基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略研究

针对传统扰动观察法存在步长选择困难和“误判”问题,提出了一种基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT复合控制策略。该算法首先通过功率预测法判断扰动的方向,避免“误判”,然后再通过变步长扰动观察法对最大功率点进行精确定位;在Matlab/Simulink平台上搭建MPPT仿真模型,仿真结果表明：该算法在追踪最大功率点过程中,不但具有良好的动态性能,而且有效改善了传统扰动观察法存在的振荡和“误判”问题,对提高太阳能的利用率有一定积极意义。     

基于变步长扰动观察法的MPPT仿真分析

为了更好地跟踪光伏发电系统的最大功率点,在MATLAB/Simulink环境下,搭建了光伏电池阵列仿真模型,根据其输出的U-I、P-I和P-U特性曲线分析了光伏电池阵列的非线性特性。基于光伏电池的动态特性,采用一种变步长的扰动观察法来实现光伏电池阵列的最大功率点跟踪。仿真结果表明,该方法能够快速稳定准确地进行最大功率点跟踪。     

基于GA-BP算法的光伏系统发电功率预测

随着光伏产业的迅速发展,光伏发电已成为可再生能源的生力军.然而,光伏系统的发电功率受不同天气状况的影响,具有不确定性和周期性等特点.为准确预测光伏发电功率保证电网的稳定性,本文采用GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)算法对光伏系统发电功率进行预测分析,结果表明,本文提出的模型和方法可以较为准确的预测光伏系统的输出功率,具有一定的实用价值.     

基于改进变步长扰动观察法的MPPT控制

提出了双门限标准变步长光伏最大功率点控制方法,该方法基本避免了传统扰动观察法的误判和振荡问题,在跟踪速度和稳定性方面都有了较大的改善。最后使用Matlab/Simulink软件对系统控制方案进行了建模和仿真研究。仿真结果证明了该改进算法的优良特性。     

光伏发电系统MPPT控制方法分析

目前太阳能电池板转换效率比较低,为了降低系统造价和有效利用太阳能,对光伏发电进行最大功率点跟踪（MPPT）显得尤为必要。     

基于灰色预测扰动观察法的MPPT方法研究

为了提高光伏发电系统的输出效率,针对光伏发电现有扰动观察法的不足,提出了基于灰色预测扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法根据负载功率的变化调节DC/DC电路的占空比来实现最大功率点跟踪,即通过建立GM(1,1)模型,对占空比步长数据序列的提取,预测系统未来发展趋势,确定相应的控制决策。在Simulink下进行了系统的建模与仿真,仿真结果表明该算法能快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点,可以有效地提高光伏电池的输出效率。     

基于Buck变换器的光伏发电系统MPPT 控制

介绍以Buck变换器为对象的太阳能光伏发电系统。用Buck变换器实现对光伏发电系统的最大功率跟踪,采用逐次逼近法的MPPT控制策略,通过调节Buck变换器的PWM占空比输出,使得负载的等效阻抗跟随光伏电池的输出阻抗,使光伏阵列在任何条件下获得最大功率输出,跟踪最大功率。仿真表明MPPT（最大功率跟踪）控制策略的可行性。     

功率预测的改进自适应变步长光伏MPPT算法

扰动观察法是太阳能光伏发电系统MPPT应用最普遍的方法之一,追踪过程中光照非均匀变化时扰动观察法存在功率点误判问题且扰动步长设置无法兼顾MPPT的动稳态性能,基于MPPT传统功率预测和自适应变步长思想提出了一种改进MPPT算法,引入光照变化率,将非均匀光照变化线性化处理,解决了扰动观察法在光照非线性变化时存在的dP误判...     

采用自适应扰动观察法的光伏并网系统最大功率点跟踪

提出了一种自适应扰动观察（P＆O）算法,用于在不同天气条件下太阳能光伏（PV）并网系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。该策略对于从太阳能光伏电池板中,获取最大的功率输出是十分重要的。利用一种依赖于功率变化的可变的扰动步长,提出了改进的自适应扰动观察算法。最后将通过仿真所得到的数据与传统的扰动观察算法进行了比较,结果表明所提出MPPT算法的收敛值和速度得到了改善,稳定时间缩短25%,稳态值提高20%以上,在太阳能光伏并网系统的最大功率点跟踪时是有效而实用的。     

