基于粒子群算法的MPPT控制策略研究

获取光伏电池板最大功率跟踪点的方法较多.常规算法存在控制精度差、最大功率点附近震荡、响应速度过慢、或成本过高等问题.将粒子群算法与光伏发电的最大功率点跟踪结合,提出利用粒子群算法来找光伏电池特性曲线中P-U的最高点,并且用算例证实了此方法的可行性.     

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。     

光伏系统中一种改进MPPT算法的研究

针对传统扰动观察法存在功率振荡和误判的问题,提出了一种功率预测与自适应变步长相结合的扰动观察法。自适应变步长能够按照P-U特性曲线的斜率自动改变步长,进而解决传统扰动法跟踪速度与跟踪精度不能兼顾和稳定后功率波形振荡较大的问题。当光照强度发生剧烈变化时,功率预测法能够根据P-U输出特性曲线进行预测,进而达到消除误判的问题。在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统MPPT仿真模型,并对改进扰动法和传统扰动法进行仿真对比,结果表明,改进的扰动法能够克服传统扰动法存在功率振荡和误判问题,可以使光伏系统快速、准确地实现最大功率点跟踪控制,并使之稳定运行在最大功率点处。     

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。     

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．     

太阳能光伏发电系统的计算机仿真与分析

借助LabVIEW软件平台,建立了太阳能光伏发电系统的模型,动态地模拟了真实太阳能光伏发电的过程,展示了太阳辐射强度的变化对太阳电池输出特性曲线的影响．建立了光伏发电最大功率跟踪模型,以家用光伏发电系统为例,进行了优化设计;并通过计算机仿真对系统作了检测评估,分析了影响光伏发电效率的因素．     

基于改进布谷鸟算法结合电导增量法的最大功率点追踪

动态遮阴下,光伏阵列的输出P-U曲线会出现多个功率极值点,传统最大功率点追踪会陷入局部最优。为此,本文提出基于自适应差分进化的改进布谷鸟(ICS)算法与电导增量法(INC)相结合的复合算法(ICS-INC)。该算法提出自适应抛弃概率和自适应步长因子,结合差分变异进行随机偏好游走,使算法的搜索开发能力得到提升,避免陷入局部最优。通过改进Lévy飞行公式减小其随机性,减小算法的迭代次数来缩短跟踪时间,由INC实现局部快速搜索,稳定输出最大功率。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的追踪速度,全局搜索性以及环境变化的适应能力均得到提升。     

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。     

额定功率下光伏发电系统的功率控制研究

通过对光伏电池的分析,应用Matlab/simlink仿真软件工具,建立了光伏电池的数学模型和仿真模型.基于此模型,针对光伏发电系统效率低的问题,研究了在额定条件下光伏发电最大功率跟踪问题.分别对最大功率跟踪控制的两种方法PID控制与改进扰动法控制进行了仿真,并分析了这两种方法各自的优缺点.仿真结果表明,PID控制的振荡小,而改进扰动法的效率更高.     

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。     

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。     

具有MPPT功能的光伏系统仿真

光伏发电受制于太阳能电池较低的转换效率,使得其最大功率点的跟踪,成为提高光伏发电效率的关键。通过对太阳能电池等效电路和输出特性的分析以及对最大功率点跟踪原理的研究,利用 Matlab/Simulink,并结合Boost 电路,构建了通用型的光伏系统仿真模型。该仿真模型采用扰动观测法跟踪太阳能电池最大功率,并对太阳能电池在环境温度、日照强度固定及动态变化情况下的最大功率点跟踪进行了仿真测试,测试当两者同时变化时,日照强度变化对太阳能电池输出功率的最大值影响比较大,其中当日照强度增大200,W/m2时其输出最大功率增幅达28%。仿真结果表明,该模型能够准确迅速地对太阳能电池的最大功率点进行跟踪。     

光伏并网发电系统中公共连接点的电压调节

光伏并网发电系统通常应用于薄弱电网末端,输出功率的随机性会造成并网点处电压波动。利用光伏自身无功调节可抑制电压波动,为分析抑制效果,本文推导出光伏并网发电系统输入电网的有功、无功功率调节范围。当光伏无功调节效果不满足国标要求时,使用超导储能动态电压恢复器（DVR）维持公共连接点（PCC）电压的稳定。本文采用了PCC电压外环,电容电流内环的双环控制策略,结合空间矢量脉宽调制（SVPWM）对变换器进行控制,仿真结果表明超导储能动态电压恢复器可快速稳定公共连接点电压。     

光伏并网发电系统中公共连接点的电压调节

光伏并网发电系统通常应用于薄弱电网末端,输出功率的随机性会造成并网点处电压波动。利用光伏自身无功调节可抑制电压波动。为分析抑制效果,推导出光伏并网发电系统输入电网的有功、无功功率调节范围。当光伏无功调节效果不满足国标要求时,使用超导储能动态电压恢复器(DVR)维持公共连接点(PCC)电压的稳定。采用了PCC电压外环,电容电流内环的双环控制策略,结合空间矢量脉宽调制(SVPWM)对变换器进行控制。仿真结果表明超导储能动态电压恢复器可快速稳定公共连接点电压。     

多因素耦合对光伏发电性能影响的试验研究

为了解苏州地区各因素耦合对光伏发电性能的影响,在苏州科技大学搭建了太阳能光伏一体化材料试验台,将所采集到的同步光伏发电数据及环境气象参数进行研究分析,首先采用了多元线性回归方程的分析方法,分析了各影响因素与光伏板表面温度之间的关系。接着研究了光伏板表面温度对光伏板发电量的影响;并采用了一元线性回归方程分析其之间的关系。然后采用趋势面分析法,分析了光伏板表面温度和太阳辐射量量对多晶硅光伏板发电量的影响。研究表明:环境温度每升高1℃,光伏板表面温度增加0.908℃;室外风速每增大1 m/s,光伏板表面温度降低0.056℃;总太阳辐射强度每升高1 W/m~2,光伏板表面温度增加0.035℃;室外湿度每增大1%,光伏板表面温度降低0.172℃;且光伏板表面温度每升高1℃,发电量增加0.073 W·h。同时,趋势面分析发现光伏板表面温度与太阳辐射量对发电量的影响呈双向变化的趋势,即太阳辐射量的正向变化,光伏板表面温度负向变化,且两级变化趋势明显,中间变化趋势平缓。     

直流逆变分布式电源降阶模型及小扰动稳定分析

分布式电源类型及控制方式多样,致使含多种分布式电源的小扰动机电暂态分析的电网模型复杂,分析难度加大.针对应用较广的光伏和燃料电池两种分布式电源,在对其全阶状态空间模型的特征分析和电池动特性时间尺度分析的基础上,提出了前馈解耦控制下考虑电池U-I外特性和逆变控制系统动特性的光伏发电系统降阶模型和忽略逆变系统快动态特性的燃料电池降阶模型,并应用于4机2区域系统并网小扰动分析.研究结果表明:直流DG并网主要通过改变系统潮流及平衡点影响系统阻尼特性;直流DG出力增加时,与采用降低出力增加旋转备用运行方式的常规机组强相关的模式阻尼特性会呈现增大的趋势.     

太阳跟踪式光伏发电系统的研究

为了提高对太阳能的利用率,最大限度地获得输出功率,目前普遍采用太阳跟踪式的光伏发电方式.介绍了常见的太阳跟踪式光伏发电系统的基本原理、结构及其实现.