基于双侧扰动变步长的光伏电池阵列MPPT

针对光伏电池阵列最大功率点跟踪速度和跟踪精度难以同时兼顾的问题,提出了一种基于双侧扰动变步长MPPT控制算法,即双向变步长扰动观察法,并与电导增量法、传统扰动观察法进行仿真对比分析。仿真结果表明,该算法可以快速跟踪到最大功率点,精确度提高了15 ms,具有较好的时效性。     

光伏电池最大功率跟踪系统的建模及仿真

为了充分的分析和理解光伏电池最大功率跟踪系统的动态特性,建立了光伏电池最大功率跟踪系统的数学模型,包括光伏电池模型、最大功率跟踪控制电路模型、PWM控制电路模型、Boost电路模型等。采用模糊逻辑控制与扰动观察法相结合的方法,提高了MPPT的速度和精度。最后开发了光伏电池MPPT系统的仿真软件,模拟了在天气变化情况下的光伏电池的功率输出特性。仿真结果表明,在天气变化情况下,光伏电池MPPT系统能够快速准确地收敛到新的最大功率点具有很好的稳态特性和动态特性。     

结合混沌粒子群的分布式最大功率点跟踪

光伏阵列在局部阴影环境下输出特性呈现出多峰曲线,传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在多峰寻优的过程中容易陷入局部极值,致使光伏阵列效率低下.为了提高局部阴影下光伏阵列的输出效率,提出一种基于分布式架构的混沌粒子群最大功率点跟踪(CPSO-DMPPT)算法,并通过PSIM平台对所提出的算法进行仿真验证.实验结果表明:CPSO-DMPPT算法能在多峰曲线中寻找到最优点,拥有更快速的响应速度和更优的全局搜索能力,其分布式架构可有效地提高光伏阵列的输出效率.     

三相光伏系统中一种新的最大功率点追踪方法

为了提高光伏器件利用效率,对最大功率点跟踪（MPPT）方法进行研究.针对扰动观察法在天气快速变化时,会产生误判这一问题,在功率差值 扰动观察法（dP-P&O）的基础上,引入光照变化加速度的概念,对光照变化过程进行更精确的建模,减少最大功率跟踪过程中的误判现象.同时,利用功率守恒原理,对光伏阵列输出和逆变器输出功率之间的关系进行分析,得出通过比较扰动前后并网电流的变化来实现MPPT控制的方法.该方法不需要对光伏阵列的输出电压和电流进行检测,降低了光伏系统的成本.仿真和实验结果表明,该方法是可行的,并且系统能够保持稳定性.     

基于改进微扰观察法的最大功率跟踪系统的实现

为了提高光伏系统的效率,需对光伏阵列进行最大功率点的跟踪控制.根据太阳能光伏阵列的输出特性,在传统微扰观察法的基础上采用了一种新的变步长的改进算法进行最大功率点跟踪,克服了定步长跟踪的弊端.利用AVR单片机设计了一台具有最大功率点跟踪功能的光伏发电电源系统,并对其进行了仿真.结果表明,该改进算法能够有效提高系统对光伏阵列的最大功率点跟踪的效率,说明该系统具有一定的实用性.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制.采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度.仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率.     

基于改进扰动观察法的光伏MPPT策略

针对传统扰动观察法无法兼顾跟踪稳定性与快速性的问题,提出一种基于不确定性推理的扰动观察法,实现最大功率点跟踪(MPPT)。首先,建立光伏电池模型并验证其输出特性;其次,基于不确定性推理建立非线性扰动函数,同时引入光照、温度变化率对步长的扰动量进行修正;最后,通过MATLAB/SIMULINK仿真验证所提策略。结果表明:当光照强度或温度发生变化时,本文提出的算法的响应速度优于传统扰动观察法,且在MPP附近的功率震荡小,提高了跟踪稳定性与跟踪速度。     

基于DSP的太阳能阵列最大功率跟踪技术研究

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境因素的影响.为了跟踪太阳能光伏阵列的输出功率最大点,实现光伏阵列和负载的匹配,就需要有效的跟踪算法.而之前研究最大功率跟踪的方法有很多:固定电压法、登山法、微分导纳法等.本文通过对太阳能电池的伏安特性及功率电压曲线的分析,找到了一种新型的最大功率点跟踪方法:将扰动观察法和穷举法、成功失败法相结合,从而可以快速地跟踪太阳能电池的最大功率点.通过TMS320LF2407控制的硬件电路与最大功率跟踪方法相结合,从而实现跟踪最大功率的要求.通过验证表明,这种算法能够快速准确地跟踪最大功率点.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制．采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度．仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率．     

光伏发电系统最大功率点跟踪算法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池输出特性受光照强度及环境温度影响很大,具有明显的非线性特征。为了提高光伏电池的利用效率,需要对光伏电池的最大功率点进行快速准确地跟踪控制。本研究对短路电流法与扰动观察法进行了详细的分析,最后结合两种方法的优点,提出了双模式最大功率点跟踪方法,该方法具有跟踪外部环境变化快,最大功率点无振荡现象,对光伏电池利用率高的优点。此外,日照变化剧烈情况下该方法不会失去MPPT控制的能力。     

基于改进扰动法的光伏电池MPPT仿真研究

根据光伏电池的特性,搭建了其仿真模型,能够模拟不同日照和温度条件下电池的输出特性.针对占空比扰动法的不足,提出了一种基于模糊- PI控制的占空比扰动法进行最大功率点跟踪,并在Matlab环境下进行了仿真验证.仿真结果表明,与占空比扰动法相比,该方法在外界环境变化时能够快速跟踪光伏电池的最大功率点,有效提高最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能.     

