基于变步长扰动观测法的风能并网系统MPPT算法研究

建立了包含风机、永磁同步发电机、双boost电路以及逆变电路的整个直驱式风力发电系统的仿真模型。基于风力机的运行特性,提出了一种MPPT算法,该算法以双boost电路的输入电压为控制变量。在MATLAB7．6的simulink平台下进行了仿真,仿真结果表明了该算法的正确性,样机实验也证实了该控制策略的有效性。     

基于功率预测的变步长扰动观测法MPPT研究

针对光伏阵列输出特性,分析了传统扰动观测法的原理和不足,结合固定电压法和基于功率预测的变步长扰动观测法,提出了一种新的控制算法。使用Matlab/Simulink对该控制算法与传统扰动观测法进行了仿真比较。仿真结果表明该算法有效地提高了系统最大功率点跟踪(MPPT)控制的动态响应速度和稳态跟踪精度,此外,该算法对光照强度突变具有较强的抗干扰能力,能够更好地适应环境变化。     

基于改进变步长扰动算法的光伏系统MPPT控制

提出了一种恒压启动变系数变步长扰动算法,以功率随步长变化速度的平方作为步长计算的依据,辅以恒定电压启动,并在最大功率点(MPP)左侧采用绝对值较大的跟踪系数,在Matlab/Simulink环境下,仿真验证了算法的优越性,并制作控制器样机,通过与传统变步长算法比较测试,验证了算法的可行性及优越性。     

自适应变步长MPPT算法

为减小光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统的光电转换效率及跟踪响应速度,在传统电导增量法的基础上结合自适应变步长最小均方差LMS(least mean squre)算法,提出了一种自适应变步长最大功率跟踪算法,并在Matlab环境下利用SimPowerSystem功能模块建立了光伏电池的数学模型及自适应变步长算法...     

基于功率差变步长扰动观察法的MPPT控制算法

针对现有变步长扰动观察法在模型复杂影响响应速度和环境适应范围的问题,提出了基于功率差的变步长扰动观察法。从光伏发电的数学模型出发,对算法进行了理论推导,证明了功率控制在响应速度、适应范围的优势。通过仿真对本方法与定步长、变步长、模糊控制方法进行了对比分析,验证了算法的性能。所提出的算法易于工程实现,可为今后光伏系统最大功率控制提供技术参考。     

基于指数变步长扰动观察法的光伏MPPT控制策略

提高光伏发电的效率是光伏系统的重点,因此需要对光伏系统的最大功率点进行实时跟踪,使光伏系统持续工作在最大工作点处。为了提高光伏系统跟踪的快速性和稳定性,提出了一种基于指数变步长扰动观察法的最大功率点跟踪算法。MATLAB仿真验证结果表明,该算法能够实时对光伏组件进行快速跟踪,并且在外界条件剧烈变化时能提高动态响应和系统稳定性,减小稳态时功率损失。     

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。     

分区定步长扰动观察算法的MPPT研究

随着温度和辐射的变化,光伏电池板的输出功率产生明显的波动。将光伏面板的输出电压保持在最大功率点(MPP)是至关重要的,为了消除普通扰动观察法(PO)固定步长的局限性,提出一种新的可变步长扰动观察控制算法。把功率-电压曲线划分为四个区域,每个区域用不同的步长,靠近MPP点用小步长扰动观察法,降低稳态时功率的波动,其他区域用较大的步长,改善跟踪速度。通过仿真试验对比普通PO方法和分区域定步长控制方法,所提新的MPPT方法在MPP点的振荡小,而且跟踪速度提高了一倍。     

短路电流法与变步长扰动观察法结合的MPPT算法研究

针对小型家用光伏系统的特点,设计了一种有效的改进型最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。当外界环境突变时,采用改进的短路电流法进行初步跟踪,调整光伏阵列的工作点到最大功率点附近。在此基础上再使用双阶段变步长扰动观察法,使得工作点进一步调节到最大功率点,并有效减少了光伏阵列输出功率在最大功率点的振荡。对该结合方法及相关的常用MPPT算法分别仿真,结果表明,该方法可以在外界环境剧烈变化下快速、有效、准确地跟踪最大功率点,同时有效减少在光伏阵列最大功率点附近振荡所带来的能量损失,提高了光伏发电系统的效率。     

基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking,MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。首先建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用Matlab/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了本算法的稳定性、快速性和准确性比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。     

基于变步长滞环比较法的MPPT算法研究

针对以往光伏发电系统太阳能最大功率点跟踪（MaximunPowerPointTracking,MPPT）算法的跟踪速度及精确度不理想的特点,提出了一种新颖的变步长滞环比较法,对传统扰动观测法存在的速度和精度的矛盾进行优化。在Matlab／Similink下进行系统的建模与仿真,并进行实验分析。结果表明,该方法能够显著提...     