在线扰动优化光伏MPPT模糊控制器

利用可在线优化的模糊控制器进行光伏最大功率点跟踪控制（MPPT）。利用模糊RBF网络根据专家经验建立初始模糊控制器,在模糊控制器输出的控制量上叠加正态分布的随机扰动,根据控制效果自适应地构造和调整模糊规则。根据控制效果记录器的结果决定是否叠加扰动,以削弱功率震荡现象。该方法可以减轻对模糊控制器相关参数进行离线调整的工作量。仿真结果表明该方法在光伏MPPT控制中的有效性。     

组合模糊控制技术与扰动观察法提升光伏发电MPPT性能

组合典型MPPT算法以优化系统性能是光伏发电新的研究范式。针对传统单一MPPT算法无法兼顾动态性能和稳态性能问题,尝试将模糊控制技术和扰动观察法进行组合用于光伏发电MPPT控制,具体方法是当系统靠近功率曲线两端时采用扰动观察法跟踪,当系统位于最大功率点附近采用模糊控制技术跟踪。实验结果表明,组合控制算法能够根据系统所处状态准确地在扰动观察法和模糊控制算法之间切换,系统响应时间相对于模糊控制缩短了31%,稳态误差相对于扰动观察法减少了67%,系统性能显著提升。     

一种基于MPPT控制的太阳能光伏充电控制器研制

针对传统太阳能光伏充电控制中出现的问题,研究了一种光伏电池阵列的最大功率点跟踪MPPT控制方法。基于MPPT控制方法上的太阳能光伏充电控制器具有智能性、自适应性的控制特点,使得整个太阳能光伏充电系统得以持续、平稳、可靠的运行。     

MPPT算法与输入输出反馈线性化控制技术在光伏发电系统中的应用

针对目前光伏发电系统采用的固定电压法、增量电导法等最大功率点跟踪控制技术跟踪速度慢、精度不佳的问题,提出采用变步长电导增量法进行最大功率点跟踪控制;为了控制光伏系统中电网电流和直流母线电压,采用输入输出反馈线性化控制技术,使得系统的功率因数和直流母线电压可用相同的算法进行控制。在Matlab/Simulink环境下对基于变步长电导增量法算法与输入输出反馈线性化控制技术的光伏发电系统进行了建模仿真,结果表明,采用反馈线性化技术控制逆变器后,日照强度和温度变化不会对电网功率因数产生影响;变步长电导增量法提高了光伏发电系统的动态和稳态性能,且降低了电网电流的总谐波失真率。     

一种新颖的变步长光伏系统MPPT控制方法

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,为了能高效地利用太阳能电池,需对光伏阵列进行最大功率点跟踪(简称MPPT);针对定步长电导增量控制法存在的缺点,提出一种新颖的变步长电导增量法;该方法通过瞬时功率相对电流的变化值确定MPPT步长大小,使光伏系统MPPT快速准确且无震荡;经Matlab仿真及实验证明: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。     

基于分时LSTM的光伏发电功率预测

[目的]准确的预测光伏发电功率对电网调度具有十分重要的意义.[方法]光伏发电是一个连续不断的过程,光伏发电功率每时刻的变化取决于当前时刻和历史时刻的气象特征.本文考虑光伏发电的时间相关性,提出了基于分时长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的光伏发电功率预测模型,利用Pearson...     

基于极端学习机的光伏发电功率短期预测

为了进一步提高光伏发电功率的预测准确度,该文首次将极端学习机方法(ELM)和相似日方法结合并引入光伏发电功率短期预测领域.通过分析影响光伏发电功率的各个因素,分时段预测光伏发电功率.该方法在不同时间段中利用相似日评价函数选取历史相似日,结合预测日的天气因素,采用极端学习机对预测日对应时段的发电功率进行预测.通过对预测效果进行比较和分析,结果表明该方法比传统的神经网络预测算法有更好的预测效果.     

基于时序数据处理的分布式光伏功率预测系统

[目的]使用高质量的历史数据预测未来光伏发电功率,对高效利用太阳能可再生能源、补充电网供电能力和推进节能减碳具有重要意义.[方法]由于光伏时序数据质量参差不齐,本文提出了面向光伏时序数据的缺失值与异常值处理算法,并基于此搭建了分布式光伏功率预测系统.[结果]该系统可以有效处理多种光伏时序数据,并集成了不同时间尺度及不同...     

基于模糊控制MPPT的单相光伏并网发电系统

采用模糊控制算法实现光伏阵列最大功率点跟踪,利用软件锁相技术完成逆变器输出电流与电网电压的频率和相位同步。实验结果表明,该系统的设计能满足并网要求,而且模糊控制可有效消除最大功率点振荡现象。