非对称模糊PID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跟踪常用控制方法的优缺点,对光伏电池功率电压曲线进行了详细分析,根据分析结果把非对称模糊PID控制应用到光伏发电系统最大功率点跟踪的控制,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PID控制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.实验结果证明该方法能使系统在最大功率点稳定地工作,并能快速跟踪外部环境的变化.     

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。     

基于单神经元自适应PID的光伏发电MPPT

光伏电池的输出特性随着外部环境和负载的变化而变化,具有非线性特性。为了充分利用光伏电池,需对其进行最大功率点跟踪。利用Boost电路提升光伏电池输出电压,提出了单神经元自适应PID的控制方法来实现对其进行最大功率点跟踪。通过对目前常用光伏并网模糊控制和单神经元自适应PID控制两种方法的比较,在Matlab/Simulink的环境下进行了仿真研究。研究结果证明了使用单神经元自适应PID控制的优越性。     

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。     

光伏系统MPPT的改进模糊控制

为减少光伏系统因外部条件变化而造成的功率损失,减小最大功率点(MPP)处的振荡,并且便于计算机软件实现,采用基于改进模糊控制的最大功率点跟踪(MPPT)技术。在光伏电池工程用数学模型的基础上,分析太阳能发电中的最大功率点原理;在跟踪过程各阶段引入不同的权重,设计了模糊控制规则,并且增加了PI控制环节以改善模糊控制。Matlab/Simulink仿真结果表明,改进的模糊控制光伏系统具有良好的动态性能和稳态性能,在最大功率点处输出功率稳定,提高了能量转化效率。     

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。     

光伏电源系统最大功率点跟踪控制方法的研究

光伏电池本身具有一定的非线性和时变性,因此无法建立精确的数学模型.鉴于此,提出将模糊控制应用到光伏发电系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)控制中,并采用Cuk变换器实现MPPT功能.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,提高了光伏系统的效率.实验结果表明,基于模糊控制的方法可有效消除最大工作点处的振荡现象,提高了系统的稳定性.     

基于自适应模糊PID控制的最大功率点跟踪技术研究

通过对光伏电池数学模型和输出特性的研究,针对传统扰动观察法在跟踪后期易产生功率振荡的现象,提出一种自适应模糊PID控制的最大功率点跟踪方法。论述了该方法的跟踪原理、控制器的结构和参数的确定,并通过Matlab/Simulink平台建立了以占空比步长为直接控制量的最大功率点跟踪模型。试验结果表明,该控制方法能迅速感知外界环境变化,并能快速准确地跟踪到最大功率点,且在最大功率点附近不会产生功率振荡的现象,有效地提高了光伏电池的发电效率,实现了快速性和精确性的兼备,是一种较为理想的跟踪方法。     

基于光伏电池模拟器的最大功率点跟踪控制研究

不论光照强度及环境温度如何变化,最大功率点跟踪控制都可以使光伏电池输出最大功率.由于照度、环境温度等条件不可控,变化周期长,在光伏阵列发电系统中研究最大功率点跟踪控制有众多不便.提出一种光伏电池模拟器,在实验室内可以模拟光伏电池特性,改变照度等外界条件.分析了在DC-DC变换器中控制占空比实现最大功率点跟踪控制的方法,在基于光伏电池模拟器构建的实验系统中实现了不同照度下的最大功率点跟踪控制.     

短路电流结合扰动观察法在光伏发电最大功率点跟踪控制中的应用

光伏电池输出功率随外部环境和负载的变化而变化,为充分发挥光伏器件的效能,需采用最大功率点跟踪电路。对于最大功率点跟踪电路的控制已经提出了许多方法,其中短路电流法和扰动观察法因其具有简单有效的优点而得到广泛应用。针对短路电流法的缺点,该文提出一种新的在线短路电流控制方法。该方法在不干扰系统正常工作的情况下,能迅速感知外部环境变化,但该方法效率不高。为充分发挥光伏电池的效能,在线短路电流控制方法的基础上再引入扰动观察法。该文扰动观察法的扰动步长针对最大功率点处稳态特性进行优化,优化后,扰动观察法可有效消除光伏器件输出功率在最大功率点的振荡现象,从而提高系统效率。仿真和实验研究证明,该方法可以快速跟踪外部环境变化,并消除系统在最大功率点的振荡现象。     

光伏系统最大功率点跟踪控制算法

最大功率点跟踪技术(MPPT)在太阳能光伏发电系统中占有重要地位.针对现有MPPT方法动态性能和稳态性能难以兼顾的不足,提出了一种具有良好动态性能和稳态性能的MPPT方法,该方法通过Boost电路的开路电压的测量及最大功率点电压的非线性计算对最大功率点进行跟踪控制.仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,消弱了最大功...     

