Maximum Power Point Tracking Using the Incremental Conductance Algorithm for PV Systems Operating in Rapidly Changing Environmental Conditions

Maximum Power Point Tracking (MPPT) is an important process in Photovoltaic (PV) systems because of the need to extract maximum power from PV panels used in these systems. Without the ability to track and have PV panels operate at its maximum power point (MPP) entails power losses;resulting in high cost since more panels will be required to provide specified energy needs. To achieve high efficiency and low cost, MPPT has therefore become an imperative in PV systems. In this study, an MPP tracker is modeled using the IC algorithm and its behavior under rapidly changing environmental conditions of temperature and irradiation levels is investigated. This algorithm, based on knowledge of the variation of the conductance of PV cells and the operating point with respect to the voltage and current of the panel calculates the slope of the power characteristics to determine the MPP as the peak of the curve. A simple circuit model of the DC-DC boost converter connected to a PV panel is used in the simulation;and the output of the boost converter is fed through a 3-phase inverter to an electricity grid. The model was simulated and tested using MATLAB/Simulink. Simulation results show the effectiveness of the IC algorithm for tracking the MPP in PV systems operating under rapidly changing temperatures and irradiations with a settling time of 2 seconds.

基于混合算法的多峰值MPPT控制

针对光照不均匀时光伏阵列输出呈现非线性、多峰值的问题,提出一种基于自然选择粒子群(SelPSO)算法结合电导增量法(INC)的多峰值最大功率点追踪(MPPT)算法。SelPSO算法通过淘汰和替换迭代过程中适应度低的粒子,更快、更准确地完成对全局最大值点的搜索;使用INC进行局部跟踪,有效减少寻优过程中的功率振荡,达到最大功率点跟踪的目的。利用MATLAB/Simulink进行仿真试验。结果表明:与INC相比,SelPSO算法的功率振荡由12 W降至0.05 W;与PSO算法相比,跟踪时间由0.15 s缩短至0.07 s。该混合算法在复杂环境下具有较优的跟踪速度、收敛精度以及较低的功率波动。

基于改进LGWO-INC算法的MPPT控制研究

光伏发电阵列板在局部遮阴下会产生多个功率峰值,传统算法难以准确快速追踪光伏最大功率点(maximum power point,MPP),该文提出一种基于莱维飞行灰狼算法(Levy grey wolf optimization,LGWO)与电导增量法(incremental conductance,INC)结合的复合算法追寻MPP,莱维飞行帮助灰狼算法跳出局部最优,搜寻MPP附近时,切换电导增量算法减少系统振荡,在静态与动态局部遮阴下通过Simulink进行光伏并网仿真验证。研究结果显示,所提复合算法收敛效果快速精确,并且符合并网谐波(total harmonic distortion,THD)含量要求,可保证系统的稳定运行。

基于改进布谷鸟搜索算法的光伏最大功率点跟踪策略

实际工程中,光伏阵列在随机变化的环境中会出现局部遮光的情况,从而导致光伏阵列的功率-电压特性曲线会呈现多峰值状态,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优解,追踪速度和精准度无法得到满足。针对这一问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(cuckoo search algorithm, CS)和电导增量法(conductivity increment method, CI)结合的光伏MPPT算法,在算法前期利用布谷鸟搜索算法将大步长和小步长交替使用使得全局搜索能力增强,找到全局最大功率点所处区域附近;在后期,采用步长小、控制精度高的CI进行局部寻优,快速准确地锁定到最大功率点。在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,并与原始布谷鸟搜索算法和粒子群优化(particle swam optimization, PSO)算法进行比较。仿真结果表明,将CS与CI结合的算法使得收敛速度更快,精度更高,稳定状态时功率曲线的波动更小。

一种改进变步长电导增量法的MPPT跟踪策略

电导增量法是确保光伏发电系统能够以最佳效率将太阳能转化为电能的一种控制技术。为提升传统变步长电导增量法的环境适应性,改善光伏电池的最大功率点跟踪性能,本文提出一种改进的变步长电导增量法。先对电压、电流差值进行实时修正避免误判,再引入与电流相关的系数和与功率相关的系数分别对最大功率点两侧的步长变化量进行修正,优化电导增量法步长变化量,进而达到快速并准确地进行最大功率点跟踪的作用。利用上述方法进行仿真实验发现,在外界环境变化时,与传统的自适应变步长电导增量法相比,本文方法的稳态振荡范围只有传统方法的一半左右,达到稳态需要的时间也只有传统方法的60%,改进后的电导增量法有效地降低了重新跟踪最大功率点过程中由步长变化带来的功率损耗。

考虑风光出力不确定性的风光储微电网系统智能协调控制策略

对风光储互补的微电网发电系统进行研究,针对风光发电与负载功率不匹配问题,提出了一种基于新型变步长电导增量法的最大功率点追踪控制方法,利用基于Ziegler-Nichols法的改进自适应PID算法实现负载功率蓄电池充放电控制的协同控制策略。通过在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行验证,证明了所述方案的准确性以及可行性。

