基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用MATLAB/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了所提出算法的稳定性、快速性和准确性,它比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。

VARIABLE STEP-SIZE IMPLICIT-EXPLICIT LINEAR MULTISTEP METHODS FOR TIME-DEPENDENT PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

Implicit-explicit （IMEX） linear multistep methods are popular techniques for solving partial differential equations （PDEs） with terms of different types. While fixed timestep versions of such schemes have been developed and studied, implicit-explicit schemes also naturally arise in general situations where the temporal smoothness of the solution changes. In this paper we consider easily implementable variable step-size implicit-explicit （VSIMEX） linear multistep methods for time-dependent PDEs. Families of order-p, pstep VSIMEX schemes are constructed and analyzed, where p ranges from 1 to 4. The corresponding schemes are simple to implement and have the property that they reduce to the classical IMEX schemes whenever constant time step-sizes are imposed. The methods are validated on the Burgers＇ equation. These results demonstrate that by varying the time step-size, VSIMEX methods can outperform their fixed time step counterparts while still maintaining good numerical behavior.

Variable-step-size second-order-derivative multistep method for solving first-order ordinary differential equations in system simulation

According to the relationship between truncation error and step size of two implicit second-order-derivative multistep formulas based on Hermite interpolation polynomial,a variable-order and variable-step-size numerical method for solving differential equations is designed.The stability properties of the formulas are discussed and the stability regions are analyzed.The deduced methods are applied to a simulation problem.The results show that the numerical method can satisfy calculation accuracy,reduce the number of calculation steps and accelerate calculation speed.

基于改进谱线增强的光电编码器γ辐射噪声滤波算法研究

针对核辐射环境下光电编码器因受γ辐射总剂量效应影响而导致输出信号质量劣化的问题,提出了一种兼顾精度和效率的改进谱线增强算法(Improved Adaptive Line Enhancer Method,IALEM)。该算法引入Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,通过在步长更新公式中引入前一时刻步长值,达到收敛速度快且稳态误差小的目的。分别在算法收敛速度、稳态误差、低信噪比输入、计算量4个方面与同类算法进行比较。结果表明,该算法在拥有较低计算量的同时,其收敛速度更快、稳态误差更小,并且对于低信噪比信号具有更好的滤波效果。最后,在光电编码器上对本文所提算法进行了现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件实现;并在60Co γ辐射环境中对算法的滤波效果进行了实验测试。实验结果表明:所提出的算法可有效滤除光电编码器因γ辐射产生的噪声,提高光电编码器输出信号的质量。

贝塞尔函数的光伏模块最大功率跟踪系统

针对传统光伏模块最大功率跟踪系统建模复杂和响应时间慢的问题,提出了一种基于贝塞尔函数的光伏模块最大功率跟踪方法。采用二阶贝塞尔函数对光伏模块输出特性进行拟合,引入变步长扰动观察法,通过实时调整步长以改善最大功率跟踪的响应时间,构建基于Boost电路的实验平台,模拟和实验验证在不同工况和负载条件下的系统性能。结果表明,在工况和负载变化时,电压平均相对误差小于2.5%,跟踪时间缩短了61%。该研究证明了所提出的贝塞尔函数模型不仅简化了光伏模块的建模过程,而且提高了系统精度和响应速度。

基于模糊变步长算法的微生物燃料电池最大功率跟踪控制

针对微生物燃料电池输出效率低的问题,提出一种变步长算法和模糊控制相结合的最大功率跟踪算法。根据满足最大功率的条件,将Boost变换器和微生物燃料电池构成完整系统,通过调节占空比从而实现最大功率跟踪,同时引入扰动观察法(P&O)和电导增量法(INC)组成最大功率跟踪控制器。常规算法受到步长的影响跟踪效果较差,在此基础上通过改进固定步长为变步长,有效提高了算法的动态性能和稳定性。针对算法产生振荡造成的能量损失,将算法和模糊控制结合在一起构成完整的跟踪系统,有效提高了算法的稳定性,减少了能量损失。仿真结果表明:改进的模糊变步长算法较3种常规算法具有更快的收敛速度、更小的波动幅度和跟踪误差。

基于变步长蚁群算法的电气巡检机器人路径规划方法

随着电力设备不断更新,电气巡检变得越来越重要,为提高巡检效率,减少人力成本,电气巡检机器人逐渐成为一种可行的解决方案。基于此,,文章提出一种基于变步长蚁群算法的电气巡检机器人路径规划方法,该方法将蚁群算法与变步长策略结合,通过建立电力设备和巡检点之间的图模型,将问题转化为TSP问题。然后,利用蚁群算法进行路径搜索,并引入变步长策略动态调整蚂蚁的步长,以加快搜索速度并避免陷入局部最优解。为验证该方法的有效性,在实际电力设备中进行仿真实验。结果表明,基于变步长蚁群算法的路径规划方法能有效地优化路径,减少巡检时间和成本。与传统的路径规划方法相比,该方法在搜索效率和路径质量方面都具有明显的优势。

