光伏系统最大功率点追踪的一种改进方法及其仿真

光照变化条件下基于改进的扰动观察法是一种最大功率点跟踪（MPPT）优化算法,可分离来自光照变化的影响,追踪扰动,并根据光照变化,用这些信息来优化追踪。当光照快速变化时,这种策略可以更迅速、更好地追踪,而且在稳态条件下使得在最大功率点处振荡更小。仿真结果显示,该方法在光照变化环境下可以快速、准确地追踪到最大功率点。     

改进MPPT算法在光伏发电系统中的应用

针对传统扰动观察法存在的最大功率点跟踪(MPPT)精度低和振荡问题,提出了一种变步长扰动观察法与Newton插值法相结合的改进型MPPT算法,通过三相并网发电系统对该算法进行仿真验证,结果表明改进MPPT算法不仅能够快速跟踪外界环境变化,还能有效减小在最大功率处的振荡,有效地提高了光伏电池的利用率。     

光伏发电系统改进型扰动观察最大功率跟踪研究

受光辐射度、温度等外部环境因素的影响,光伏发电系统需加入最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)环节,为缓解其追踪速度与精度的矛盾,提高系统的电能转换能力,在分析光伏阵列数学模型与输出特性的基础上,提出一种改进型扰动观察MPPT算法。根据光伏阵列输出功率变化的方向来确定电压扰动的步长,在距离最大功率点较远时采取较大的固定步长,在最大功率点附近采取逐步减小的步长。结果表明,改进的算法可以准确追踪光伏阵列最大功率点,有效解决了最大功率跟踪速度与精度之间的矛盾。     

基于功率二次微分的光伏系统改进MPPT算法研究

提出了一种基于功率二次微分的改进最大功率点跟踪(MPPT)算法(简称PQD-MPPT算法)。算法在系统启动时采用恒定占空比启动,并给出了恒定占空比的求解公式,提出了根据功率变化量来调整跟踪步长的方法,当功率变化较大时,采用自适应大步长以使系统快速跟踪到最大功率点附近,反之较小时,根据功率对占空比的二次微分值的正负进一步划分跟踪区域:即当功率二次微分值为正时,采用固定大步长以使系统快速跟踪到最大功率点附近;当功率二次微分值为负时,采用自适应小步长以使系统能够稳定工作在最大功率点处。实验结果表明,与现有变步长MPPT算法相比,该算法具有良好的跟踪性能。     

变PWM步长的爬山法在光伏发电系统中的应用

为了最大限度的利用太阳能,避免因外部环境或负载突变时传统算法在最大功率点跟踪过程中出现的功率连续振荡、稳态精度低的问题,本文对光伏发电系统提出了一种变PWM步长的爬山算法。该方法是在单次迭代中确定扰动方向和步长大小来追踪最大功率点。通过仿真和实验两方面验证了变步长爬山算法在稳态和动态两种条件下MPPT系统的输出特性,并对比固定步长的爬山法对MPPT系统的性能进行了综合评估。结果表明变步长爬山算法的有效性,该方法能快速精确地搜索到光伏阵列的最大功率点,减少了响应时间、恢复时间和功率振荡,提高了光伏发电系统的能量转换效率。     

通过分区变步长和过采样技术提高MPPT算法的控制性能

扰动观察法由于具有控制成本低且易于实现的特点,因此被普遍应用于实际光伏系统MPPT控制。光照条件迅速变化时,扰动观察法可能会导致误判,增大功率损失,降低算法的跟踪速度,为此提出了一种基于过采样技术的分区变步长的MPPT算法,过采样技术是通过增加一次电压、电流采样,利用平滑算法来计算下一光照条件的功率,以此解决光照突变时出现的的误判问题;分区变步长是基于曲线分区,根据功率变化率的大小,将整个电压区域分为三个部分,不同的部分采用不同的占空比进行扰动,并且将二级步长与变步长相结合,以解决扰动观察法存在的跟踪精度和速度的矛盾问题,仿真结果验证了算法的有效性。     

微电网中扰动观测最大功率点跟踪算法研究

在微电网光伏发电系统中,为解决传统的最大功率点跟踪算法存在跟踪误差较大或跟踪时间过长的问题,研究在基于传统的最大功率点跟踪算法基础上,给出了一种改进算法,即在基于扰动观测算法的基础上,提出了一种变步长扰动观测算法。通过调节系数和功率与电压(P-U)的曲线斜率来确定步长变化大小,有效地抑制了定步长扰动算法中由于步长大小引起的误差问题,实现了对其最大功率点的有效跟踪。通过在Matlab/Simulink环境下对光伏发电最大功率点跟踪系统进行建模与仿真分析,验证了改进算法的有效性和正确性,提高了系统性能。     

