基于ICS-INC的局部阴影下光伏最大功率点追踪研究

传统最大功率点追踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)存在收敛速度慢、精度差、易陷入局部最优等缺点.针对上述问题,提出一种基于改进布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search, ICS)和电导增量法(Incremental Conductancemethod, INC)的联合MPPT控制方式.首先对布谷鸟算法(Cuckoo Search, CS)中莱维步长和毁巢率进行了自适应变化增加了迭代收敛速度和全局寻优能力,其次通过判断鸟巢间最大位置差ξ切换INC防止其陷入局部极小值,最后分别进行静态对比和动态光照仿真实验.静态对比仿真结果表明此控制方式在追踪速度和精度上更有优越性;动态仿真测试结果证明该方法在复杂环境下具有鲁棒性.

基于复合算法的光伏最大功率点追踪

由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。

融合最大功率点追踪的光伏发电功率全局控制研究

不确定自然环境因素的影响下,光伏发电输出功率的非线性特征增加了其控制难度,导致新能源发电的利用率偏低。为解决该问题,基于最大功率点追踪技术,提出光伏发电功率全局控制新方法。结合辐照强度、光照温度等外界条件,建立光伏发电模型。利用均匀光照下的最大功率点追踪方法,构建比例因子对追踪动态响应速度的影响模型。在光照不均匀条件下,将单峰值非线性特征曲线转变为多峰值非线性特征曲线,求解多峰值非线性特征的全局最大值问题,利用蚁群算法选取高信息素路径作为最优解,实现发电功率全局控制。采用simulink软件构建光伏发电仿真模型,分析不同辐照强度条件下的光伏发电功率控制效果。经实验验证,所提方法能够适应多辐照强度与变化辐照强度等条件,提升了新能源利用率与新能源发电的效益回报,具备投入实践应用的条件。

浅谈光伏逆变器最大功率点追踪MPPT与电流采集

光伏逆变器是太阳能光伏发电系统中的核心设备之一。光伏逆变器的转换效率直接影响太阳能光伏发电系统的发电效率,而发电效率由逆变器中MPPT主要控制。本文阐述了MPPT的简要原理与电流采集方案,有助于提高光伏逆变器发电效率。

基于改进花授粉算法的光伏最大功率点追踪研究

针对厂区光伏在局部阴影或光照不均匀的情况下,光伏阵列输出存在多个极值点,导致传统优化算法追踪最大功率点时存在速度慢和精度低等问题,提出了基于改进花授粉算法的光伏最大功率跟踪控制策略。采取有利于全局广泛搜索的自适应系数对全局搜索进行改进,提高了算法的收敛速度与精度。通过MATLAB/Simulink建模仿真,证明了所提出的改进花授粉算法在复杂光照条件下具有更快的收敛速度与追踪精度。

基于IBFA的局部阴影下光伏最大功率点追踪研究

最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术是提高光伏发电效率的重要手段之一。针对传统MPPT不能满足局部阴影光照下寻优要求,本文提出一种改进细菌觅食法(Improved Bacteria Foraging Optimization Algorithm,IBFA)。通过引入全局学习方向,牵引细菌种群趋化方向,以此增加了算法的收敛速度;增加自适应步长机制,改善步长多样性,使得算法在寻优过程中可以跳出局部最优,收敛后期更加精确。通过仿真实验测试,该算法在局部阴影下能够跳出局部最优,快速收敛到最大功率点处,同时与粒子群算法(Particle Swarm optimization,PSO)相比性能更加优越。

直流微电网光伏发电最大功率点追踪方法

基于直流微电网母线电压稳定的实际情况,获得光伏电源电压和直流变换器占空比的函数关系,把占空比作为输入变量,在仅需测量光伏电源电流的基础上对其准确实施最大功率点追踪;可省略光伏发电直流微电网中众多分布式光伏电源端电压传感器及其相关电路,减少干扰,提高可靠性,降低系统成本。MATLAB下系统模型仿真和样机试验证明了所提控制方法的正确性与可行性。

太阳电池最大功率点追踪的控制策略

在研究太阳电池电路模型的基础上,提出了一种数模混合的最大功率点追踪策略,可以最大程度的利用太阳能,同时实现了蓄电池的过充保护,最后用实验验证了方案的高效性和实用性。

