为了提高光伏发电系统最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)的效率,提出一种基于自适应位置调节的粒子群MPPT控制方法.该方法采用Tent映射对粒子位置进行初始化,通过赋予粒子反捕食的能力,自动更新粒子位置,给予速度一个...为了提高光伏发电系统最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)的效率,提出一种基于自适应位置调节的粒子群MPPT控制方法.该方法采用Tent映射对粒子位置进行初始化,通过赋予粒子反捕食的能力,自动更新粒子位置,给予速度一个较小的扰动,以解决光伏系统陷入局部最优的问题.通过MATLAB进行仿真,与传统粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)相比,该方法在MPPT的快速性和准确性上获得了满意的性能.展开更多
在光伏发电并网系统中,逆变器会产生一个两倍基频的二阶谐波,其存在会影响工作点并恶化最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT),本文设计了一种新的光伏功率调节系统(power conditioning systems,PCS)的二阶谐波抑制技术,...在光伏发电并网系统中,逆变器会产生一个两倍基频的二阶谐波,其存在会影响工作点并恶化最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT),本文设计了一种新的光伏功率调节系统(power conditioning systems,PCS)的二阶谐波抑制技术,采用一个具有前馈补偿技术的比例谐振(proportional-resonant,PR)控制器,在Matlab环境下进行建模仿真,结果表明该方法可以准确提取并抑制二阶谐波分量,优化系统结构.展开更多
光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现...光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现误动作的问题,提出一种基于无量纲特征量和灰色关联度的故障检测方法。首先分析了电弧故障RLC等效振荡模型,得出电弧电流信号在频域具有较宽的频带;然后分别对逆变器工况与电弧故障实测电流的频域特性进行了对比,发现正常工况与故障在1~20 kHz和40~60 kHz范围内的频谱在波峰陡峭度、所处位置等方面存在差别,使用峭度、偏度、峰值因子、冲击因子、裕度因子、波形因子等提取频谱特征,计算灰色关联度并进行故障识别;最后,分别使用模拟平台和实际光伏系统进行了试验验证。结果表明,所提方法可有效避免逆变器启动造成的干扰,提高故障识别的准确度。展开更多
文摘为了提高光伏发电系统最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)的效率,提出一种基于自适应位置调节的粒子群MPPT控制方法.该方法采用Tent映射对粒子位置进行初始化,通过赋予粒子反捕食的能力,自动更新粒子位置,给予速度一个较小的扰动,以解决光伏系统陷入局部最优的问题.通过MATLAB进行仿真,与传统粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)相比,该方法在MPPT的快速性和准确性上获得了满意的性能.
文摘在光伏发电并网系统中,逆变器会产生一个两倍基频的二阶谐波,其存在会影响工作点并恶化最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT),本文设计了一种新的光伏功率调节系统(power conditioning systems,PCS)的二阶谐波抑制技术,采用一个具有前馈补偿技术的比例谐振(proportional-resonant,PR)控制器,在Matlab环境下进行建模仿真,结果表明该方法可以准确提取并抑制二阶谐波分量,优化系统结构.
文摘光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现误动作的问题,提出一种基于无量纲特征量和灰色关联度的故障检测方法。首先分析了电弧故障RLC等效振荡模型,得出电弧电流信号在频域具有较宽的频带;然后分别对逆变器工况与电弧故障实测电流的频域特性进行了对比,发现正常工况与故障在1~20 kHz和40~60 kHz范围内的频谱在波峰陡峭度、所处位置等方面存在差别,使用峭度、偏度、峰值因子、冲击因子、裕度因子、波形因子等提取频谱特征,计算灰色关联度并进行故障识别;最后,分别使用模拟平台和实际光伏系统进行了试验验证。结果表明,所提方法可有效避免逆变器启动造成的干扰,提高故障识别的准确度。
