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针对光伏阵列最大功率点在局部阴影情况下具有非线性、时变不确定和多个局部功率峰值的特点,采用现代状态估计理论建立光伏阵列输出功率动态模型,利用交互多模型估计算法精确跟踪多状态多峰功率曲线,抑制噪声定位出最大功率点,提出基于多模型状态估计的光伏阵列MPPT技术。仿真和实验验证了所提新MPPT控制策略的正确性和有效性,在有、无阴影情况下都能够快速且准确地跟踪最大功率点,提高光伏发电效率。 相似文献
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当光伏模块受到阴影影响时,其功率-电压(P-V)特性曲线有多个峰值点,传统最大功率跟踪控制(MPPT)算法,如扰动观察法(P&O),由于采用局部搜索范围,无法准确跟踪全局最大功率点(GMPP)。提出一种基于差分进化(DE)最优算法的全局最大功率点跟踪方法,同时修正了算法的变异方向,使得所有变异算子总能收敛到最优,有助于算法快速收敛。采用Matlab/Simulink对所述算法进行了仿真分析,并与传统扰动观察法进行了对比,本文所述MPPT方法具有更高的效率和功率输出。 相似文献
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当光伏组件出现局部阴影遮挡或光照不均匀时,光伏阵列的输出特性将发生改变,此时的P-U特性曲线将呈现多峰值现象,传统的基于单峰P-U特性曲线的MPPT算法将失效,很难准确地跟踪到全局的最大功率点。为解决该问题,提出了一种基于支持向量机回归与扰动观察法的MPPT融合算法。利用支持向量机的全局优化、泛化性能高的特点,结合扰动观察法的控制简单、容易实现的优点来实现最大功率点的跟踪。仿真结果表明,在真实的光照、温度及光照突变等外界条件下,该新型融合算法与传统的扰动观察法相比,光伏阵列在局部阴影下不会陷于局部峰值,能迅速准确地搜寻到全局最大功率点。 相似文献
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针对传统最大功率点跟踪全局扫描法用时长的缺陷,对局部阴影下光伏阵列输出特性进行分析,获得归一化的最大功率点电压的分布规律。利用该规律结合扰动观察法,提出一种改进型全局最大功率跟踪的扫描算法。首先,确定可能存在局部最大功率点的区域;然后,对该区域使用扰动观察法局部扫描,获得所有的局部最大功率点;最后,选取其中最大的点作为全局最大功率点。该算法能够大幅度缩短扫描时间,使系统快速确定全局最大功率点。实验采用Boost和全桥电路作为拓扑,以DSP为主控制芯片搭建了一套验证系统。实验数据表明在双峰和三峰情况下,与全局扫描法相比该算法节约了50%以上的时间。该算法推广到更多峰的情况具有同样的适用性。 相似文献
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针对光伏阵列(photovoltaic array)传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法的不足,提出一种改进的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)。该算法中,粒子位置依据粒子的个体最优解由大到小更新,更新过程中使用当前时刻所产生的全局最优解,同时,将反映粒子聚集程度的粒子位置的标准差和反映粒子偏离程度的距当前最大功率点的距离引入每个粒子的速度阈值,单独自适应地限制每个粒子的更新速度,以便更快地找到最大功率点,提高收敛速度。最后,通过仿真和实验验证了该算法的快速性和有效性。 相似文献
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针对局部阴影条件下光伏阵列的P-V曲线呈现多峰值的情况,在研究光伏阵列输出特性的基础上提出了一种全局最大功率点追踪GMPPT(global maximum power point tracking)算法。该算法由均匀光照和局部阴影条件下的两个最大功率点追踪算法构成。通过所提出的局部阴影检测手段判别光伏阵列所处的光照条件,从而决定使用哪个子算法。最后将该算法在Matlab中进行仿真验证。仿真结果表明在局部阴影条件下该算法能快速地追踪到全局最大功率点,且避免了对整条P-V曲线的扫描。在均匀光照条件下要比传统的最大功率点追踪算法(扰动观察法)更快地定位到最大功率点。 相似文献
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光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述 总被引:33,自引:3,他引:33
光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪(MPPT),但目前很多最大功率点跟踪方法跟踪不够准确,从而导致了光伏系统的功率损失,为此综述了光伏阵列最大功率点跟踪的各种方法,包括日益成熟、改进和优化策略较多的扰动观察法和电导增量法,并总结了两种方法应用的局限性和需要注意的问题。从最大功率点跟踪的控制原理和发展历程出发,归纳了基于优化数学模型、扰动自寻优、智能处理方法及输出端控制等4类方法,分别说明了各种跟踪控制方法的优点和不足之处,并指出具体选择方法时需要统筹考虑跟踪方法实现的难易程度、经济成本、传感器类型、跟踪速度与精度的协调以及应用领域等各种因素。最后探讨了最大功率点跟踪控制方法的发展思路,对该领域今后的研究方向做了展望,指出单级式光伏逆变系统中的最大功率点跟踪己成为国内外光伏领域的一个研究热点。 相似文献
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粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用 总被引:11,自引:0,他引:11
局部阴影情况下,光伏阵列功率-电压(P-U)特性曲线呈现多个极值点,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法会失效。研究了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在光伏阵列(photovoltaic array)多峰MPPT中的应用,该方法根据多峰P-U曲线的特性,提出将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。设置了粒子群算法的参数,同时提出有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。 相似文献
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在不规则阴影影响下,光伏阵列输出特性曲线存在多个局部最大功率点,传统最大功率点跟踪算法在此情况下难以找到全局的最大功率点,从而陷入局部最优值。为解决该问题,根据滑模变结构控制在非线性系统控制中具有响应速度快、鲁棒性强等优点和扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,提出了将滑模变结构控制和扰动观察法相结合的算法,将其应用到不规则阴影影响下光伏阵列的最大功率跟踪控制中,用于解决局部遮阴下多峰寻优的问题。为了验证该算法的有效性,建立了不规则阴影影响下光伏阵列的实验电路。通过与传统扰动观察法的比较,实验结果表明:在光伏阵列被部分遮蔽的情况下,该算法可以快速跟踪到全局最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率的波动,从而有效地利用太阳能。 相似文献
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