基于ESO和分数阶PID的改进P&O控制策略

为了提高光伏电池转换效率、降低能量损失,有必要研究最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。针对传统扰动观察法(perturbation observation method,P&O)存在无法兼顾跟踪速度与稳态精度、在光照度发生较大变化时会产生误判现象的问题,文中提出一种能适应环境变化的变步长P&O控制策略。首先,利用光伏电池刚启动时类似恒流源的特性获取当前光照度下的短路电流,通过固定电流法推导出最大功率点(maximum power point,MPP)的参考电压;其次,当光照度突变时,提出功率修正方法,并给出突变时的变步长调整策略;最后,设计基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的分数阶比例积分微分(fractional order proportion integration differentiation,FOPID)控制器,可以对算法输出的参考电压进一步进行跟踪补偿。仿真结果表明,所提控制策略可以提高稳态精度和跟踪速度,有效提高光伏电池的输出功率。

基于Seq2Seq的船舶轨迹变步长预测方法研究

针对船舶轨迹的历史轨迹相似性低、预测精度不高等问题,基于序列到序列(Seq2Seq)模型提出一种轨迹预测算法——vSeq2Seq。首先,用一阶差分法处理AIS数据,降低时间依赖性,减弱通信延迟产生的干扰,突出船只运动规律;然后,采用滑窗法处理数据,构建模型数据集,通过Seq2Seq模型进行可变步长的轨迹预测。实验结果证明,vSeq2Seq算法能够从船只轨迹中提取出轨迹变化特征,针对船只不同运动状态改变预测步长、灵活地进行预测,对比传统LSTM模型和GRU模型,预测精度有显著提升。

新型电导增量与自适应滑模控制的最大功率跟踪算法研究

针对传统光伏最大功率点跟踪算法存在适应环境变步长搜索能力差、动态响应速度慢、稳态跟踪精度低的问题,提出新型电导增量法与自适应滑模控制相结合的最大功率跟踪(MPPT)方法。该方法构建关于环境参量的变搜索速度函数与功率⁃电压微分绝对值(|dP_(pv)dU_(pv)|)的sigmoid函数,共同预测参考输出电压的步长,以提高不同环境下最大功率点的搜索速度与精度;具有自适应调整比例积分参数的滑模趋近律,克服了传统滑模控制固有的抖振问题,提高了最大功率点跟踪的动态响应速度与稳态精度。仿真结果表明:在光照强度、温度的各种变化下,与基于传统滑模控制的变步长电导增量法对比分析,所提控制策略的最大功率输出曲线跟踪速度快、精度高,且光滑平稳,无明显振荡,能有效提高太阳能的利用效率。

改进人工势场法的机械手关节空间避障规划

针对人工势场(Artificial Potential Field,APF)法对机械手进行路径规划时存在的问题,提出了关节空间APF自适应变步长和目标偏置的快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)相结合的方法。在关节空间中进行APF法路径规划,减少逆向运动学次数和关节角突变;通过改进斥力和引力势场函数,解决APF法中碰撞和目标不可达问题;采用柯西概率分布,根据末端点与障碍物的距离来改变关节角步长;通过调节RRT算法的目标偏置值,产生合适临时目标点,从而解决APF法局部极小值问题。在APF法存在局部极小值情况下进行机械臂避障仿真,结果表明,自适应变步长路径规划能够生成平滑轨迹并能提高搜索效率,目标偏置RRT选取临时目标点后整体路径长度变短。捡拾机械手在该改进算法下能够有效实现避障拾取任务需求。

分区域扰动观测与粒子群混合MPPT算法的研究

针对传统的元启发最大功率点跟踪算法收敛精度有限的问题,提出一种采用划分区域的变步长扰动观测法与粒子群算法结合的最大功率点跟踪方法(ZP&SPSO)。该方法通过划分数个搜索区域,使各区域内的粒子进行变步长扰动观测以寻找到局部最优功率点,然后通过粒子群搜索可能遗漏的最大功率点。使用多端口实验平台和CHROMA光伏模拟电源对本文算法(ZP&SPSO)以及作为对照的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)、花朵授粉(Flower Pollination Algorithm,FPA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)和标准粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)等GMPPT算法进行了静态和动态的MPPT实验测试和对比分析。实验结果表明,与对照组中最优的PSO算法相比,本文算法的平均收敛电压误差的平均值降低了80.9%,平均收敛功率误差平均值降低了84.47%,平均标准差降低了83.6%。该结果证明了本文所提算法的可行性。

Dynamic Simulation of Distribution Networks Using Multi-stage Discontinuous Galerkin Method

Dynamic simulation plays a fundamental role in security evaluation of distribution networks(DNs).However,the strong stiffness and non-linearity of distributed generation(DG)models in DNs bring about burdensome computation and noteworthy instability on traditional methods which hampers the rapid response of simulation tool.Thus,a novel L-stable approximate analytical method with high accuracy is proposed to handle these problems.The method referred to as multistage discontinuous Galerkin method(MDGM),first derives approximate analytical solutions(AASs)of state variables which are explicit symbolic expressions concerning system states.Then,in each time window,it substitutes values for symbolic variables and trajectories of state variables are obtained subsequently.This paper applies MDGM to DG models to derive AASs.Local-truncation-error-based variable step size strategy is also developed to further improve simulation efficiency.In addition,this paper establishes detailed MDGM-based dynamic simulation procedure.From case studies on a numerical problem,a modified 33-bus system and a practical large-scale DN,it can be seen that proposed method demonstrates fast and dependable performance compared with the traditional trapezoidal method.

