分布式光伏发电系统多峰值MPPT优化研究

针对实际应用中环境复杂性导致光伏阵列的输出呈现多峰值现象,而传统控制方法在此情况下存在无法持续高效的跟踪到最大功率点的难题,将优化的多峰值支持向量机函数和具备快速收敛特性的猫群算法相融合,提出一种基于自适应权重迭代收敛的改进型猫群算法(IMCGA),并用于解决局部遮阴情况下的多峰值寻优问题,从而实现太阳能发电系统的最大功率跟踪功能。通过搭建光伏电池的数学模型,分析局部遮阴情况下光伏电池的多峰值输出特性;通过详细分析IMCGA智能算法中自适应权重和变异算子的优化构造,阐述IMCGA算法在局部遮阴的光伏系统最大功率点跟踪的实现过程。最后,通过与一系列传统控制算法进行对比仿真实验,显示所提出控制算法的优越性。     

复杂关照环境下光伏阵列MPPT算法

光伏阵列处于复杂光照环境时,其P-V（power-voltage）输出特性曲线会出现多个功率峰值点,传统的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）算法大多无法收敛于最大功率点,造成光伏阵列输出效率下降。为解决上述问题,首先对复杂光照环境下光伏阵列的输出特性进行了理论推导,建立了仿真模型,结合P-V特性曲线总结了功率峰值点的相关特性,提出了一种多重区间最大功率点跟踪算法。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大输出功率。     

基于改进粒子群算法的光伏MPPT控制研究

针对局部阴影使光伏阵列呈现多峰值的现象,提出了一种基于改进粒子群的全局MPPT寻优算法。该算法首先采用大步长扰动观察法进行一次寻优,然后通过非线性动态改进惯性权重策略对粒子群算法改进,用改进粒子群算法进行二次全局寻优,最后使用变步长扰动观察法进行三次迭代寻优。仿真结果表明,混合算法能够在不同阴影条件下快速、准确地跟踪最大功率点,避免系统陷入局部最优值,具有良好的动态性、稳定性和高效性。     

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。     

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.     

基于分段控制的光伏全工况MPPT研究

光伏(PV)阵列输出特性随运行环境及自身工况的变化而变化.为满足不同工况下最大功率点跟踪(MPPT)控制需求,在对光伏阵列各工况下输出特性进行分析的基础上,提出了一种改进量子粒子群算法(QPSO)与扰动观察法相结合的MPPT分段控制方法.在跟踪控制初期,采用非一致性自适应变异DCWQPSO算法进行最大功率点全局搜索,使功率点快速收敛至最大功率点附近,提高跟踪速度;在跟踪控制后期,采用闭环模糊控制扰动观察法进行最大功率点局部搜索,提高跟踪精度.Matlab仿真结果表明,该分段控制方法在光伏阵列各工况下仅需0.32 s即可完成MPPT,并保持稳定,比其他控制方法具有更快的跟踪速度及更高的跟踪精度,可有效提高光伏发电效率.     

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.     

自适应变步长电导增量法的最大功率点跟踪控制

针对光伏发电系统最大功率点跟踪控制,提出了固定电压和自适应变步长电导增量相结合的方法.该方法首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,然后启动变步长电导增量法实现精确的最大功率点跟踪控制.仿真结果证明,该自适应变步长电导增量法能够快速、准确地跟踪最大功率点,避免了最大功率点处的振荡,提高了系统稳定性和能量转换效率.     

基于多点扫描与动态阻抗匹配的局部阴影下光伏寻优控制策略

为了提高输出功率,光伏阵列运行点通常设置在最大功率点附近,当光伏阵列受到阴影影响时出现多峰值的最大功率点,常规的最大功率跟踪算法容易陷入局部最优点而使寻优追踪失败。在此提出采用多点扫描方法对光伏输出P-V曲线进行采样处理,筛选出最大功率点存在区域,然后结合动态阻抗匹配算法进行最大功率跟踪,快速确定最大功率点,实现多峰值寻优和快速追踪最大功率。仿真实验证明多峰值寻优控制策略能有效提高阴影条件下的最大功率跟踪算法准确性和效率。更多还原     

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。     

局部阴影条件下光伏阵列MPPT模糊控制最优算法

针对局部阴影条件下,光伏阵列功率-电压(P-V)特性曲线呈现多个峰值,导致最大功率跟踪(MPPT)算法易陷入局部最优解问题,本文提出了基于负载电压反馈与模糊控制相结合的MPPT算法.通过负载电压闭环控制算法使系统输出功率快速稳定到最大功率点附近,再利用模糊控制算法跟踪到最大功率点.负载电压反馈算法解决了多峰场景下的局部最优解问题,模糊控制算法提高了算法收敛速度.同时,本文算法避免了粒子群算法在粒子切换过程中开关器件上过冲电压过大问题.Matlab仿真和硬件实验验证了本文算法的可行性和实用性.     

