光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略研究

以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏电池通用仿真模型,分析了传统最大功率跟踪算法中的扰动观察法和电导增量法原理、优缺点和各自应用的场合,根据光伏阵列的非线性输出特性提出了基于扰动观察法的模糊控制策略。仿真表明,当外界环境发生变化时,新的控制算法能够更快地跟踪最大功率点并具有良好的稳态性能。     

风力发电系统最大功率点跟踪策略

在Simulink/Matlab环境下建立风力发电系统仿真模型。针对经典的基于爬山搜寻控制的最大功率点跟踪(MPPT),提出了一种新的改进型MPPT控制策略,采用风速湍流作为搜寻信号,进而实施最大功率点跟踪控制。仿真结果表明:这种改进型控制策略可以有效地提高风能转换系统的效率和质量,能够很好地实现风力发电机最大功率点跟踪控制。     

光伏电池在Boost电路中的最大功率跟踪

光伏电池工程模型简化了复杂的数学模型,是研究光伏发电系统的实用模型。在Matlab/Simulink环境下,可对任意温度和光照下的光伏电池工程模型仿真。详细阐述了爬山法MPPT控制原理及在Boost电路中的实现,用爬山法MPPT控制器调节Boost电路,通过调节占空比来实现光伏电池的最大功率跟踪。对整个光伏电池系统在温度突变的情况下进行仿真,仿真结果显示在温度或光照发生改变时,MPPT控制器能够及时调节,使电池工作在最大功率点。     

基于模糊控制结合CVT法的光伏最大功率点跟踪技术

围绕单相2级式光伏发电系统的光伏电池等效模型和输出特性曲线,讨论了最大功率点跟踪方法,提出了一种基于模糊控制的光伏MPPT控制技术,并在启动过程中采用恒定电压法。通过建模仿真,可以证明采用2种方法结合的MPPT控制技术能够在保证系统稳态精度的同时提升响应速度,且能够实现平滑过渡。     

基于变步长扰动观察法的光伏电池最大功率点跟踪

为了提高光伏发电系统的发电效率,本文针对传统的固定步长的扰动观察法跟踪存在的不足,提出了一种新的变步长方法,该方法设定下一步步长正比于光伏电池当前电压值与最大功率点电压值的差值。文章通过在Matlab/Simulink中建立该方法的最大功率点跟踪模型,仿真验证其效果。仿真结果表明,本文所提方法的模型动态性能好,对外界环境的变化有较强的适应性。     

基于MATLAB/Simulink的光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究

基于MATLAB/Simulink软件建立光伏发电系统模型来研究环境对光伏电池输出功率的影响,并且提出一种最大功率点跟踪(MPPT)算法,同时模拟真实的环境条件验证该控制算法的可行性。结果表明：光照强度的变化,尤其是光照强度的减弱,对光伏发电系统跟踪最大功率点的影响最大。     

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。     

独立光伏系统最大输出功率跟踪建模与分析

在参考其他光伏电池数学模型的基础上建立了具备最大功率跟踪特点的光伏电池模型,提出基于功率变化调节具体参考电压技术。该技术结合Boost电路使用,可以保证独立光伏系统获得稳定输出最大功率。最后采用Matlab/Simulink进行仿真实验,证明了系统的可行性。     

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.     

双级式光伏系统最大功率点跟踪研究

光伏电池的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(MPPT)电路.根据MPPT的基本原理和常用光伏发电系统控制的优缺点,主电路采用了Boost电路结构,结构简单,硬件实现方便.控制部分在经典干扰观测方法的基础上对控制方法进行改进,采用变步长跟踪,克服了跟踪速度与跟踪精度之间的矛盾.实验结果证明,该方法能够快速、准确地跟踪太阳能电池的最大功率点.     

基于模糊控制的太阳能发电MPPT控制技术

太阳电池的输出特性随负载及外界环境的变化而变化,太阳电池阵列保持工作在最大功率点附近,能极大地提高光伏电池的转换效率。根据最大功率点跟踪的基本原理,提出了基于模糊控制,具有在线参数调整的自寻优方法占空比扰动法。当外界环境变化时,仿真结果显示系统能迅速做出反应,使系统始终工作在最大功率点附近,具有很好的稳定性。     

基于扰动观测法的改进MPPT算法研究

根据目前阿克苏地区光伏发电场的运行情况,发现光伏发电技术还存在着光-电转换率低、输出功率不稳定等问题,很大程度上影响着该地区光伏发电场的经济运行。因此,为了促进光伏发电的进一步发展、稳定输出功率、提高光伏发电技术的光电转换率,在分析光伏发电的模型和研究光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)技术的基础上,提出改进的扰动观测法(SVM改进扰动法),并利用Simulink仿真软件进行仿真分析,通过仿真结果证明改进的扰动观测法消除了震荡,有效地减少了扰动次数和跟踪时间、提高了最大功率点的跟踪精度和速度。     

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.     

