太阳能光伏发电系统MPPT综述

太阳能光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪,主要介绍了几种常见的太阳能光伏发电系统控制方法,包括恒压跟踪法、电导增量法、扰动观察法以及模糊控制法,分析了各自的优缺点,并指出了MPPT方法的发展趋势.     

基于模糊控制与电导增量法的MPPT仿真研究

为更好的跟踪光伏发电系统最大功率点,通过对光伏电池特性的分析,在电导增量算法基础上引入模糊控制,采用了一种电导增量法与模糊控制结合的最大功率点跟踪(MPPT)算法.通过设计模糊控制器以及搭建光伏电池MPPT仿真模型,并与传统电导增量法进行仿真比较,实验结果表明,基于模糊控制与电导增量法的MPPT提高了跟踪速度,减小了稳定运行时系统的震荡问题.     

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.     

基于模糊控制的太阳能光伏发电系统的MPPT研究

将太阳能光伏发电系统作为研究对象,以跟踪太阳能电池的最大功率为目标,在Matlab环境下,利用Simulink仿真技术,建立仿真模型,对太阳能光伏发电系统的MPPT进行研究.阐述了模糊控制法的基本原理,分别验证了环境条件的改变引起的功率变化.介绍了扰动观察法和电导增量法两种经典方法,比较这三种方法的实验结果,可以证明模糊控制法具有较好的动态和稳态性能.     

基于增量电导法的光伏系统典型MPPT分析

太阳能光伏组件是非稳定电源,为有效利用太阳能,必须对其进行最大功率点跟踪（MPPT）。该文分析了光伏发电MPPT原理,提出一种基于占空比扰动的MPPT控制方法,在Matlab中建立增量电导法仿真模型,仿真结果显示该方法能实现最大功率点跟踪,并且增量电导法性能要明显优于扰动观察法,但其硬件要求高。     

基于变论域模糊控制的光伏发电MPPT控制

结合变论域模糊控制理论,设计一种变论域模糊MPPT控制器.选择基于函数模型的可变伸缩因子,给出具体的变论域模糊控制算法流程,并在MATLAB仿真平台下,构建光伏电池充电器模型.仿真结果表明:在温度和光照改变情况下,采用变论域模糊控制算法可实现系统最大功率跟踪;与扰动观察法和电导增量法相比较,该算法兼顾最大功率跟踪精度与响应速度,具有较好的控制效果.     

基于改进扰动观察法的最大功率点跟踪研究

基于光伏电池工程数学模型,分析了温度及光照强度对光伏电池输出特性的影响.针对常规扰动观察法和电导增量法难以兼顾动态性能和稳态性能的不足,提出一种改进的变步长扰动观察法,该算法可在光照强度发生突变时快速实现最大功率跟踪.比较了改进算法、扰动观察法和电导增量法3种算法的最大功率跟踪P-V仿真曲线,结果表明,采用改进算法可兼顾跟踪精度与响应速度,具有较好的动、稳态性能.     

模糊控制的占空比扰动观察法在光伏MPPT中的应用

本文针对传统的光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术需要检测光伏电池的输出电压、电流两个变量,研究了一种只需检测输出电流实现MPPT的算法。同时,由于传统占空比扰动观察法会使系统在最大功率点附近振荡而造成功率损耗,研究将模糊控制器应用于占空比扰动观察法中。通过理论分析及仿真研究结果表明,新的算法能快速、准确地实现光伏电池MPPT,并减少了系统成本和功率损耗。     

局部遮挡下光伏组件MPPT复合算法

当光伏组件受到局部阴影遮挡时,其最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)过程常出现误跟踪、跟踪速度慢、光伏组件输出功率低等问题.为使局部阴影下光伏组件保持快速、稳定、准确地最大功率输出,基于电导增量法(incremental conductance algorithm, INC),结合全局比较算法(global comparison algorithm, GCA),提出一种基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法(INC-GCA),并通过搭建Simulink仿真模型和设计光伏试验平台,验证该算法的可行性.结果表明：基于电导增量/全局比较的复合MPPT算法在光伏组件受到局部阴影遮挡时可准确追踪到最大功率,且跟踪速度快、可靠性高,完全避免了误跟踪问题;相较于电导增量法,该算法可有效提高光伏系统的发电效率,提升光伏电站的经济效益.     

光伏发电系统的一种模糊MPPT控制方法

为了提高光伏(photovoltaic,简称PV)发电系统的最大功率跟踪(maximum power point tracking,简称MPPT)速度,提出了一种模糊MPPT控制方法.该方法将传统的扰动观察法与模糊控制技术相结合,通过对寻优步长的模糊控制实现了最大功率点(maximum power point,简称MPP)的快速跟踪.最后,仿真实验验证了该模糊MPPT控制方法具有比传统扰动观察法更好的暂态性能和稳态性能.     

