局部阴影环境下基于改进型粒子群优化算法的MPPT控制

光伏发电系统包含了多组光伏电池,在局部阴影环境中,系统的功率输出呈多峰特性。传统的最大功率点跟踪(MPPT)不能使光伏阵列的能量最优化,输出功率值趋于陷入局部极大值点。基于改进型粒子群优化算法的MPPT控制不仅能提高多峰输出效率的精度,且可通过自适应动量因子和惯性权重对最大功率点的搜索速度进行优化。     

基于占空比模糊控制的光伏发电系统MPPT技术

为了有效地利用太阳能,有必要对光伏发电系统进行最大功率点跟踪(MPPT)控制研究。文中以两级式光伏并网发电系统为研究对象,建立了任意外界环境下的光伏阵列数学模型。由于光伏阵列的非线性输出特性,将模糊控制思想引入最大功率点跟踪,提出占空比模糊控制的扰动观察法的MPPT控制策略,并通过计算机进行仿真验证。与传统的占空比扰动观察法相比较,该方法能够更加快速、准确地跟踪上太阳能电池的最大功率点。     

基于改进型单纯式加速法变步长MPPT控制算法

结合光伏并网系统控制特点,针对单纯式加速法的不足,提出一种新的基于改进型单纯式最大功率点跟踪(MPPT)优化算法,设计在线步长调节,改变电压收敛速度.利用PSIM仿真软件构建通用型光伏矩阵模型,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,应用于单相光伏并网系统.仿真结果表明,相对于常规MPPT控制算法,结合优化技术的变步长MPPT算法能快速准确地跟踪最大功率点,且系统波动小,稳定性高.     

基于粒子群优化的光伏MPPT算法

针对光伏发电系统最大功率点跟踪恒定电压法跟踪精度较低的缺点,提出了基于温度系数在线修正的改进恒定电压法与粒子群优化结合的光伏MPPT算法,即在系统偏离最大功率点时,采用改进恒定电压法快速确定一个新的工作点,再采用粒子群优化进行最大功率控制,使得MPPT确保跟踪速度的同时又提高了跟踪精度。最后通过Matlab/Simulink对该算法进行了仿真,结果表明该控制系统可快速跟踪最大功率点。     

光伏发电系统中复合人工智能控制最大功率点

在太阳能光伏发电系统中,光伏电池的输出功率受日照强度和温度的影响具有随机性,因此对发电系统中光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)方法进行改进具有重要的现实意义.本文分析光伏电池的工作原理后,得出光伏电池相关参数的数学表达,在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型,得到在不同日照强度和温度下对其输出电压、输出电流以及输出功率的影响,并对最大功率点跟踪控制问题提出改进的复合人工智能型控制方法,通过仿真软件验证光伏发电最大功率点跟踪控制中的可行性,验证了该方法的正确性。     

基于改进混合粒子群算法MPPT控制研究

基于光伏阵列的物理机制,结合光伏电池的等效电路,建立了数学模型,在MATLAB/Simulink仿真环境下,建立了可以模拟恒定条件、光强突变、温度突变条件下仿真的独立光伏系统模型,将PSO算法改进为Geese-HPSO算法,进行基于光伏阵列MPPT控制的独立光伏系统仿真,同时将仿真结果与扰动观察法进行对比,验证了Geese-HPSO算法跟踪最大功率点的快速性与准确性。     

基于DSP的光伏电池最大功率点跟踪系统

太阳能光伏阵列的输出特性受外界环境的影响具有强烈的非线性,为了提高系统的整体效率,一个重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点,进行最大功率点跟踪(MPPT),使之始终工作在最大功率点附近。本文通过对太阳能电池伏安特性的分析,采用自适应扰动观察算法,基于TMS320F2812设计了MPPT控制系统。实验结果表明,在此算法控制下,系统能够准确地跟踪最大功率点。     

一种数字PID控制的扰动观察法光伏电池MPPT仿真

光伏电池的最大功率点(MPP)随着光照强度和环境温度的变化而变化,因此最大功率点跟踪(MPPT)成为光伏系统中的重要研究内容。本文选用PSIM仿真软件,搭建Boost电路,采用数字PID控制的扰动观察法来实现光伏电池最大功率点的跟踪,并进行了仿真验证。     

多电平并网逆变器H桥功率跟踪及功率匹配控制

H桥级联多电平逆变器可实现光伏电池单级式并网,但是由于该系统只在各H桥单元存在一次能量变换,除了要考虑常规逆变器控制及并网控制外,还需要同时考虑到各H桥单元所接光伏电池最大功率点跟踪(MPPT)及H桥传输功率匹配的问题。对此提出对每个H桥单元加入一个MPPT控制器的控制方法,使得各H桥所接光伏电池均能工作在各自的最大功率点,能有效提高各H桥单元光照不均衡条件下MPPT跟踪的准确性和稳定性,同时基于各H桥单元最大功率跟踪过程中的电压误差,对各H桥的SPWM调制波幅值进行比例调节,从而实现各H桥传输功率与光伏电池最大输出功率相匹配。最后在Matlab/Simulink仿真平台上进行了系统的仿真实验,结果表明以七电平级联光伏并网逆变器为例证实了该系统的可行性和可靠性。     

局部阴影下光伏阵列的MPPT综合优化

针对光伏阵列在实际工作中被局部阴影遮挡,输出特性出现多个峰值点难以进行最大功率跟踪的问题,在分析研究局部阴影下光伏阵列输出特性的基础上,对传统电导增量法进行改进,提出一种模糊控制电导增量法。同时,将改进后的电导增量法同传统粒子群优化算法结合起来对光伏阵列进行联合控制,利用Matlab/Simulink平台搭建光伏阵列及其最大功率点跟踪的仿真模型,对该控制策略进行仿真分析,仿真结果表明所采用的方法能够实现MPPT的综合优化。     

