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.     

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。     

矿用光伏系统的最大功率点跟踪直接计算方法

为解决最大功率点跟踪算法扰动过程中的误判、功率损失,以及系统的振荡等问题,提出矿用光伏系统中最大功率点电压值的直接计算方法。以伏安特性公式作为计算的理论依据,通过电池板在标准状态下的参数推算伏安特性曲线的变化参数,得出当前短路电流、开路电压和温度。结合数值算法,计算当前最大功率点的电压。采用遗传算法求解过程参数,并结合实例验证理论的可靠性。     

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...     

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.     

基于自适应径向基函数神经网络的光伏MPPT研究

光伏系统在局部遮阴情况下,输出曲线呈现多峰特性.针对传统最大功率控制算法易追踪到局部最大功率点的缺陷,提出一种基于自适应径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的控制算法.该算法以自适应线性算法优化RBF神经网络的扩展常数与权重,克服了传统神经网络算法收敛速度慢、全局寻优差的缺点.在MATLAB/Simulink环境下建立自适应RBF神经网络仿真模型进行验证,结果表明,提出的算法在外界光照、温度发生变化时能准确找到光伏系统的最大功率点,且在收敛精度和收敛时间上均有很大的提升.     

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.     

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MATLAB的光伏MPPT仿真研究

基于光伏电池的工程模型,利用MATLAB中的simulink模块,建立光伏电池的近似模型,并仿真出不同温度下的光伏电池输出特性.仿真结果表明,该模型能够快速响应光照强度变化.当光照强度突变时,能够快速实现最大功率跟踪.     

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.     

一种光伏系统的变步长MPPT算法

具体分析了目前太阳能PV电池面板主流的P＆O算法,提出了一种新型改进型P＆O算法,有效的结合了固定启动电压法的快速响应和变步长P＆O算法的高稳定性和高效率的优势.通过MATLAB SIMULINK建立仿真DC升压电路模块和变步长算法模块,对此种算法进行了深度的分析,并与基础P＆O算法的输入输出波形比较,验证了此设计算法可以更有效地对光伏系统的最大功率输出点进行追踪.     

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.     

不确定Duffing混沌系统的自适应跟踪控制

研究了连续时间Duffing混沌系统在具有不确定性扰动时的自适应跟踪控制问题．基于稳定性理论,在系统存在有界扰动但扰动的界大小未知时,采用自适应控制方法,构造出一个自适应控制器,可实现系统的状态渐近跟踪预先给定的轨线．仿真进一步说明了该控制器的有效性．     

用于光伏并网的组合级联式功率转换系统复合功率控制策略研究

根据光伏电站并网要求,分析了HC-PCS拓扑结构及特点,提出HC-PCS对光伏电站有功与无功综合补偿的复合功率控制策略.该复合控制策略兼顾光伏电站的有功平滑和电压稳定需求来确定HC-PCS的输出电流参考值,对HC-PCS输出有功与无功补偿进行协调控制,同时附加变化率控制,充分利用其快速功率调节特性,并且对电池充放电进行保护.对所提出的控制策略进行了仿真验证,结果表明,基于电池储能的HC-PCS可有效改善光伏电站并网特性,有助于提高光伏电站的低电压穿越能力,并对电网提供一定的动态无功支撑.