局部阴影条件下光伏发电MPPT的研究

针对光伏发电系统传统的最大功率点跟踪算法在局部阴影下发生算法失效、功率损失较大以及无法准确找到最大功率点等问题。通过局部阴影下光伏阵列的理论分析,在Matlab/Simulink环境下搭建3.5kW单级式光伏并网逆变器仿真模型,并基于粒子群算法的全局最大功率点跟踪控制策略,对局部阴影遮蔽下的光伏阵列进行最大功率点跟踪,采用Matlab/Simulink仿真软件,对局部阴影条件下光伏阵列MPPT进行仿真研究。仿真结果表明,当不均匀光照发生时,光伏阵列输出功率曲线存在若干个局部最大功率点LMPP1、LMPP2、LMPP3,随着不均匀光照对象的增加,功率曲线的"阶梯状"越来越明显,光伏阵列特性受其影响越来越大。因此,该控制策略能够快速准确地实现均匀光照和不均匀光照条件下的光伏阵列最大功率点跟踪,有效地提高了光伏发电效率和实际应用水平。     

基于全局扫描的局部遮挡下MPPT算法研究

局部遮挡下,由于光伏阵列输出功率—电压(P-U)曲线具有多峰值,致使MPPT技术因收敛于局部最大值点而无法发挥作用。鉴于此,采用扰动观察法的全局搜索方法克服上述问题,实现在多峰值情形下最大功率点有效跟踪。同时,测试实验表明该方法具有相对较好的快速性与有效性。     

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。     

局部阴影下光伏阵列的三步MPPT算法

在局部阴影的情况下,光伏阵列的P-V特性曲线呈现多峰值特点,传统的跟踪方法常常会受限于局部最大功率点而导致跟踪失效,而智能算法跟踪时间过长。因此,在两类算法研究的基础上,提出了基于扰动观察法和猫群算法结合的最大功率跟踪算法,该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围;采用猫群算法进行全局搜索最优局部;采用步长逐次逼近的扰动观察法在最优局部内寻找最大功率点。该算法能准确快速地跟踪到全局最大功率点,分别与猫群算法和扰动观察法进行比较分析,验证该算法的有效性。     

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．     

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.     

快速变化环境条件下最大功率点跟踪方法

针对光伏发电系统在光照强度、环境温度等参数改变的情况下,能够进行动态快速追踪,从而解决高效的追踪最大功率点的科学技术难题,提出一种快速变化环境条件下最大功率点跟踪方法。该方法的实现由控制系统分析实时检测到的光伏电池阵列的输出电压和电流,通过最大功率跟踪算法MPPT计算输出量,控制BOOST驱动电路中的IGBT占空比,从而改变负载特性,实现最大功率点快速、精确地跟踪。利用该方法研究开发的光伏发电系统装置,除适用于太阳能光伏发电系统光伏阵列在环境条件一定外,特别适用于光伏阵列在光照突变以及在部分遮挡(如云层、建筑物、植物等)等复杂条件下,光伏发电系统最大功率输出的工作状况。     

单级式光伏并网系统MPPT研究

针对目前MPPT方法中常用的扰动观察法的缺点,提出了一种自适应变步长算法,将其应用于并网系统仿真模型中.仿真结果表明,采用自适应变步长MPPT算法的系统在外界环境突变的条件下,能够准确、快速地跟踪最大功率点,且满足并网要求,并具有良好的动态及稳态特性.     

基于改进自适应粒子群算法的MPPT追踪系统

为优化最大功率点追踪（MPPT）技术的追踪精度和追踪时间,提出一种改进自适应粒子群算法（APSO）。对传统PSO算法进行优化,引入自适应惯性权重和非线性学习因子,使其在全局寻优-局部寻优-全局寻优状态下加速MPPT追踪,最后搭建光伏发电系统对自适应粒子群算法进行仿真验证。试验证明：相比于传统PSO算法,改进的APSO算法追踪精度更高,收敛速度更快。未遮挡环境（STC）恒温和变温下收敛速度提升了30.6%和39.2%,局部遮挡（PSC）恒温和变温下收敛速度提升了54.0%和53.7%,改进的APSO算法在PSC环境下更具优势;PSO算法最大功率稳定后占空比存在震荡现象,而APSO算法的占空比为稳定状态,提高了系统的稳定性能。