一种基于Boost电路的光伏最大功率跟踪方法

最大功率跟踪(MPPT)是太阳能光伏发电的重要组成部分,依靠最大功率跟踪可使光伏电池工作在最大功率点(MPP)附近,提高太阳能的利用率.在分析光伏电池的数学模型的基础上,选用Boost电路作为DC/DC变换来搭建仿真模型;针对传统的定步长扰动观测法存在的震荡和误判现象,提出一种改进的扰动观测法,并在Matlab/Simulink环境下进行了仿真.与定步长的扰动观测法的仿真结果进行对比,表明该算法的响应速度更加迅速;在外界环境发生变化时,该算法能够快速做出判断,准确地跟踪到光伏电池的最大功率点.     

基于双并联Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制方法

光伏电池的输出功率取决于外界环境（温度和光照条件）和负载状况,需采用最大功率点跟踪（MPPT）电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,从而充分发挥光伏器件的光电转换效能.在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后,依据MPPT控制算法的基本工作原理,主电路采用双并联Boost电路,具有电压提升功能,并且能够提高DC-DC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波.针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题,提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略.在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,仿真结果表明,当外界环境发生变化时,系统能快速准确跟踪此变化,避免算法误判现象的发生,通过改变当前的负载阻抗,使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配采满足最大功率输出的要求,使系统始终工作在最大功率点处,并且在最大功率点处具有很好的稳态性能.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

基于改进扰动观察法的光伏阵列最大功率跟踪器的研究

光伏阵列由于输出特性具有非线性,为了提高发电效率,需要对其进行最大功率点跟踪（MPPT）。提出了一种基于改进扰动观察法的最大功率点跟踪器的设计方案,该方案在实现最大功率跟踪的基础上,解决了传统扰动观察法在响应速度与跟踪精度之间的矛盾。通过实验对比引入MPPT前后光伏阵列的输出,验证了方案的可行性与有效性。     

光伏电池输出特性与最大功率点跟踪的仿真分析

根据太阳能光伏电池的等效电路特点,建立了相应的光伏电池组件的仿真模型。该模型可以实现在不同光照强度和温度下光伏组件的输出特性,在此模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法(MPPT)。在众多最大功率追踪方法中,扰动法有着比较优秀的控制效果。针对最常用的最大功率点跟踪方法-扰动观察法,提出一种改进型的扰动法算法,通过仿真结果和实验证明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效避免跟踪偏差,提高光伏电池的输出效率,且动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。     

基于模糊控制算法的光伏电池MPPT设计

介绍了光伏电池的特性,分析了光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）的原理,针对光伏电池具有非线性和时滞性的特点,提出了一种模糊控制算法来跟踪光伏电池的最大功率点。仿真结果显示,系统具有良好的控制性能。     

基于细菌觅食算法的光伏阵列MPPT控制方法

针对光照不均匀条件下光伏阵列P-V输出特征呈现多波峰,传统算法无法摆脱局部最优值的缺点,提出了一种基于细菌觅食的优化算法,并首次应用于光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)。算法引入了趋向性操作,用以进行局部范围内的最优寻找。分析了光伏阵列在遮挡条件下输出功率的变化特性,然后使用细菌觅食算法进行了最大功率点跟踪控制方法实验。实验表明,该算法能够成功摆脱局部最优值的约束,快速寻找到全局最大功率点,控制精度高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种新的实现方法。     

基于遗传算法和扰动观察法的MPPT算法

作为一种绿色能源,光伏并网发电在我国发展迅猛.在此针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并提出了基于遗传算法和扰动观察法的MPPT算法.通过使用Matlab对算法进行了仿真研究,并给出了仿真结果.实验结果表明,该算法具有良好的搜索速度,能使系统稳定工作在最大功率点,并能实现恶劣条件下的最大功率点跟踪.     

基于Boost电路的光伏发电MPPT控制系统仿真研究

基于光伏电池输出特性及MPPT控制原理的分析,研究了基于Boost电路的光伏发电MPPT控制系统的模型,并分析了该模型中各子模块的工作原理,并应用Simulink软件搭建了整个系统的仿真模型。以光伏阵列STP0950S-36为例,仿真验证了所研究的MPPT控制系统能很好地实现最大功率跟踪,并能快速响应外界环境的变化,有效提高光伏发电的效率。     

基于BOOST电路的光伏阵列最大功率点跟踪仿真研究

太阳能电池作为光伏逆变系统最重要的器件之一,其光电转换效率的高低直接影响整个系统的性能以及成本。光伏电池的输出特性受光照强度及其工作环境影响很大,具有明显的非线性特点,因此需要对其最大输出功率点进行跟踪（MPPT）。基于光伏电池的直流物理模型,在MATLAB7．6的simulink平台下建立光伏模块模型,并基于Boost电路利用该模型对常见的三种MPPT控制方案进行仿真研究,仿真结果证明了这些方案的有效性及其优缺点。     

局部遮挡条件下的最大功率点跟踪

最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏发电系统中具有至关重要的作用,只有当光伏阵列工作在最大功率点时,才能将光伏阵列的利用率最大化。当光伏阵列受到外界灰尘、阴影等遮挡时,原来的单极值问题会转化为多极值问题,传统的MPPT算法可能收敛到局部最大值,而非全局最大值。本文在现有的MPPT算法上改进,提出了一种新的MPPT策略,将跟踪过程细分为4个阶段,针对每个阶段使用不同的跟踪算法。仿真实验证明,该方法既有处理多极值问题的能力,还有收敛速度快,无多点振荡的优点。