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.     

浅析光伏发电最大功率跟踪算法改进

本文通过对光伏发电模块原理进行分析,依据数学公式搭建系统仿真模型。在此基础上,进行已有＂扰动观察＂最大功率跟踪方法仿真,指出既有方案的不足,并提出改进,为光伏系统仿真工作提供参考。     

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。     

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.     

光伏最大功率点跟踪变步长电导增量法的算法优化

根据光伏(photovoltaic,PV)系统输出电压-功率(U-P)曲线在最大功率点(maximum power point,MPP)两侧斜率变化的规律有所不同,MPP左侧曲线变化舒缓,右侧相对陡直的特点,在光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制方法的研究基础之上,结合现有一些变步长电导增量法,提出了一种在MPP左侧利用指数函数来调整跟踪电压步长;在MPP右侧利用对数函数来调整跟踪电压步长的分段式变步长电导增量优化算法。仿真实验结果表明该方法良好地实现了对光伏系统最大功率点的跟踪,有效地降低了跟踪过程中MPP附近由步长振荡引起的功率损耗,提高了PV系统的功率输出效率。     

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.     

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。     

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...     

考虑动态环境下的光伏系统柔性功率点自适应跟踪控制算法

随着并网光伏发电的日益增长,其随机性给电力系统运行带来了新的挑战(如过负荷和过电压).柔性功率点跟踪(flexible power point tracking,FPPT)可以将光伏输出功率限制在特定值,以解决一些运行难题.传统的基于扰动观测法的FPPT算法存在动力学慢的问题,因此,提出一种自适应FPPT算法,该算法在变化的环境条件下(如云层通过)具有快速的动态特性,同时在稳态下保持低功率振荡.所提算法在每个扰动下使用额外的测量采样来观察运行条件的变化(如太阳辐照度),然后,根据观测条件(如暂态或稳态)自适应地计算电压阶跃,以提高跟踪性能.最后,通过在3 kVA的单相光伏并网系统上进行仿真实验验证了该算法在不同运行条件下的快速动态性和高精度方面的有效性.     

基于改进粒子群算法光伏最大功率跟踪

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）。粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为了解决以上的缺陷,本文提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,本算法有良好的响应速度和较高的优化精度。     

一种改进的光伏系统最大功率控制算法

为了提高太阳能发电效率,提出了一种新的太阳能最大功率跟踪方法。该改进算法由扰动观察法和二次插值法相结合进行最大功率点跟踪,利用二次插值法可以缩小搜索范围的特点,克服了扰动观察法在最大功率点附近产生的震荡现象,从而减小误判。通过MATLAB建模仿真的结果表明,改进算法能够快速地搜索到最大功率点,提高太阳能发电系统的稳定性。     

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。     

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.     

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。