基于光伏并网系统的变步长最大功率追踪研究

针对定步长电导增量法小步长追踪响应速度慢、大步长易出现振荡的缺点,提出了一种改进型变步长电导增量算法。同时分析了光伏三相并网发电系统的控制策略,利用PSCAD仿真软件搭建了光伏三相并网发电系统的仿真模型。在该模型中,通过改变光照和温度条件,对改进型变步长电导增量算法进行了仿真验证,相同条件下对定步长电导增量法进行了仿真,并与变步长算法进行了对比。仿真结果对比表明,改进型变步长电导增量算法不仅兼顾了对最大功率的快速响应追踪和最大功率保持稳定的优点,同时还改善了光照强度或温度下降的情况下产生的功率过冲现象,有效地提高了光伏并网系统的效率和稳定性。

一种变步长扰动观察法最大功率点跟踪在煤矿采空区光伏发电中的应用研究

将光伏发电技术应用在煤矿采空区是提高闲置土地价值的有效手段之一,但如何提高光伏发电的效率则十分重要。分析了定步长扰动观察法最大功率点跟踪的跟踪精度和响应速度存在矛盾的不足,提出了一种变步长扰动观察法,引入了步长调节系数m,通过仿真对比验证了变步长扰动观察法在兼顾最大功率点跟踪响应速度的同时能够明显改善稳态的精度,对于提高煤矿采空区的经济效益有重要意义。

基于PSCAD的光伏并网系统的研究

光伏发电是一个日趋重要的研究课题。根据光伏电池数学模型,利用PSCAD软件建立光伏电池的仿真模型并进行了仿真,结果表明光伏电池的输出特性呈明显非线性并随环境温度和光照的变化而变化。针对光伏电池最大功率跟踪点,在原有电导增量法基础上提出了一种改进的MPPT模型搭建方法(变步长电导增量法),仿真结果表明外界环境发生变化时,改进的电导增量法能够使光伏阵列快速、准确地跟踪最大功率点,确保系统稳定高效运行。为实现光伏发电系统并网运行,搭建了光伏逆变器模型,成功地将光伏直流电逆变成交流电并入电网稳定运行。

梯度式变步长MPPT算法在光伏系统中的应用

针对光伏系统最大功率点跟踪技术的研究和应用现状,提出一种梯度式变步长扰动观察法。该方法基于梯度寻优思想,在扰动过程中按照P-U特性曲线的斜率可自动改变扰动步长,进而提高系统寻优效率。但由于扰动观察法自身存在缺陷,在外部条件出现剧烈变化时,可能存在误判问题并最终导致故障。为解决该问题,在梯度式变步长扰动观察法基础上引入功率预测算法。基于该扰动观察法的控制策略,利用Matlab/Simulink对光伏系统的静、动态特性进行仿真,验证该方法的可行性。并在10 kW样机上进行实验研究,结果表明该方法具有很好的动、稳态性能,能有效地消除误判,实现最大功率点跟踪。

基于改进扰动观察法的光伏阵列最大功率点跟踪

常规的扰动观察法具有算法简洁、跟踪效率高的特点,在光伏阵列的最大功率点跟踪系统中得到广泛的应用。然而常规扰动观察法由于采用固定的扰动步长,难于同时获得较高的响应速度和稳态跟踪精度。本文提出了一种固定电压启动的变步长扰动观察算法,并与常规的扰动观察法进行了对比实验,实验结果证明了该方法的有效性。

一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法

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,为了能高效利用太阳能电池,需要进行光伏阵列的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)。扰动观察法以其简单有效而得到了广泛应用。提出了一种新颖的变步长扰动观察法,对传统方法的动态特性进行优化。在Matlab/Simulink下进行了系统的建模与仿真,并进行了实验研究。结果表明,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。

自适应变步长MPPT算法

为减小光伏电池因环境变化造成的功率损失,提高系统的光电转换效率及跟踪响应速度,在传统电导增量法的基础上结合自适应变步长最小均方差LMS(least mean squre)算法,提出了一种自适应变步长最大功率跟踪算法,并在Matlab环境下利用SimPowerSystem功能模块建立了光伏电池的数学模型及自适应变步长算法的控制器模型。仿真结果表明,该算法在光照、温度等系统参数扰动的情况下都能快速找到新的工作点,表现出良好的动态及稳态特性,证实了算法的正确性和有效性。