双馈感应电机最大功率追踪控制

为了解决双馈感应电机最大功率追踪困难问题、提高其最大功率追踪效率,提出一种用于双馈感应电机最大功率追踪的多输入多输出二阶滑动模态控制方法 .对双馈感应电机进行建模分析,引入多输入多输出二阶滑膜控制设计过程,简化为含有m个变量的单输入单输出二阶滑膜控制,进而给出双馈感应电机单输入单输出二阶滑膜控制方法;在阶跃风速、随机风速、低电压穿越三种工况下进行仿真分析,验证了控制方法的有效性和鲁棒性.

基于FCS算法的光伏阵列最大功率追踪

局部阴影情况下,光伏阵列输出功率具有多峰值特性,针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法在实际应用中存在着收敛速度较慢,效率较低,且容易陷入局部功率极值的问题,将兼顾收敛速度、精度、功率稳定性的快速布谷鸟搜索(Fast cuckoo search,FCS)算法应用于光伏阵列最大功率追踪。FCS算法采用自适应步长和机会因子可避免过早收敛,全局搜索和跳出局部搜索能力强,收敛速度快,算法后期局部开发能力强,功率振荡小,功率输出稳定,最大功率追踪精度高。仿真表明,在静态阴影、动态阴影条件下,FCS算法较灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)、粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)具有更快地收敛速度和更高的收敛精度,且稳定性好,有效地提升光伏阵列的输出效率。

基于改进Jaya算法的光伏最大功率追踪控制

针对光伏阵列在局部阴影或者光照不均匀情况下,追踪最大输出功率收敛慢、精度低的问题,提出一种改进Jaya算法的光伏最大功率跟踪控制策略.其无需依赖特定的算法控制参数,并引入收敛因子和自适应迭代次数等策略,进一步提升算法的收敛速度和精度.在MATLAB/Simulink中搭建光伏阵列仿真模型,将改进Jaya算法与传统追踪算法在同一模型下进行对比分析,结果表明,改进后的Jaya算法在复杂光照条件下具有更快的追踪速度与更高的精度,能够提高光伏系统的发电效率.

直驱式永磁同步风力发电系统最大功率追踪控制

为提高直驱式永磁同步风力发电系统最大功率追踪的效果,根据风力机的输出特性,阐明最佳特性曲线法实现风力发电系统最大功率追踪的原理,分析转速控制和功率控制方案的不足,提出基于最佳电磁转矩给定的最大功率追踪方案和一种适合于永磁同步发电机(pemanent magnet synchronous generator,PMSG)的转子初始位置检测方法。分别构建了以TMS320F2812DSP为控制核心的10kW风力机模拟系统和直驱式永磁同步风力发电系统,进行初始位置的检测、风速稳定和突变时系统的运行实验,实验结果验证了所提出的转子初始位置检测方法和最大功率追踪方案的有效性。

开关磁阻风力发电系统最大功率追踪策略研究

以获得最大风能为目的,将开关磁阻发电机应用于风力发电系统的最大功率追踪策略研究中。设计了一个6相12/10开关磁阻电机的风力发电机系统模型,该模型在开关磁阻电机与整流器中间加入了恒阻抗控制电路。详细阐述了该风力发电系统如何实现最大功率追踪算法。恒阻抗控制电路使最大功率算法更简便。该算法具有不再需要测风速的优点。通过实验证明,该系统能实现风能的最大利用。

不均匀光照情况下太阳能最大功率追踪算法

设计了一种针对多峰值的最大功率追踪算法。光伏板在受到不均匀光照的情况下,其功率-电流特性曲线会出现多峰值。通过大量光伏电池的数据模拟,发现光伏板P-I曲线具有"峰值高度以全局峰值为中心,向两侧不断递减"的重要规律,并且统计研究了P-I曲线上左侧坡和右侧坡的斜率、相邻峰值间隔等多种数据,以此作为算法设计的依据。设计的算法通过对光伏电池的输出曲线进行部分扫描来获得全局峰值的位置,其中运用了"区域扫描法"来增强扫描的精度和速度。另外对两种简单、快速的变步长扰动观察法法进行了比较,确定了其适用范围并加以灵活运用。所设计的算法快速、有效,避免了峰值的遗漏,而且具有"峰值越多,追踪越快"的特点。

