基于模糊自适应PI控制的光伏发电MPPT

介绍了光伏发电过程中最大功率点跟踪(MPPT)原理,并简要分析了常规控制算法在最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将模糊自适应PI控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,该控制方法能快速响应外界环境的变化,获得系统最大功率点,且可以有效消除系统在最大功率点附近的振荡现象,提高系统的稳定性。仿真结果表明,该方法能使系统稳定地工作在最大功率点,并且控制精度高,能灵敏反应外界环境的变化。     

一种环境变化下的高效率光伏组件最大功率点跟踪方法

为实现在环境变化下光伏组件高功率发电的目的,提出一种环境变化下的高效率光伏组件最大功率点跟踪方法。基于Lambert W函数实现光伏组件最大功率点提取,利用光强电压阈值设定法达到环境变化的自动识别,实现环境变化下光伏组件最大功率点跟踪目的。仿真及实验表明,该方法可在环境变化中有效跟踪光伏组件最大功率点,与扰动观察相比,发电效率提高了8.2%。     

自适应模糊算法在光伏系统MPPT中的应用

针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并详细分析了常规控制算法在光伏系统最大功率跟踪控制中的优缺点,提出将自适应模糊控制算法应用到光伏系统最大功率点跟踪的控制中,自适应模糊控制能快速响应外界环境的变化,在最大功率点无明显振荡现象.实验结果表明,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.     

光伏发电MPPT的变论域自适应模糊控制

针对常规模糊控制器在光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)控制中存在的功率波动、控制精度低和自适应性较差等问题,提出了一种基于变论域自适应模糊控制器的光伏发电MPPT控制,该控制器能根据光伏发电输出功率偏差的变化自动调整变量的论域,从而快速准确地跟踪光伏发电系统的最大功率点(MPP)。实验结果验证了该控制方法能有效实现光伏发电MPPT控制,提高了系统的效率和稳定性。     

一种改进的变步长电导增量光伏电源MPPT控制方法

光伏系统的最大功率点跟踪方法可以最大限度地利用光伏电池所能产生的电能,因此成为提高光伏发电系统运行效率、降低光伏电能成本的研究热点。针对目前常用的扰动观察法速度较慢、电导增量法在最大功率点附近有较大振荡的问题,提出一种改进变步长电导增量的最大功率点跟踪控制方法,该方法既具有电导增量法快速跟踪的优点,又能准确、稳定地跟踪到最大功率点,因此更适于提高光伏电源的能源利用率。对所提方法进行了仿真分析,并比较了几种MPPT算法的跟踪效果,结果表明,所提方法具有快速性、稳定性和有效性。     

基于粒子群算法的光伏电池MPPT控制策略

针对光伏电池的非线性特性,文章将优化粒子群算法全局寻优的特点应用到光伏电池的最大功率点跟踪中,并利用MATLAB对光伏电池最大功率点跟踪进行不同环境条件下的仿真。仿真结果表明,该控制策略能够快速、准确地跟踪到光伏电池的最大功率点,而且有效地减小了输出功率的振荡。     

基于变结构模糊控制的MPPT控制策略

为了充分提高光伏发电系统的效率,针对光伏电池成本高、转化效率低的问题,基于电导增量法和模糊控制技术,提出了一种最大功率点跟踪方法。该方法采用了非对称的输出隶属度函数和具有PID功能的变结构模糊控制,能快速响应外界环境变化,准确跟踪到光伏电池的最大功率点,且有效地减小了最大功率点处的输出波动。     

AMPSO闭环控制及在光伏多峰MPPT中的应用

针对光伏阵列的输出特性具有非线性、时变性和多峰性等特点,提出一种基于自适应变异的粒子群优化(AMPSO)闭环控制方法,并将其应用于光伏阵列多峰情况下的最大功率点跟踪。该方法的优点为:采用AMPSO算法来预测最大功率点电压,可克服粒子群算法(PSO)存在的早熟收敛问题;采用电压闭环控制来跟踪最大功率点电压,可实现阵列输出电压的准确控制。仿真和实验结果表明该方法可快速跟踪外部环境变化,准确搜索到最大功率点,有效提高光伏系统的效率。     

一种变步长阻抗匹配的光伏MPPT控制

针对光伏系统最大功率点跟踪难以同时获得响应速度和稳态跟踪精度的问题,提出了一种基于变步长阻抗匹配的光伏发电系统最大功率点跟踪技术。利用光伏系统拓扑结构的阻抗匹配原理实现光伏系统最大功率点跟踪,在此基础上,引进了变步长控制方法,改善了系统的动态响应速度和稳态跟踪精度。仿真结果证明了该算法的有效性。     

递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列MPPT控制方法

要： 针对复杂应用环境下光伏阵列的P-V输出特性曲线呈现多峰值的问题,提出了一种递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列最大功率点跟踪算法,分析了复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪控制的影响。针对状态变化造成的多功率极值问题,首先运用递推最小二乘法进行滤波预处理,再采用细菌觅食优化算法准确跟踪到了全局最大功率点。MPPT仿真和试验结果均表明,该算法成功摆脱了局部最优解的约束,可准确跟踪阵列全局最大功率点且有效抑制了电磁噪声。与单纯的细菌觅食算法相比,本文算法精度更高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种实现方法。