基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的局部阴影情况下MPPT控制

针对光伏阵列的输出特性在局部阴影情况下具有高度非线性、时变性以及多个局部功率极值点等特点,并导致传统MPPT(maximum power point tracking)算法失效的问题,提出一种基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的改进MPPT算法。其中粒子群优化算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似最大功率点,变步长扰动观察法则根据实际状况使光伏阵列精确稳定在最大功率点,以克服使用数学模型与实际输出特性偏差或微小扰动所导致的功率损失。通过建立Matlab/Simulink模型进行仿真实验,实验结果表明所提算法使光伏阵列在不同阴影情况下以及发生光照强度突变时都具有迅速精确的跟踪能力。     

一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法

太阳能光伏阵列的输出功率随外界环境因素的变化而变化,为了能高效利用太阳能电池,需要进行光伏阵列的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)。扰动观察法以其简单有效而得到了广泛应用。提出了一种新颖的变步长扰动观察法,对传统方法的动态特性进行优化。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,并进行了实验研究。结果表明,该方法能快速准确地跟踪外部环境变化,并能保证系统的稳定性。     

基于光伏MPPT采样电流的自适应变步长INC算法

针对传统电导增量INC（incremental conductance）算法在跟踪最大功率点的过程中无法兼顾跟踪速度与稳态精度的问题,以及传统变步长算法在光照变化时容易发生误判的问题,提出了一种新型的自适应变步长INC算法。光照强度变化较大时,利用负载曲线与I-V特性曲线的工作原理,在暂稳态和非稳态下都可以根据最大功率点跟踪MPPT（maximum power point tracking）采样电流的变化,自适应调节跟踪速度;光照强度变化较小时,能够根据输出电压与功率的变化自适应减小步长,提高稳态精度。追踪速度是传统算法的9.3倍,是现有变步长算法的4.2倍,有效减少了光照强度变化带来的功率损失。     

滞环控制的变步长MPPT算法实验研究

为了延长光伏电池使用寿命和和提高光伏电池发电效率,利用基于恒定电压法的变步长滞环控制法,通过分析光伏电池受光照强度的影响和在最大功率点附近的功率特性确定了电压扰动步长值,并分别在MATLAB/Simulink仿真平台上建立了MPPT仿真模型和在硬件电路测试的数据基础上对该算法进行了验证。仿真和实验的结果表明,该算法能在光照变化较快的情况下仍能实时地跟踪光伏电池的输出功率,并能有效的抑制在MPP点附近的振荡现象,表现出很好的动态和稳态特性,证明了该算法的有效性和正确性。     

基于改进扰动观测法的光伏阵列MPPT算法研究

光伏阵列的输出功率容易受到光强、温度变化的影响而发生变化。为了保证光伏阵列始终以最大功率输出,提高光伏并网发电系统的发电效率,需要采用最大功率点跟踪技术。针对定步长的扰动观测法存在的振荡和误判问题,并考虑到快速性和跟踪精度的要求,提出了一种改进算法,即将逐步逼近法和滞环比较法相结合的扰动观测法。在分析光伏阵列数学模型的基础上,基于PSCAD/EMTDC搭建了三相光伏并网发电系统模型,通过仿真分析比较了传统的定步长扰动观测法和改进算法,验证了改进控制算法的准确性和有效性。     

预测模型与扰动观测算法相结合的MPPT技术

针对外界环境的多变性与随机性,光伏系统输出功率的最大点处总是出现功率震荡现象,增加了实现最大功率跟踪技术的复杂性。为了使光伏系统在外界复杂环境下能够准确跟踪最大功率点,提出了一种预测模型与扰动观测算法相结合的MPPT技术。该算法将扰动观测法与模型预测法相结合,实现了光伏发电系统在外界复杂多变环境情况下的快速跟踪。通过建立系统性能目标函数,评价与估算出未来控制变量的动作,预测出P-U曲线的方向。最后通过Simulink仿真表明了所提方法在外界光照强度发生突变时与单独使用扰动观测法相比较可以同时提高系统的跟踪速度和控制精度。     

基于三点比较式最优梯度变步长MPPT算法研究

为了提高光伏并网发电系统效率,解决目前常用最大功率点跟踪(MPPT)算法结构复杂、可行性差、且跟踪精度和跟踪速度无法兼顾等问题,提出一种基于三点比较式和最优梯度变步长相结合的扰动观察法。通过三点比较式将光伏阵列工作点快速锁定到最大功率点(MPP)区域,以保证算法的跟踪速度;利用最优梯度变步长精确逼近MPP,实现高精度跟踪要求;采用电流微分替代功率微分简化算法结构,并将该算法应用到两级式光伏并网逆变器,以验证该算法的可行性。通过Matlab仿真模型和光伏模拟器TerraSAS验证基于三点比较式的最优梯度变步长MPPT算法的准确性、快速性和稳定性。     

功率预测变步长扰动法在光伏MPPT中的研究

传统的扰动观察法是基于静止的光伏曲线进行最大功率点搜索,跟踪速度慢且光照强度的突变会导致算法的误判。首先简化了光伏电池的数学模型,在此基础上利用光伏UP输出曲线的变化率,提出了一种基于变步长扰动和功率预测结合的最大功率点跟踪方法,并在Matlab/Simulink中建立了MPPT仿真,证明了该方法具有跟踪速率快及解决光照突变产生的误判问题。最后采用STM32F1做了实验,验证了该方法的可行性。