阴影光照条件下光伏阵列的最大功率点跟踪方法

提出一种基于线性函数的自适应步长滞环比较法的最大功率点跟踪(MPPT)方法.首先,在阴影光照条件下,构建光伏电池的双二极管等效电路,在Matlab/Simulink仿真平台上对光伏阵列输出特性曲线进行仿真;然后,分析文中方法的工作过程,通过仿真和实验对比文中方法与扰动观测法的控制效果.结果表明:文中方法可以准确地跟踪到阴影光照条件下光伏阵列的最大功率点,提升MPPT的跟踪效果.     

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-V和I-V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/dV与I存在线性关系,模型具有通用性与实用性。     

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。     

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.     

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.     

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%.     

光伏发电系统MPPT固定频率滑模控制

基于光伏电池的数学模型,采用Buck电路作为实现电路,以开关周期平均状态概念为基础,建立光伏发电系统的平均状态数学模型.基于滑模控制理论和光伏电池的工作特性,设计了光伏发电系统最大功率点跟踪固定频率滑模控制器,对控制器的固定频率滑模控制算法采用Lyapunov方法进行了存在性和稳定性分析.在理论分析基础上,对光伏发电系统及固定频率滑模控制器进行了数字仿真和实际物理系统实验.仿真和实验结果表明,所设计的固定频率滑模控制器抖振很小,能很好地实现光伏发电系统最大功率点跟踪,控制算法实用有效.     

太阳能电池最大功率跟踪控制的研究(英文)

光伏电池输出功率随外部环境和负载的变化而变化,要提高光伏发电系统的输出效率须采用有效的最大功率点跟踪算法.针对光伏电池的非线性特性,提出了一个基于增量电导法、以升降压斩波器为核心的光伏能量转换系统.经PSIM和LabVIEW软件仿真证实,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,同时能对外界环境的变化做出快速反应.     

双V型槽式低倍聚光光伏系统实验研究

为了减少单位产能所需的电池面积和降低光伏系统发电成本,采用低倍聚光器将太阳光汇聚在光伏电池上,对太阳电池进行低倍聚光.设计双V型槽式低倍聚光光伏系统,利用太阳跟踪系统和数据采集系统研究了在不同聚光条件下,常规单晶硅太阳电池组件的短路电流、开路电压、最大功率等电池特性参数,利用在电池组件下加装散热器来解决聚光后组件温度升高的问题.实验结果表明,采用双V型低倍聚光后,电池功率提高了27%,短路电流提高了25%,开路电压和填充因子变化不大,电池表面温度升高到44.8℃.利用双V型槽式低倍聚光光伏系统,增大了电池组件发电功率,为使用简单可靠的聚光器降低光伏系统发电成本提供了有效方法.     

基于变尺度混沌优化搜索的局部阴影条件下光伏阵列MPPT研究

为提高混沌搜索在局部阴影条件下光伏阵列最大功率点跟踪中的速度和效率,提出一种变尺度混沌优化搜索方法。在搜索过程中首先采用Logistic映射产生混沌变量,将其映射到光伏阵列的输出电压空间;然后进行变尺度操作,将搜索区间缩小,直到搜索到最大功率点。研究结果表明:与传统混沌搜索方法相比,该混沌搜索方法能快速准确地跟踪最大功率点的变化,为局部阴影条件下光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种新的有效方法。     

改进的光伏系统扰动观测法在MPPT控制中的应用

光伏电池的最大功率一直是光伏发电领域关注的重要问题之一。光伏电池输出的非线性决定了其最大功率点的时变性,为此,提出了一种改进的扰动观测法,即当光伏系统输出功率第一次出现跃变时(即前一时刻的功率值大于后一时刻的功率值)系统采用模糊控制法继续进行最大功率点跟踪。通过Matlab对光伏电池模型的仿真,与扰动观测相比,提出的方法稳定性更高,响应时间较短,震荡幅度较小,提高了对最大功率的跟踪精度和速度。     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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...