基于PMSG风力发电系统的最大功率追踪控制

建立了以永磁同步发电机(PMSG)为对象的变速恒频风力发电系统,推导了d-q坐标系下PMSG的数学模型,提出了风力发电系统中的功率控制、转速控制与最大功率追踪(MPPT)算法以及双PWM电能变换器的控制策略。同时,搭建了该系统的仿真模型,对风速阶跃变化时机组运行情况,进行了仿真,结果验证了最大功率追踪控制的有效性。

基于S-函数光伏阵列最大功率追踪的控制策略

研究了光伏阵列的输出特性,搭建了MATLAB环境下光伏阵列的通用仿真模型,选用BOOST电路,采用最大功率追踪控制策略,通过S-函数实现最大功率追踪和输出电压稳定。该系统不仅硬件设计和控制算法简单,且通过仿真实验结果表明,该系统能准确反映光伏阵列输出电压、电流的非线性特性,并能较好地跟踪最大功率点。

MW级风电机组最大功率追踪复合控制策略

针对目前普遍应用的间接转速控制技术由于风轮转动惯量大而导致动态跟踪特性较差的问题,提出直接风速控制与间接风速控制相结合,改善最大功率追踪响应性能的新型复合控制策略。针对风速测量不准确,采用BP神经网络构建了有效风速估计模型。仿真实验证明,基于有效风速估计与真实风速的一致性,即使估计存在误差,采用复合控制策略也可以提升风能利用系数,提高发电量1%～2%。

基于自抗扰控制器的风力发电系统最大功率追踪控制

论述了风力发电系统中风能最大风能捕获的基本原理,介绍了永磁同步发电系统双PWM换流器结构.使用功率自抗扰控制器和两个电流自抗扰控制器,设计出了永磁同步发电机最大功率追踪控制系统.自抗扰控制器将风机的机械转矩扰动等外部干扰进行估计和补偿,使得发电机组按照最大功率点跟踪方式运行,提高了系统跟踪性能,实现了风力发电系统的最大功率输出.通过不同风速条件下的建模仿真,验证了自抗扰控制算法的有效性和实用性.

基于自抗扰控制的双馈风力发电系统最大功率追踪研究

为了实现双馈风力发电系统在额定风速以下运行时发电功率的最大输出与平稳运行,提出一种电流内环与自抗扰控制(ADRC)速度外环的控制方式,使双馈风力发电机(DFIG)电流与转速能快速响应风速变化,进行最大功率追踪。仿真分析验证了ADRC控制具备优良的抗干扰性能与应变性,能够实现风力发电系统的最大功率追踪。

风力发电机组最大功率追踪

根据最大功率追踪点的基本原理及常用风力发电控制系统的特点,提出了基于占空比扰动的改进三点比较法。风力发电系统实际上应用最大功率追踪技术搭配数字信号处理器(TMS320C6711)调整DC/DC斩波器转换器的占空比,使风力发电机系统运转在最大功率输出。以1.5 kW风力发电机组为验证对象,基于TMS320C6711硬件平台对电流型扰动观察法与笔者所提出的三点比较法进行试验验证。结果表明:采用改进三点比较法的风力发电系统能够有效追踪最大功率点。同时,在风速发生变化时,能快速找到最大功率点。

光伏并网系统最大功率追踪控制

为保证光伏阵列输出功率稳定运行在最优状态,降低光伏大规模并网运行成本,建立了光伏阵列数学模型,探讨了光伏阵列输出特性,并提出一种改进电压扰动法,使光伏阵列稳定运行于最优点。采用光伏并网发电协调控制策略,即采用功率外环和电流内环双环协调控制,实现了光伏阵列向电网最优输出。PSCAD/EMTDC电力仿真软件的仿真结果也验证了该电压扰动法和光伏并网发电协调控制策略的有效性。

基于功率预测变步长扰动观察法的最大功率追踪

为解决传统扰动观察法误判、振荡和追踪速度慢的问题,提出一种基于功率预测变步长扰动观察法的控制策略。当采样频率固定,光强不变温度变化的情况下,单位时间内光伏电池的输出功率曲线可近似为线性变化。利用步长较大的传统扰动观察法的快速性追踪到最大功率点附近,然后进行线性化功率预测,进而精确地追踪到最大功率点。并在仿真平台中搭建仿真模型,结果表明新的控制策略提高了系统的跟踪速度和精度,优化了系统的输出性能。