单周控制光伏并网系统的最大功率跟踪

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,本文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     

基于神经网络的光伏阵列多峰MPPT的研究

为了减少神经网络训练数据的数量,根据局部阴影条件下光伏阵列的输出特性,提出基本阴影遮挡类型概念,使得神经网络仅需要训练少量数据,就可以准确地预测最大功率点电压。首先,通过实际光伏阵列数据测试仅训练基本阴影遮挡类型的BP神经网络对最大功率点电压的跟踪效果。然后,搭建光伏发电MPPT仿真系统,对比扰动法、固定电压法和BP神经网络结合扰动法在阴影类型、光照强度和温度三方面变化时对MPP的跟踪效果。最后,通过分析表明,经过基本阴影遮挡类型训练的BP神经网络结合扰动法能够有效地跟踪最大功率点,即基本阴影遮挡类型能够减少神经网络跟踪多峰MPP的训练数据获取量。     

光伏发电最大功率跟踪的非对称模糊控制

受外界环境影响,光伏电池系统的输出特性呈现非对称的强非线性,输出功率常常偏离最大输出功率点(MPP)。为提高光电能量转换效率,在分析P O机理的基础上,采用扰动观察法(P O)跟踪光伏电池MPP;针对P O缺点,在MPP两侧采用不同的隶属度函数和模糊控制规则,提出了一种非对称模糊控制算法,并使用Matlab中的Fuzzy工具箱对模糊控制器进行了设计。基于所搭建的Matlab/Simulink仿真模型,对比分析了在环境变化时P O法和非对称模糊控制法的最大功率点跟踪曲线。仿真结果表明,所提方法提高了MPP跟踪的动稳态性能,在外界环境变化时更能有效、快速、准确的实现最大功率点跟踪。     

固定电压法结合电导增量法在光伏发电最大功率点跟踪控制中的应用

对光伏发电系统提出了一种新的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法,即在外界环境或负载突变时,先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;在此基础上引入小步长的电导增量法,对最大功率点处的稳态特性进行优化,可有效减小光伏阵列的输出功率在最大功率点的振荡现象。     

一种应用于光伏发电MPPT的变步长电导增量法

太阳能光伏发电的最大功率点跟踪(MPPT)控制是小型太阳能发电系统中的核心控制之一。此处提出一种应用于光伏发电的新型MPPT算法,用P-U曲线上不同点的斜率的绝对值确定MPPT的步长,使光伏电池的MPPT快速且稳定无振荡。Matlab仿真及样机实验结果表明:对比定步长电导增量法,能在快速跟踪到光伏电池最大功率点(MPP)的同时,有效降低光伏系统在MPP处的振荡,减小了能量损耗。     

Study on maximum power point tracking of photovoltaic array in irregular shadow

Traditional maximum power point tracking (MPPT) methods can hardly find global maximum power point (MPP) because output characteristics curve of photovoltaic (PV) array may have multi local maximum power points in irregular shadow, and thus easily fall into the local maximum power point. To address this drawback, Considering that sliding mode variable structure (SMVS) control strategy have such advantages as simple structure, fast response and strong robustness, and P&O method have the advantages of simple principle and convenient implementation, so a new algorithm combining SMVS control method and P&O method is proposed, besides, PI controller is applied to reduce system chattering caused by switching sliding surface. It is applied to MPPT control of PV array in irregular shadow to solve the problem of multi-peak optimization in partial shadow. In order to verity the rationality of the proposed algorithm, the experimental circuit is built, which achieves MPPT control by means of the proposed algorithm and P&O method. The experimental results show that compared with the traditional P&O algorithm, the proposed algorithm can fast track the global MPP, tracking speed increases by 60% and the relative error decreased by 20%. Moreover, the system becomes more stable near the MPP, the fluctuations of output power is greatly reduced, and thus make full use of solar energy.     

基于CSA-FPI算法的光伏发电MPPT仿真研究

对光伏阵列进行最大功率点跟踪控制(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),是提高光伏发电系统输出功率的有效措施之一。文章以光伏阵列非线性输出特性为切入点展开研究,在分析了常规算法的优缺点基础上,针对其在最大功率点处(MPP)动态和稳态性能不佳等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)和模糊PI(FPI)控制相结合的光伏阵列MPPT算法。在MATLAB/Simulink下进行了仿真建模,仿真结果表明该方法能够迅速准确地跟踪光伏阵列的最大功率点,防止算法跟踪方向误判情况的发生,具有快速跟踪性和鲁棒性;同时实验结果也证实了上述算法的正确性和有效性。     

光伏系统中最大功率点跟踪方法的研究

在光伏发电系统中,光伏电池的最大输出功率取决于温度和光照条件,采用最大功率跟踪(Maximum PowerPoint Tracking,简称MPPT)方法可以使光伏电池持续输出最人功率.研究了光伏系统中的最大功率控制部分,提出了MPPT控制器的设计,介绍了几种常用的MPPT方法,其中重点研究了电导增量(Incremental Conductance,简称INC)法.给出了INC法的软件流程的设计,并在Matlab中建立了光伏电池的仿真模型.最后通过实验验证了MPPT控制器的可行性,其MPPT的响应速度和控制精度均达到了预期要求.