基于MPPT控制策略的光伏发电系统的研究

详细介绍了一种基于MPPT的光伏发电系统,并对光伏电池功率电压曲线进行了详细分析,根据分析结果把模糊PID控制应用到光伏发电系统最大功率点跟踪的控制当中,模糊PID控制能快速响应外界环境的变化,使光伏系统始终工作在最大功率点,提高系统的稳定性。     

基于非对称模糊PI控制的光伏发电MPPT研究

根据光伏电池的特性,并对其功率电压曲线进行分析,把非对称模糊-PI控制应用到光伏发电MPPT控制中,非对称模糊控制能快速响应外界环境的变化,使光伏系统始终工作在最大功率点;同时加入PI控制可以有效消除系统在最大功率点附近的功率振荡现象。仿真结果表明该方法在外部环境变化时能快速准确地跟踪光伏电池的最大功率点,具有良好的动态和稳态性能。     

变结构参数模糊控制在光伏发电最大功率点跟踪中的应用

研究了光伏电池的输出特性,讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪常用控制方法的优缺点.分析了光伏电池的功率电压曲线,提出将变结构参数模糊控制应用到光伏发电系统MPPT控制中,能够快速响应外界条件的变化,在最大功率点无明显的震荡.试验结果表明,控制方法能使系统稳定工作在最大功率点,并且可快速跟踪外界环境变化,具有较好的动态和稳态性能.     

变结构模糊控制在光伏发电MPPT中的应用

讨论了光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了分析。根据分析结果将变结构模糊控制应用到光伏发电系统MPPT的控制,能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(Maximum Power Point,简称MPP)。在两种天气条件下的实验结果证明,该方法能使系统在MPP稳定工作,并能快速跟踪外部环境的变化,具有良好的动、稳态性能。     

基于模糊控制的光伏系统MPPT

针对光伏电池的非线性特性和光伏阵列成本高、转换效率低的缺点,为充分提高光伏发电系统的效率,根据最大功率点跟踪原理及常用MPPT方法的优缺点,本文提出了将模糊控制算法应用到光伏系统最大功率点的跟踪控制中。该方法能快速响应外界环境的变化,并且在最大功率点波动比传统方法小。Matlab/Simulink仿真结果证明,该方法能使系统稳定工作在最大功率点,同时能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点。     

模糊自适应PID控制在光伏发电MPPT中的应用

研究了光伏阵列的非线性功率输出特性,讨论了几种常用的最大功率点跟踪(MPPT)的控制方法,在此基础上设计了基于模糊控制的自适应PID控制器,该模糊控制器能快速响应外界环境的变化,使光伏发电系统始终工作在最大功率点(MPP);同时PID控制能有效地消除在MPP附近的振荡现象,提高系统的稳定性。在Matlab软件的Simulink下进行系统的建模和仿真,结果表明,该方法能够快速准确地跟踪MPP的变化,有着优越的稳态性能。     

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。     

基于模糊参数自整定数字PID控制的光伏最大功率点跟踪技术研究

介绍了光伏电池的输出特性及最大功率点跟踪（MPPT）技术的基本原理。针对光伏电池的特点,提出一种采用模糊参数自整定数字PID控制实现光伏系统MPPT控制的方法,其能快速响应外界环境的变化,使光伏系统始终工作在最大功率点。仿真和实验结果证明该系统具有鲁棒性和快速响应等优点。     

光伏发电阵列输出的变论域模糊滞环MPPT控制研究

通过研究光伏发电系统的最大功率点跟踪算法,分析光伏电池的输出特性。根据分析结果,提出一种基于变论域模糊滞环理论的最大功率点跟踪控制方法。该方法能快速感知外部环境变化,有效消除采用单一模糊控制带来的在最大功率点附近振荡的问题,减少了能量流失。实验结果证明,该方法能使光伏系统稳定在最大功率点处工作,消除了振荡,提高了转换效率。     

模糊/PID双模控制在光伏发电MPPT中应用

光伏电池输出功率随外部环境和负载的变化而变化,需采用最大功率点跟踪(MPPT)算法.根据MPPr的基本原理,采用一种基于模糊控制具有在线参数调整的自适应占空比扰动法,该方法在不干扰系统正常工作的情况下,能迅速感知外界环境变化,但输出功率在最大功率点附近振荡严重.为了充分发挥光伏电池的效能,在模糊控制的基础上引入PID控制.采用模糊/PID双模控制可有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,减少能量损失.实验结果证明该方法能够快速、准确地跟踪光伏电池的最大功率点,避免在最大功率点的振荡,提高能量转换效率.     