基于电导增量法与模糊控制组合的MPPT技术研究

通过对光伏电池特性的分析以及对电导增量法和模糊控制技术两种最大功率点跟踪（MPPT）方法的研究,提出了组合两种算法的MPPT技术．仿真结果和实验数据均表明,组合算法能使光伏发电系统快速、准确地跟踪最大功率点,提升了系统总体性能,具有良好的动态和稳态特性．     

微元步长自适应增量电导法实现MPPT的控制

为了更大程度的提高光伏发电系统的最大输出功率,通过对光伏电池功率、电压(P-U)特性的数学建模分析,在增量电导法的基础上,提出最大功率跟踪控制算法(MPPT)——微元步长自适应增量电导法.改善了传统增量电导法步长选择不确定性的弊端.通过引入变步长控制因子k,以微元步长Δd自适应的跟踪最大功率点.在Matlab/Simulink环境下进行了仿真验证.结果表明该算法明显缩短了跟踪时间,并且有效地抑制了系统在最大功率点(MPP)附近的振荡现象,提高了系统的跟踪速度和精度.     

恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪

针对光伏发电系统的最大功率点跟踪（MPPT）原理进行了详细的分析和阐述,介绍了常用的电导增量法的优缺点,在此基础上提出了基于恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪算法。通过Matlab/simulink进行系统仿真,给出了光照突变时电导增量法和恒压法结合变步长电导增量法的最大功率点跟踪曲线。实验结果表明,该改进的算法具有更优的系统响应特性和稳态特性。     

一种改进的光伏发电系统MPPT控制方法

目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法很多,介绍了3种常用的MPPT控制方法:固定电压法、扰动观察法和电导增量法,并通过仿真比较了其启动时间、动态响应速度和稳态精度,在此基础上提出了一种改进的MPPT控制方法——固定电压结合扰动观察法.仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高.     

短路电流法和变步长电导增量法结合的最大功率跟踪算法

最大功率跟踪技术被广泛应用于光伏发电系统,从而使光伏阵列在阳光的照射下发出最大功率。变步长电导增量法因为易于应用,且跟踪精度较高而被广泛采用;然而传统的变步长电导增量法在响应时间和功率振荡方面还存在一定的缺陷。提出了一种新颖的短路电流法与变步长电导增量法结合的算法,实验结果表明,采用新算法的光伏发电系统的稳态特征和暂态特性都表现优异。     

短路电流法和变步长电导增量法结合的MPPT算法

最大功率跟踪技术被广泛的应用于光伏发电系统,从而使光伏阵列在阳光的照射下发出最大功率。变步长电导增量法因为易于应用且跟踪精度较高而被广泛采用,然而传统的变步长电导增量法在响应时间和功率振荡方面还存在一定的缺陷,本文提出了一种新颖的短路电流法与变步长电导增量法结合的算法,实验结果表明,采用新算法的光伏发电系统的稳态特征和暂态特性都表现优异。     

光伏电池的MPPT技术研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪技术(MPPT),对比分析了扰动观察法、电导增量法的技术原理和工程应用优缺点,为解决局部阴影情况下的多峰值问题,提出了一种改进的PSCMPPT算法,通过Matlab软件建立模型对比仿真试验,证明了算法的时效性和精确性.     

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。     

电导增量-滑模控制最大功率点跟踪的研究

针对传统方法在光伏发电系统最大功率跟踪中难以同时满足稳定性和响应速度的问题,提出一种基于电导增量-滑模控制最大功率点跟踪的方法,并设计相应的滑模控制器。该方法选择的滑动面使系统渐进稳定同时具有良好的动态品质,并且采用一条直线滑动线,所选滑动线能够改变升压斩波电路的切换模式,迫使光伏阵列工作点在光伏特性曲线上的最大功率点附近移动,从而光伏阵列产生最大功率。仿真结果表明:该方法与传统的电导增量法和滑模控制法相比,能够快速实现最大功率点的跟踪,提高系统的响应速度,并增强系统在最大功率附近的稳定性。     

3步光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列的P-U特性曲线在局部阴影的情况下会呈现多个极值点,传统算法容易陷于局部极值,智能算法追踪耗时过多.在研究两类算法的基础上,提出一种基于扰动观察法和粒子群算法的3步最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围并确定粒子数目;采用改进粒子群算法实现全局搜索寻找最优局部;采用逐步逼近的扰动观察法在最优局部内搜索最大功率点.仿真结果表明:该算法在均匀光照和局部遮阴情况下均能准确迅速地跟踪到最大功率点,相比于粒子群算法,追踪时间缩短35%,以上.