一种抑制稳态振荡的改进型变步长MPPT算法研究

针对传统的扰动观察法及其派生方法所存在的稳态振荡及光照变化时跟踪漂移问题,通过建立MPPT过程的小信号模型,分析跟踪算法扰动步长及扰动周期与振荡现象的关系,得出扰动步长与扰动周期的最佳取值范围,并结合功率电压曲线斜率与电流的比值作为新的扰动步长及扰动方向的判定条件,提出一种改进型变步长扰动观察法,有效改进了稳态振荡问题,抑制了跟踪漂移现象的产生。通过仿真验证了新算法较传统算法在稳态振荡及漂移问题上的改进,证明了所提出算法的可行性。     

基于环境监测的光伏MP P T算法研究

扰动观察法具有算法简洁、易实现等优点,是当前应用较为广泛的光伏最大功率点跟踪 (MPPT)技术.但该方法在环境条件变化使光伏板输出功率减小时会产生误判,无法追踪到最大功率点.为此文章提出一种基于环境监测的光伏 MPPT算法,该算法通过传感器采集环境变量,判别表征光照强度和温度的变化,建立一种环境监测的追踪策略.仿真测试表明,该方法能够有效消除扰动观察法误判情况,光照突变时,系统也能快速响应。     

基于RT-LAB的MPPT控制模拟及试验验证

提出了一种基于扰动观察法的改进最大功率点跟踪(MPPT)算法,并与常见的MPPT算法(扰动观察法和电导增量法)进行对比分析。结合加拿某公司推出的RT-LAB实时仿真平台建立数字主电路,进行数模混合实时仿真验证,分析了改进MPPT算法与传统MPPT算法的控制效果。实验结果表明,改进的变步长扰动观察法振荡范围小于2种传统MPPT算法,同时该算法在光照强度及电池温度改变时,跟踪至新的最大功率点所需时间也小于另外2种算法,验证了改进控制算法的有效性及优越性。     

基于对偶相切和Lagrange插值的高压光伏MPPT算法

为了提高高压光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)的速度、精度以及跟踪到最大功率点(MPP)后运行的平稳度,提出一种对偶相切与Lagrange插值相结合的改进MPPT算法。该算法利用对偶切线法的快速性和Lagrange插值法的近似拟合作用,迅速将参考电压定位到最大功率点附近,最后以极小的步长运行到MPP。仿真结果表明：所提出的改进MPPT算法与传统扰动观测法相比,能够更快速、精准地追踪到最大功率点,并以更小的波动持续地输出最大功率,有效地减少了光伏发电系统的功率损失,提高了太阳能的利用率。     

MPPT中一种新型扰动观察法的算法研究

扰动观察法在现有众多的MPPT控制方法中是比较简单而且有效率的控制方法。在此基础上提出了一种改进型算法,首先运用变步长弱振荡方法对最大功率点进行跟踪,然后在功率和电压变化基础上引入了电流变化量。这种方法既可以实现快速稳定跟踪最大功率点的目的,同时可以避免在光照增强时产生的工作点漂移。在Matlab/Simulink环境下进行建模仿真,使用Boost电路验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,此种改进方法消除了系统振荡,动态响应效果更好,更重要的是它可以在光照增强时有效准确地跟踪最大功率点,避免工作点漂移。     

基于改进的变步长光伏并网系统MPPT控制策略研究

提出一种新的基于扰动的最大功率点跟踪(MPPT)优化算法,在不同区域调节步长,改变光伏电池电压收敛速度。利用MATLAB仿真软件构建MPPT优化算法模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度、环境温度的变化,并应用于三相光伏并网系统。仿真结果表明:该算法能够实时对光伏电池输出功率进行跟踪调节,大大提高光伏系统跟踪最大输出功率速度的同时,有效降低系统输出功率在最大功率点处的振荡现象,减小光伏组件的能量损耗。     