双模糊控制法在光伏并网发电系统MPPT中的应用

提出一种在光伏并网发电系统中进行最大功率点跟踪(MPPT)的双模糊控制法,将非对称模糊MPPT与模糊PID相结合,在设定参考电压环节使用模糊控制代替诸如扰动观察法等传统方法,在消除实际电压与参考电压偏差这一环节用模糊PID替换普通的PID控制。此外,还提出了4个反映MPPT性能的指标:环境缓慢变化时的MPPT时间、光伏阵列发出的能量大小、稳态时的功率波动大小和环境剧烈变化时光伏阵列发出的能量大小。设计了4个算例,在MATLAB/Simulink环境下对5种控制方法分别进行了仿真分析。通过对比各方法的性能指标和相应的输出功率波形图,验证了所提出的双模糊控制法是一种比传统方法更优的MPPT控制方法。     

基于变步长与非对称模糊的光伏MPPT控制策略

针对于光伏发电系统的输出特性,容易受到外界变数的影响而出现非对称的强非线性特征,输出的功率会偏离最大输出功率点的现象。分析了最大功率点跟踪的几种常用控制策略的优缺点,对P-U曲线进行了分析,提出了非对称模糊与变步长电导增量法相结合的控制策略。这里的变步长电导增量法可以在远离最大功率点两侧时,快速靠近最大功率点,当进一步靠近最大功率点区间附近时,采取非对称模糊控制进行寻优,能够较好地削弱系统在最大功率点周围的振荡现象,提升整个系统的稳定性能。通过MATLAB/Simulink进行建模仿真对比,得出所提的方法有较好的动态性能。     

基于模糊参数自校正PID方法的光伏发电系统MPPT控制

针对光照强度变化的不确定性、光伏电池阵列温度变化、负载变化和光伏电池强非线性,使光伏电池阵列的最大功率点变化的情况,提出一种采用模糊参数自校正比例、积分、微分(PID)控制实现光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的方法。Boost变换器属于并联开关变换器,采用Boost变换器实现MPPT。模糊参数自校正PID控制方法能合理地处理好控制精度和速度的矛盾。论述了模糊参数自校正PID控制器的结构、参数确定、规则的生成、模糊决策与推理。仿真结果表明所提方法可有效消除最大工作点处的振荡现象且易于实现,提高了系统的稳定性。     

基于模糊分数阶PID的含电动汽车的多能源微电网二次频率控制

为了解决分布式可再生能源间歇性发电和电动汽车接入微电网导致的微电网频率波动问题,针对含电动汽车接入的多能源微电网系统,设计了一种基于模糊自适应理论的分数阶比例-积分-微分(PID)二次频率控制器,通过建立模糊控制规则,结合频率偏差对模糊分数阶PID控制器参数进行实时在线整定.考虑光伏发电和风力发电输出功率波动、电动汽车接入微电网、随机负荷扰动3种不同场景,对所提出的模糊分数阶PID控制方法进行了仿真验证与量化分析.仿真结果表明,相比于传统PID控制器和分数阶PID控制器,所设计的模糊分数阶PID控制器使得系统频率响应振荡减少、超调量明显降低、动态调节时间更短,呈现出更强的抗扰动能力和鲁棒性,对于多能源微电网的二次频率调节具有优良的控制效果.     

基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究

针对目前光伏发电研究中传统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法存在受外界环境变化大而不能实现最大功率跟踪的不足,提出了一种基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究方法.该方法能够实时响应外界环境变化,同传统方法相比,可以有效的缩短追踪时间,同时PID自适...     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT设计

为了提高光伏发电的效率,分析了光伏发电系统最大功率点跟踪控制的原理,选出了实现最大功率跟踪的硬件电路。针对光伏电池输出的非线性特点,提出了将模糊控制应用于光伏发电的 MPPT 控制中,设计了模糊控制器,并在正常光照及光照强度变化的条件下对模糊算法控制系统和扰动观察算法控制系统进行了仿真实验,得出两种算法控制下系统输出的电压波形。通过对波形的对比分析,进一步证明了模糊MPPT控制系统响应快,抗干扰能力强,系统稳定性好。     

一种单级光伏并网系统MPPT算法的分析

讨论了光伏电池的非线性输出特性,分析了单相单级式光伏并网系统的硬件拓扑结构及常见的最大功率跟踪(MPPT)控制方法,针对传统一阶式MPPT控制算法在单级式光伏并网逆变系统应用中的不足之处,将模糊PID控制引入到单级式并网发电系统的MPPT控制当中。给出了系统的MPPT控制框图及模糊PID控制器的详细设计过程,基于PSIM软件搭建仿真平台,对文中提出的控制算法进行软件仿真,并最终将算法在实验样机上实现,仿真及样机实验结果均验证了算法的可行性和有效性。