改进电导增量法的光伏电池MPPT仿真

光伏发电系统的输出功率随着光照强度、环境温度和系统输出电压的不同而变化着,控制光伏阵列的工作点使其稳定的工作在当前的最大功率点处非常重要。首先对光伏电池进行机理建模．实验表明模型能够很好的反应实际的光伏电池工作特性。在介绍了几种传统的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法的基础上,提出了一种新型的变步长电导增量法控制,其初始参考电压为当前光伏阵列开路电压的0．8倍,并且以计算得到的的步长进行继续跟踪。仿真结果表明,系统的跟踪速度增强并且有效的减小稳态震荡,具有良好的动态和稳态性能。     

单周控制光伏并网系统的最大功率控制研究

单周控制的单级全桥光伏并网系统具有容量大、效率高、成本低等优点.但现有基于单周控制的光伏电池最大功率跟踪存在着难以搜索最大功率点、难以稳定工作在最大功率点以及搜索精度差等缺点.针对以上不足,提出了基于增量电导的光伏电池最大功率跟踪算法,该算法将光伏电池输出功率引入到单周控制的输入量中,同时优化了光伏电池输出电压的给定量.该算法在硬件上实现简单,仿真和实验结果表明该算法能够准确跟踪光伏电池最大功率点,并具有较高的精度和稳定性.     

太阳能池板最大功率跟踪技术的研究

针对光伏发电技术中太阳能池板的最大功率工作点展开研究,阐述了太阳能池板的发电原理及数学模型的建立.针对太阳能池板输出特性及最大功率跟踪的方法,对比分析了传统的恒定电压法、扰动观察法和电导增量法,总结优缺点后提出了改进型变步长电导增量法.在距离最大功率点较远的时候,采用较大的步长,缩减追踪时间,在最大功率点附近时,减小步长,增大追踪精度.利用Matlab仿真软件对传统和所提出的变步长电导增量法进行了仿真,仿真结果对比证明变步长增量法收敛速度快,效果良好.最后通过光伏发电并网试验系统进行了4.4 kW太阳能池板最大功率跟踪技术实验,跟踪实验误差为3％,符合微电网技术要求.     

基于S-函数光伏阵列最大功率追踪的控制策略

研究了光伏阵列的输出特性,搭建了MATLAB环境下光伏阵列的通用仿真模型,选用BOOST电路,采用最大功率追踪控制策略,通过S-函数实现最大功率追踪和输出电压稳定.该系统不仅硬件设计和控制算法简单,且通过仿真实验结果表明,该系统能准确反映光伏阵列输出电压、电流的非线性特性,并能较好地跟踪最大功率点.     

局部遮阴下基于改进AVOA的光伏多峰MPPT控制

光伏阵列受部分遮阴影响，其功率-电压特性曲线呈多峰状，导致传统最大功率点跟踪（MPPT）算法失效，因此提出了一种改进的非洲秃鹫优化算法（AVOA）运用于光伏的MPPT控制。首先，引入Tent混沌映射使种群位置更具多样性，避免过早收敛。然后，优化算法在探索和开发阶段的更新策略，减少计算力的浪费，提高寻优速率。最后，在MATLAB 2022b/Simulink环境下，应用所提算法对不同辐照情况的3组工况进行仿真。实验结果表明，在多峰MPPT控制中，该算法具有寻优效率高、收敛速度快等特点，能有效地提升复杂遮阴环境下光伏能源的利用率。     

基于神经网络的光伏发电最大功率点跟踪算法

由于光伏阵列电压和电流的非线性,光伏发电输出能量存在最大功率点.为提高光伏发电系统的发电效率,提出了一种基于神经网络和Cuk变换器对光伏阵列最大功率点跟踪的算法.神经网络输入变量为温度和光照强度,学习算法采用梯度下降法,输出量为电压信号,用于调节Cuk变换器的开关占空比.仿真结果表明,该算法最大功率点跟踪控制精度较高,响应迅速,且系统适应性良好.     

基于MPPT控制策略的光伏电池建模与仿真

太阳能作为当前最具发展潜力之一的可再生能源,将会在今后的能源结构中发挥重要的作用.光伏发电中进行能量转换的最基本单元是光伏电池,通过对光伏电池进行数学建模,并根据其仿真模型分析,能掌握光伏电池的输出特性.光伏电池利用率的高低受各种因素的影响,为了使光伏阵列在任何外界条件下,都能输出当前工况下最多的能量,本文采用最大功率点跟踪策略对其控制.本文推导了光伏电池的数学模型,且选择合适的最大功率跟踪策略对其控制,通过Matlab仿真验证其MPPT控制策略的有效性和正确性.