三相SVPWM整流器在风能最大功率点追踪中应用

变速风力发电机高效利用风能所需的风能最大功率点追踪(MPPT)算法的关键在于能否根据风速变化快速调节风轮转速,使其迅速达到相应的最佳转速。采用直接转矩控制思想以达到此目标,首先介绍了风力发电机空气动力学特性及永磁同步电机直接转矩控制原理,然后通过空间矢量脉冲宽度调制(SVPWM)直接电流控制的整流器实时控制其输出电流跟踪指令电流的方法实现变速风力发电机中的MPPT控制。仿真研究证明该方法具有控制简单、跟踪响应快的特点,能够达到风能的MPPT算法要求。

部分遮挡条件下光伏阵列全局最大功率点追踪控制

光伏阵列的部分遮挡,使阵列功率电压特性呈现多峰,现有最大功率追踪方法在速度、准确度和可操作性方面仍有较大改进空间。首先,利用恒流源特性提出全局最大功率追踪新方法,即调整电流线法,该方法在P-U特性上沿着电流线斜率单调变化的方向不断调整电流线;然后对所提方法利用恒流源特性加快电流搜索过程并提高搜索终止条件的准确性;再从搜索过程和搜索终止条件两方面对现有0.8倍开路电压法进行改进;最后,以某光伏阵列3种遮挡模式以及遮挡模式间的变化为例,通过仿真验证所提两种方法(调整电流线法和改进的0.8倍开路电压法)均能准确、快速地追踪到全局最大功率点。所提方法为多峰最大功率追踪提供了新的思路。

三相光伏系统中一种新的最大功率点追踪方法

为了提高光伏器件利用效率,对最大功率点跟踪(MPPT)方法进行研究.针对扰动观察法在天气快速变化时,会产生误判这一问题,在功率差值-扰动观察法(dP-P&O)的基础上,引入光照变化加速度的概念,对光照变化过程进行更精确的建模,减少最大功率跟踪过程中的误判现象.同时,利用功率守恒原理,对光伏阵列输出和逆变器输出功率之间的关系进行分析,得出通过比较扰动前后并网电流的变化来实现MPPT控制的方法.该方法不需要对光伏阵列的输出电压和电流进行检测,降低了光伏系统的成本.仿真和实验结果表明,该方法是可行的,并且系统能够保持稳定性.

基于BOOST电路的PV最大功率点追踪仿真

在对光伏电池进行数学分析的基础上建立了数学模型,通过仿真分析了光伏电池输出电流和输出功率的变化规律.以电导增量法为基础,提出了基于BOOST电路的最大功率点追踪策略,并在MATLAB/SIMULINK里搭建了模型.仿真结果表明,这一方法可以很好地实现对最大功率点的追踪.

考虑局部阴影的光伏阵列最大功率点追踪优化控制策略

针对局部阴影下光伏阵列出现多峰值输出的情况,提出一种优化粒子群算法与模糊控制扰动观察法相结合的最大功率点追踪方法。利用优化粒子群算法在全局范围内寻找极值点及最大功率点;通过设置语言变量、定义模糊子集及模糊控制推理,进行跟踪调节和稳定控制,实现光伏系统最大功率输出。提高了搜寻精度,缩短了搜寻时间,避免了在最大功率点处的震荡。仿真结果验证了所提算法的有效性和合理性。

基于松鼠算法的光伏最大功率点追踪研究

面对因遮光而处在部分阴影状态下的太阳能光伏阵列,其输出功率特征曲线从单峰变成多峰,传统的最大功率点追踪技术在这种情形下显现出收敛速度慢、震荡幅度范围大和收敛精度低等问题。针对这些问题,将松鼠觅食算法运用到太阳能光伏阵列多峰值MPPT控制系统中。首先构建处于局部遮阴情况下的太阳能光伏阵列模型,连接到Boost电路,将算法中松鼠的位置对应为开关管的占空比,通过算法的迭代更新调整占空比来实现MPPT控制。通过建立仿真验证,相比于传统启发式粒子群算法,松鼠觅食算法在应对局部阴影情况下的收敛速度提高3.5倍,追踪效率提升0.1%,且震荡期间产出能量更高。