基于风速预测的改进爬山法最大功率追踪策略

针对变速变桨风速发电机组如何在低风速时最大限度地捕获风能,提出了一种基于风速预测的改进爬山法最大功率追踪策略。首先搭建由模糊粗糙集(FRS)和神经网络预测(LSTM)两部分组成的预测模型,利用模糊粗糙集对噪声的敏感性,对风机多传感器采集的自然特性时间序列参数进行分析,通过属性约简,将输入信息的空间维数简化,确定神经网络的输入参数,作为后者LSTM神经网络预测模型部分的输入。利用LSTM在时间深度上有效避免梯度传播消失的特性,通过训练学习,抽取逼近隐含的输入输出的非线性关系,捕获时间序列风速上各个信息的关联度和时间延展度,得到风速的提前一步预测。然后依靠预测的风速信息,从搜索方向确定,搜索区间优化,避免最大功率点附近频繁波动3个方面改进了传统爬山法,避免传统方法的不足。通过GH bladed软件实验仿真表明:提出的最大功率追踪控制策略能够有效避免了风速变化情况下错误的搜索方向,提高追踪速度,明显减少风机在MPP点处的振荡,有效提高了风能捕获效率。

永磁同步风力发电系统最大功率追踪新方法

风力发电系统的输出功率随着风速变化而变化，引起输出功率的波动。因此提出一种采用永磁同步电机作为发电机实现最大功率输出的永磁同步风力发电控制系统。建立了风力机模型、最大功率追踪算法模型，采用二分法和停止机制算法，使风机按最大功率点跟踪方式运行，通过二分法实现变步长，并加入停止机制降低转速振荡，防止在最大功率点的波动。介绍了传统爬山法和改进的爬山法，通过对比仿真研究，表明新方法可以有效提高最大功率追踪效率，并减少系统在最大功率点的波动。

基于自适应滤波的光伏发电最大功率追踪

光伏电池的输出特性易受周围环境影响。为了降低光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统对最大功率点的追踪速度和光电转换效率,文中在传统扰动观察法的基础之上结合了最小均方差LMS(Least Mean Square)算法,提出了一种改进的自适应变步长最大功率追踪算法。在MATLAB/Simulink环境下搭建了光伏电池的数学模型以及自适应变步长MPPT模型。仿真结果表明:该算法能够在外界环境改变的情况下快速准确地追踪到最新时刻的最大功率点,并使系统保持在稳定状态。

基于磁流体发电机的波浪能最大功率追踪策略研究

为了提高某给定海试样机的波能转换效率,提出一种组合控制策略:采用爬山法确定最优参考电流,模型预测控制算法决定MOSFET开关管的关断跟随最优参考电流。当波高降低时,如果直接采用爬山法确定最优参考电流,扰动方向会判断错误,因此加入平均功率减小阈值的判断。仿真结果表明,改进后的爬山法无论波高上升还是下降都能正确判定扰动方向,能够随波高的任意变化自适应调整Boost电路的等效负载,使磁流体波浪发电机得以输出最大功率。最后,搭建硬件电路,利用直流电压源模拟磁流体波浪发电机,通过实验验证控制策略的有效性。

光伏并网发电系统最大功率追踪算法的稳定性研究

随着光伏发电技术及光伏产业的发展,太阳电池阵列如何在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能成为人们的研究重点。然而,根据太阳电池的工作原理,当光照强度,温度等自然条件改变时,太阳电池的输出特性将随之改变,输出功率及最大工作点亦相应改变。分析了几种常见的最大功率跟踪方法(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT),针对扰动观测法中的误判现象进行分析,并加以改进,使系统更加平稳地输出有功功率,实现了对最大功率点的稳定追踪。

针对漂浮式光伏电站最大功率追踪的研究

设计了一种针对漂浮式光伏电站最大功率追踪的算法。当光照一定的情况下,浮体在海浪作用下摆动,可以等效为光伏电站在短时间内受到不均匀光照。通过对多浮体摆动情况下光伏电站受到不均匀光照的Simulink仿真,发现光伏电站的P-U特性曲线呈现出“曲线整体保持增长,存在局部峰值,达到全局峰值开始下降”的规律。在标准萤火虫算法基础上融合了最小惩罚法、联赛选择算子和变步长算法,对光伏阵列进行最大功率追踪。结果表明,改进萤火虫算法在快速准确地进行最大功率追踪的同时不会陷入局部最大值点。