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。     

关于光伏阵列的MPPT算法综述

针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题,只有实现最大功率点的跟踪(MPPT)才能提高太阳能电池的效率.分析了最大功率点跟踪的常用方法,即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等,并对几种常见的MPPT方法进行比较和分析,为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考.     

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.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制.采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度.仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率.     

自适应变步长占空比扰动法在光伏发电MPPT中的应用

根据光伏电池的电气输出特性,建立了光伏电池的等效模型,在Boost电路中实现最大功率点跟踪控制．采用自适应变步长占空比干扰观察法,通过扰动步长的改变来获得较高的响应速度和稳态跟踪精度．仿真结果表明,该算法能够有效减小系统在最大功率比点的震荡,可以提高跟踪效率．     

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.     

DC-DC转换电路在光伏发电MPPT中的应用

采用C8051F020单片机控制系统实现最大功率点跟踪,对最大功率跟踪控制中DC-DC转换电路的原理和控制方法进行了研究和实验,采用了升降压式DC-DC转换电路来实现最大功率点跟踪,该方法电路简单、软硬件结合、控制方法灵活,明显提高了光伏发电系统的整机效率.     

基于GA-RBF神经网络的光伏电池MPPT研究

讨论了光伏电池非线性输出特性,在此基础上,结合径向基函数神经网络的特点,提出了基于遗传算法优化的径向基函数神经网络方法,并将该方法用到了电池的最大功率点跟踪预测中。仿真及实验结果表明,与传统的径向基函数神经网络相比,该方法克服了网络参数选择的随机性,具有更高的精度和适应能力。     

光伏发电实验系统的设计

针对光伏发电及并网的基本原理进行了深入的分析,设计了相关的实验系统.系统中关键设备为并网变流器,结合各项实验的原理利用该设备进行了MPPT、低电压穿越等实验,符合国际相关规定及我国并网技术规范要求,结果表明:所提出的光伏发电实验系统理论可行,实际硬件设计可以满足各项相关的常规光伏并网实验,可以通过本系统针对光伏池板电压功率特性、光伏并网变流器三相PWM控制、电网波动时控制策略等多方面展开研究,根据实验数据及结果寻求改进方法,使所设计的实验系统的性能得到进一步优化,提高发电效率.     

DC—DC转换电路在光伏发电MPPT中的应用

采用CSOMF020单片机控制系统实现最大功率点跟踪,对最大功率跟踪控制中DC—DC转抉电路的原理和控制方法进行了研究和实验,采用了升降压式DC—DC转换电路来实现最大功率点跟踪,该方法电路简单、软硬件结合、控制方法灵活,明显提高了光伏发电系统的整机效率．     

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.     

基于改进模糊控制的光伏MPPT策略研究

针对基于二维模糊控制的光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法在外界环境急剧变化时响应较慢、输出不够平稳等不足,提出了改进的模糊控制算法.该算法在传统二维模糊控制的基础上增加了一个反馈输入量,改善了系统的动态性能.仿真结果表明,与二维模糊控制及常规扰动观察法相比,改进的模糊控制不仅能快速响应外界环境的变化,而且具有较好的控制精度.     

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．     

并网逆变最大功率跟踪与实现

为弥补传统最大功率点跟踪方法的不足,在定电压跟踪方法的基础上,提出了变步长断续扰动法.在进行最大功率点寻优中,利用较大步长δ1找到最大功率点两侧的两个功率点,再以δ1/2步长进行最大功率点搜索,在限定的范围内实施断续扰动监测.实验结果表明：该方法可以提高跟踪速度,并且避免了在最大功率点附近的振荡,比定电压跟踪方法的输出功率提高了12%.     

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.     

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。     

神经网络模糊PID技术在光伏系统MPPT控制器中的应用

针对传统光伏系统MPPT控制算法的局限性及无法自适应外部复杂情况等诸多问题,提出一类以神经网络、模糊控制器以及PID控制器组成的神经网络模糊PID控制器。利用光照幅度、环境温度等参数的离线训练后的权值作为整个三层前馈神经网络的优化参数;通过预测最大功率点与实际的工作电压进行比较,运用模糊推理对PID相关参数进行最佳调整。仿真结果表明：与传统PID控制器、模糊控制器相比,本系统能增强消除系统误差能力,稳态性能有了明显提高,同时可获得更高的控制精度。     

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。