基于改进扰动观察法的小型风电最大功率点追踪控制

针对传统算法在追踪小型风力发电系统最大功率点时无法兼顾追踪速度和稳态性的问题,提出了一种基于改进型扰动观察法的最大功率点追踪算法。首先,利用扰动观察法快速追踪并到达最大功率点附近;然后,将算法切换为二分法以准确定位最大功率点。为减小DC/DC转换电路在运行中产生的纹波对系统造成的影响,在功率采样中加入了平均计算模块。以小型永磁同步风力发电机为验证对象,搭建了仿真模型;从输出功率变化和风能利用系数变化2个角度展开对比分析。结果表明,与传统扰动观察法相比,所提出算法的动态响应追踪速度较快,能有效减小稳态振幅、克服风速发生变化时功率振荡和算法误判。

一种改进的光伏阵列多峰值最大功率点追踪算法

光伏阵列在受到阴影遮挡时,功率曲线会存在多个峰值点,传统的单峰最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)方法会陷入局部极大值而失效,针对此问题提出一种新型自适应变步长扰动观测(Perturbation and Observation,P&O)算法,在可能出现局部峰值点的设定小范围内运行自适应变步长P&O算法追踪局部峰值点,依次跳跃搜索并保留较大功率值,从而实现全局最大功率点的追踪.该算法能捕捉任何一个局部峰值点,准确性高,收敛稳定,搜索范围减小,追踪时间缩短.经MATLAB仿真结果表明该算法可快速准确地追踪到任意阴影条件下光伏阵列的全局最大功率点.

基于并行组合进化算法的光伏阵列最大功率点追踪

针对光伏阵列在局部遮阴时功率的多峰输出,提出了一种新型并行组合进化算法(GA-DE-PSO),解决了传统采用的单一进化算法以及单一改进算法追踪最大功率时的不稳定性和精确性不足的缺点。该方法将所有的可行解个体随机分为两个子种群,并行采用向量的差分进化模式和染色体的遗传模式,产生新型个体和备选个体。再通过粒子群算法进行混合选择,得到更为有效的可行域的指导信息,从而更快速地收敛到最优点,实现最大功率点追踪。仿真结果表明,组合算法保留了三种进化算法的优点,具有较高的寻优精度与稳定性。

基于CSA-IP&O的局部遮阴下光伏最大功率点追踪

局部阴影遮挡(Partial Shading Condition,PSC)使得最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的追踪速度和精度难以得到保证。对布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)和自适应变步长的改进扰动观察法(Improved Perturbation and Observation,IP&O)进行了研究并应用到光伏的MPPT控制中。利用CSA出色的全局搜索能力快速收敛到全局最大功率点(Maximum Power Point,MPP)附近,然后利用IP&O出色的局部搜索能力快速、准确地收敛到MPP。最后设置了几种光照情况进行仿真,并用扰动观察法和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)方法进行对比。通过仿真验证了所提出的方法具有更快的追踪速度和更高的精确度。

基于BSO的局部阴影下光伏最大功率点追踪

为了减小局部遮阴情况PSC(partial shading condition)下光伏系统的功率失配损失,提高最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)的追踪速度和准确性,提出了基于天牛群优化BSO(beetle swarm optimiza?tion)算法的MPPT控制方法.把由天牛须搜索BAS(beetle antennae search)借鉴粒子群的群体优化思想而得到的BSO方法应用到MPPT控制,利用天牛的个体进化和群体学习等优势来提高MPPT的追踪速度和精确度.设置了多种光照情况来作仿真验证,并用粒子群方法进行比较分析.结果表明,所提的方法追踪速度更快、精确度更高,且追踪过程更稳定、功率波动较小.

磁耦合谐振式电能传输系统的功率输出特性分析及其最大功率点追踪

为分析与优化磁耦合谐振式无线电能传输系统的输出功率,对磁耦合谐振式无线电能传输系统的功率输出特性进行分析与试验,并提出一种简化的系统模型,以方便设计者分析或确定磁共振式无线电能传输系统的参数。另外为解决原始系统输出功率随线圈相对位置而急剧变化,在此根据磁耦合谐振式无线电能传输系统的功率输出特性提出了一种可行的最大功率点追踪(MPPT)方法以稳定系统的输出功率,使得负载能够在宽距离范围内实现功率最大化。