基于光伏MPPT采样电流的自适应变步长INC算法

针对传统电导增量INC（incremental conductance）算法在跟踪最大功率点的过程中无法兼顾跟踪速度与稳态精度的问题,以及传统变步长算法在光照变化时容易发生误判的问题,提出了一种新型的自适应变步长INC算法。光照强度变化较大时,利用负载曲线与I-V特性曲线的工作原理,在暂稳态和非稳态下都可以根据最大功率点跟踪MPPT（maximum power point tracking）采样电流的变化,自适应调节跟踪速度;光照强度变化较小时,能够根据输出电压与功率的变化自适应减小步长,提高稳态精度。追踪速度是传统算法的9.3倍,是现有变步长算法的4.2倍,有效减少了光照强度变化带来的功率损失。     

基于复合控制算法的局部阴影下的MPPT

光伏阵列在局部阴影下时,输出P-U特性曲线会出现多个局部峰值点,而传统最大功率点跟踪(MPPT)算法均不能准确有效地跟踪到全局最大功率点(MPP)。因此,提出一种改进的MPPT算法,即将差分进化(DE)算法与变步长扰动观察法结合,其中DE算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似MPP,根据实际情况变步长扰动观察法会使光伏阵列精确稳定在MPP,改进后的算法在跟踪精度和跟踪速度方面会有所提高。通过实验对新的算法进行分析,并与基础的DE算法和传统的扰动观察法进行比较。     

一种改进的新型MPPT控制策略

构建光伏电池通用模型,并用Matlab仿真得到P-U、I-U特性。目前光伏系统最大功率跟踪常用到的是扰动观测法和电导增量法,而扰动观测法中对步长的确定尤为重要。跟踪过程中P-U曲线斜率改变,且最大功率点附近斜率接近于零,与其位置斜率相差较大,因此提出了根据P-U曲线斜率范围来变更步长的一种新的变步长扰动观测法。最后,使用Matlab/Simulink中S函数实现算法,从而得到仿真结果。验证了这种改进的MPPT控制算法可以实现,有良好的动态性能和稳态性能,实现了最大功率的快速跟踪。所提出的算法在一定程度上弥补了传统扰动观测法的不足,且调试简单,便于实现。     

基于电导增量的扰动观测法MPPT研究与仿真

为解决传统扰动观测法由于步长固定引起功率点的较大扰动的问题,将电导增量法与扰动观测法技术相结合应用到光伏发电最大功率点跟踪中.开展光伏电池输出模型的分析,建立了以电导增量为判断依据的变步长选择关系;同时为了解决在较大光照强度变化下可能导致最大功率点跟踪失效的问题,结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立变步长因子与光照强度的逻辑关系,提出一种基于电导增量的扰动观测法的改进算法.仿真结果表明,该算法能有效提高系统的动态响应速度和稳态精度.     

光伏发电最大功率点跟踪方法的研究

通过研究经典扰动观察法和牛顿法,针对经典扰动观察法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低、在最大功率点附近反复振荡等问题,提出一种基于扰动观察法和牛顿法的改进控制算法。该改进算法结合了两种算法的优点,在跟踪初期利用扰动观察法选用较大的步长快速达到最大功率点附近,然后利用精度较高的牛顿法进行最终的最大功率点跟踪。仿真结果表明,改进算法能有效增加跟踪速度和精度,具有重要的实际应用价值。     

基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking,MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。首先建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用Matlab/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了本算法的稳定性、快速性和准确性比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。     

基于变步长扰动观察法结合改进天牛群优化算法的三步复合光伏最大功率跟踪算法

局部遮阴情况下,光伏系统的功率-电压曲线呈多峰特性,传统算法跟踪最大功率点时易陷入局部最优,智能优化算法跟踪耗时较长。对此,设计了一种变步长扰动观察法（IP&O）结合改进天牛群优化（IBSO）算法的三步复合最大功率点跟踪（MPPT）算法。该算法首先采用IP&O快速跟踪到极大功率点,并利用此点功率值调整电压搜索范围;然后使用IBSO算法在电压搜索范围内进行全局寻优,以保证搜索精度;最终在IBSO算法跟踪到最大功率点附近后,再次切换为IP&O,以加快跟踪速度、减小功率振荡。将所提出算法与IP&O、天牛群优化（BSO）、布谷鸟算法结合变步长扰动观察法（CSA-IP&O）3种算法进行仿真对比,仿真结果表明:所提出算法不易陷入局部最优,能准确快速地跟踪到最大功率点,且跟踪过程中功率振荡更小。