单相光伏两级并网系统的MATLAB仿真研究

为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点追踪控制方法,根据太阳电池的内部结构和伏安特性建立了太阳电池的等效电路,利用MATLAB语言建立了太阳电池板仿真模型。在分析已有最大功率追踪方法的基础上,提出了一种基于平均值控制的最大功率追踪方法,并对后级并网逆变电路进行理论分析和仿真实验,实验结果证明了所提出方法具有良好的实用性。通过对并网逆变器的控制实现了低谐波含量、高功率因数的并网要求。     

基于单变量检测的光伏电池最大功率点跟踪算法

传统的光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)技术需要同时检测光伏电池的输出电压和输出电流2个变量,在传统的电导增量法的基础上提出一种新的MPPT算法,该算法通过Boost变换器实现系统的MPPT。与传统算法相比,新算法只需检测光伏电池的输出电流,通过调节变换器的占空比,实现光伏电池阵列的输出功率最大化,减少了光伏系统的成本。仿真结果验证了该方案的正确性和可行性。     

模糊PID算法在光伏电池MPPT中的仿真研究

为了提高光伏系统的效率,采用最大功率点追踪(MPPT)技术能最大程度地将光能转化为电能。模糊控制算法和PID控制算法是构造MPPT的有效途径,结合两种算法特点,提出一种模糊参数自校正PID算法。仿真结果表明该算法能有效提高系统的响应速度,消除系统振荡,显著提高了控制系统的动、静态性能。     

基于分布式MPPT光伏系统效率研究

在光伏电池数学模型基础上,对采用分布式MPPT的光伏系统输出特性进行分析。在实际光伏电池组件上加装分布式MPPT测量正常情况下和有遮挡情况下的输出特性及效率,得出分布式MPPT具有宽输入/输出电压范围,系统中的单块组件功率输出受限不影响系统中其他组件输出,最大化能量采集和输出,使得光伏电池的利用项目更加可行。     

基于改进FOA优化BP神经网络算法的光伏系统MPPT研究

针对基于BP神经网络的光伏系统MPPT策略在光照强度突变时存在较大误差的问题,提出了一种改进的果蝇优化算法用于BP神经网络的权值和阈值优化,并建立了基于IFOA-BP神经网络算法的光伏系统MPPT控制的仿真模型。测试和仿真结果表明,IFOA的收敛速度和求解精度较改进前均有明显提升;IFOA优化后的BP神经网络收敛速度加快,预测误差减少;较之于电导增量法,IFOA-BP神经网络的MPPT策略在稳态条件下能明显抑制功率波动,在外界条件发生突变时,能迅速准确地追踪到最大功率点,具有良好的稳态精度和动态特性。     

基于功率占空比微分曲线的光伏系统MPPT算法

提出一种基于功率占空比微分特性曲线的改进分段变步长最大功率点追踪(MPPT)算法.该算法利用微分曲线极值点实现追踪区域自动划分;运行点远离最大功率点(MPP)时采用较大固定步长追踪,在MPP附近时采用自适应变步长追踪.MATLAB仿真结果表明,改进算法准确实现追踪区域自动划分,同时具有较好的动态响应特性和稳定性.     

光伏发电系统最大功率跟踪研究

针对光伏发电系统在最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题,提出一种最大功率点跟踪的改进电导增量算法.该算法先获取光伏电池输出的电流、电压,然后进行滤波和最大功率跟踪.若输出功率与最大功率点之间偏差较大,则进行恒定步长跟踪,以便系统快速获得最大功率;若输出功率与最大功率点之间偏差较小,以二分变步长进行跟踪.该算法在TMS320F28335 DSP处理器件上实现,并成功应用于光伏发电最大功率跟踪系统.实验结果表明,该改进算法能够实现最大功率快速跟踪,减少系统功率损耗,提高系统最大功率跟踪精度.