的粒子群算法在搜索效率上提升28%,较好地避免了陷入局部最优。     

高斯-赛德尔法求解光伏阵列最大功率点基准值

为了快速且准确地求解光伏电池模型参数,进而求解局部阴影条件下光伏阵列的最大功率基准点值,采用高斯-赛德尔法,从工程实际出发,根据局部阴影下的光照情况,把光伏阵列模型分解成光照均匀条件下的多个新光伏阵列模型,利用光伏电池数据手册可以快速且准确地求解模型参数。仿真结果表明:高斯-赛德尔法能够快速且准确地求解拆分后模型的光伏阵列最大功率点基准值;该方法适用于光伏阵列在局部阴影条件下的输出特性和各个峰值点最大功率基准值求解问题。     

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。     

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。     

阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究

基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线.在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值.     

太阳能电池最大功率点的模糊控制方法

分析了太阳能光伏发电过程中最大功率点的原理,并阐述了目前主要的获得最大功率点的方法,提出了利用模糊控制来进行最大功率点获取的方法,并进行了Matlab仿真,通过对比得出模糊控制方法的优缺点.     

光伏系统最小二乘法的MPPT追踪

为了克服传统固定电压法和扰动法存在的缺陷,提出了基于三点最小二乘法的最大功率点跟踪方法.该方法将定步长与变步长相结合,提高了追踪最大功率点的准确性、快速性以及输出电压的稳定性.利用Simulink建立仿真模型,在不同的起始电压和步长的情况下,追踪光伏电池的最大功率点.仿真及实验结果表明:三点最小二乘在最大功率点跟踪控制过程中跟踪精确,系统工作稳定,输出功率有明显提高.     

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.     

基于扰动观察的改进MPPT算法研究

针对光伏电池最大功率点具有线性的特点,本文通过线性拟合把操作点锁定在最大功率点附近,再结合扰动观察法准确地追踪MPP点,从而提出改进的MPPT算法。相较于传统的扰动观察法而言,改进的MPPT算法能够更加快速、准确且少波动地追踪MPP点。最后,通过在Matlab上搭建仿真实验平台验证了所提出算法的有效性和优越性。