光伏电池的 MPPT 技术研究

针对光伏电池的最大功率点跟踪技术（ MPPT ）,对比分析了扰动观察法、电导增量法的技术原理和工程应用优缺点,为解决局部阴影情况下的多峰值问题,提出了一种改进的PSC-MPPT算法,通过Matlab软件建立模型对比仿真试验,证明了算法的时效性和精确性。     

基于改进莱维飞行粒子群算法的光伏系统MPPT方法

在光伏发电系统的MPPT控制中,标准粒子群算法存在跟踪精度不高,易收敛于局部极值点的问题。为了提升MPPT的准确度,引入了改进的莱维飞行粒子群算法(LFPSO),优化了算法流程及收敛条件,提升了算法的准确度,并减少了莱维飞行过程所需的额外控制时间。通过仿真表明:新算法能够显著提高跟踪的精确度,可以很好地收敛到全局最优点。     

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.     

模糊PID应用于光伏发电MPPT的研究

针对定步长扰动观测法在光伏发电系统最大功率点跟踪（MPPT）上的缺陷,即跟踪精度和响应速度无法兼顾,以及常规PID控制由于其参数不能自适应整定,很难取得预期效果,提出采用模糊（fuzzy）逻辑控制法整定和优化PID参数,消除了PID参数不能自适应整定这一缺陷,提高了系统的鲁棒性。通过与使用定步长扰动观测法跟踪最大功率点的仿真结果比较,得出采用模糊PID控制,可实现快速平稳地跟踪光伏电池输出最大功率。搭建了全新的光伏电池通用模型,可为光伏电池的研究提供便利。     

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。     

基于模糊控制的光伏发电系统DC-DC控制器技术研究

根据基于DC/DC变换器实现MPPT的各项优点及最大功率点跟踪的基本原理,本文提出了基于模糊控制的光伏发电系统DC-DC控制器技术,结果表明系统能够很好地跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,具有很好的稳定性。     

基于自适应占空比扰动的MPPT算法研究

光伏发电系统的效率很大程度上决定于其最大功率点跟踪.在Matlab/Simulink环境下,对光伏电池进行建模,通过模拟任意太阳辐射强度和环境温度,建立光伏模块特性曲线.并采用Boost电路作为DC-DC变换器完成阻抗变换,在对常规占空比扰动的MPPT算法研究基础上,提出一种自适应占空比扰动的MPPT算法.实验结果表明,改进后的算法在动态和稳态响应上都得到了有效的改善,提高了系统的效率.     

分区遗传算法在MPPT跟踪中的应用

光伏电池输出特性与温度、光强等环境因素、负载及电池的老化程度有关,最大功率点也随之变动。应用分区遗传算法进行最大功率点跟踪,可以使光伏输出功率始终保持在最大功率点。分区遗传算法先对光伏电池的输出电压进行分区,找出最大功率点所在区,然后在该区内应用遗传算法找到最大功率点所对应的输出电压。模拟实验表明,分区遗传算法可以取得较好的跟踪效果。     

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.     

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。     

基于模糊控制的光伏发电系统MPPT技术研究

为了有效利用光伏电池,弥补其比较低的光电转换效率,需要对光伏发电系统最大功率点进行快速准确的跟踪.在建立光伏发电系统MPPT仿真模型中,对基于模糊控制的MPPT问题进行了研究,通过在Matlab/Simulink下建立基于查表法模糊控制的光伏发电系统的仿真模型,以及对模糊控制的查表法中隶属度与规则的设计.仿真结果表明,该模型具有较好的响应速度以及较高的跟踪精度.     

基于模糊控制的光伏电池最大功率点跟踪方法

针对光伏系统中最大功率点跟踪的问题,提出了一种基于模糊控制的最大功率点跟踪的方法,通过在Matlab/simulink上搭建光伏阵列模型、模拟电路以及模糊控制器模型进行仿真的实验手段,验证了采用模糊控制法相比传统定步长扰动观察法能消除最大功率点附近振荡功率损耗,且具有能兼顾跟踪精度和响应速度的优点.     

基于改进MPPT算法的光伏并网控制策略研究

研究了光伏并网发电系统的控制策略,并进行了一定改进.结合恒定电压跟踪法与增量电导法两种控制方法,提出了一种改进的最大功率点跟踪（MPPT）算法.当外界环境变化时,通过直接控制直流斩波器开关占空比,以达到快速准确的功率跟踪效果.系统通过双闭环并网控制,使并网逆变器在保持并网电流质量的同时更好地控制直流电压.在MATLAB/SIMULINK软件平台上搭建光伏并网发电系统的仿真模型,并验证了改进的MPPT算法及并网控制策略的有效性.     

基于准Z源逆变器的光伏发电系统的双滑模变结构控制

准Z源逆变器作为一种新型的电路拓扑结构,除了具有Z源逆变器多种优点外,还可以降低逆变器的电压电流额定值,使逆变器的输入电流更加连续.分析了双滑模变结构控制设计方式的优点.在光伏发电部分加入滑模变结构控制,能够更加快速跟踪光伏输出电压,从而达到跟踪最大功率点的目的;在光伏并网逆变器部分加入滑模变结构控制,能有效提高系统的鲁棒性和并网电能质量.最后,通过仿真模型验证了所建模型的准确性以及控制系统的有效性.     

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。     

在线闭环自适应模糊控制的MPPT算法研究

该文主要针对光伏组件最大功率跟踪时存在的非线性问题,比较了常规最大功率跟踪算法在控制中的优缺点,提出了基于直流-直流功率优化器的在线闭环自适应模糊控制算法,该算法能对外界变化快速响应,在最大功率点附近无震荡.实验结果表明,该算法对外界环境的变化可以快速响应,也能消除在最大功率点附近的振荡.     

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.     

光伏电池最大功率点的跟踪方法

在光伏发电系统中,为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．介绍了14种常用的最大功率跟踪方法及原理,说明了各种方法的优、缺点,指出了选择某一方法时需要考虑的因素,并展望最大功率点跟踪方法的发展方向．     

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.     

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.