局部阴影下基于IBOA-INC的光伏复合MPPT控制

针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部极值不能找到最大功率点(Maximum Power Point,MPP)以及传统的蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在收敛速度慢和搜索震荡较大等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)结合电导增量法(Conductance Increment Method,INC)的复合MPPT追踪方法。在IBOA中,引入自适应动态转换概率来平衡算法的全局与局部搜索,然后在全局搜索阶段引入Levy飞行策略,使蝴蝶个体广泛分布于搜索空间中,提高全局寻优能力;同时在局部搜索中设置新的寻优对象,并通过贪婪算法进行筛选保留,提高局部搜索的能力。当系统位于MPP附近时,利用INC局部搜索能力强的优点快速、准确地收敛到MPP并且稳定功率的输出。仿真结果表明,在静态和动态阴影下与BOA、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。

基于MPC的直接电流控制光伏最大功率点跟踪

传统光伏电池最大功率点追踪技术(MPPT)能追踪光伏系统的最大功率点(MPP)并使系统运行在MPP点。但是,在追踪过程中由于追踪速度和追踪精度的矛盾,使得系统在MPP点附近发生振荡。提出一种模型预测直接电流控制(MPC-DCC)和改进了的电导增量最大功率点追踪技术。系统采用Boost升压型电路进行DC-DC控制,先由改进了的电导增量法得到参考电流,再由MPC环节进行直接电流控制。对所研究的系统进行了Simulink仿真和硬件在环实验验证,结果表明该方法能够使用改进电导增量法快速准确找到MPPT最大功率点,并发挥MPC-DCC的控制器带宽及控制精度高的双重优点。

SAR目标增量识别中基于最大化非重合体积的样例挑选方法

为了确保合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)系统能够迅速适应新的应用环境,其必须具备快速学习新类的能力。目前的SAR ATR系统在学习新类时需要不断重复训练所有旧类样本,这会造成大量存储资源的浪费,同时识别模型无法快速更新。保留少量的旧类样例进行后续的增量训练是模型增量识别的关键。为了解决这个问题,该文提出基于最大化非重合体积的样例挑选方法(ESMNV),一种侧重于分布非重合体积的样例选择算法。ESMNV将每个已知类的样例选择问题转化为分布非重合体积的渐近增长问题,旨在最大化所选样例的分布的非重合体积。ESMNV利用分布之间的相似性来表示体积之间的差异。首先,ESMNV使用核函数将目标类别的分布映射到重建核希尔伯特空间(RKHS),并使用高阶矩来表示分布。然后,它使用最大均值差异(MMD)来计算目标类别与所选样例分布之间的差异。最后,结合贪心算法,ESMNV逐步选择使样例分布与目标类别分布差异最小的样例,确保在有限数量的样例情况下最大化所选样例的非重合体积。

基于跃变探索式电导增量法的光伏阵列全局最大功率点跟踪控制研究

实现光伏阵列最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)的传统算法已经较为成熟,但是在局部阴影出现后会发生寻优失效,难以实现全局最大功率跟踪(Global maximum power tracking, GMPPT)。为解决该问题,研究人员提出将粒子群(Particle swarm optimization, PSO)等群搜索算法应用在MPPT控制过程中,虽然能够控制工作点稳定在全局最大功率点处,但由于该算法收敛能力依赖于核心参数,在应用过程中有一定概率会导致系统振荡。针对以上问题,在电导增量法(Incremental conductance, INC)的基础上提出跃变探索式电导增量法(Jump explore incremental conductance, JEINC),相较于传统电导增量法而言,具有较强的探索能力,能够在局部阴影下实现全局最大功率点跟踪控制,同时所提算法具有较好的收敛能力,在工作点位于最大功率点附近能够快速稳定。在三种光照环境下进行Matlab仿真,从稳定时间、暂态过程能量损耗率和振荡幅值三个方面验证了所提算法相较于电导增量法和粒子群算法的优越性。

频率响应需求下的储能容量配置方法研究

随着我国“双碳”目标的提出,电力系统的新能源渗透率逐步提高,由于风光等新能源具有随机性和波动性,因此在改善能源结构的同时,对电网也提出了新的挑战。为满足电网调频需求,提出了一种考虑惯量需求的储能容量配置方法。首先,分析同步机的控制结构,计算储能参与调频的不平衡功率分摊。其次,考虑频率变化率和频率偏差的限制条件,根据同步机的惯性常数和额定容量,建立电力系统所能承受的最大功率增量、等效惯性常数以及调差系数等参数之间的数学模型。最后,计算储能系统需要配置的容量和惯量。通过对不同的储能容量进行仿真,验证了该方法能够有效改善系统的频率偏差量,提升电网调频性能,为储能容量配置提供理论依据。

分布式光伏发电最大功率点跟踪方法及控制研究

分布式光伏发电系统需要实时调整工作状态以适应环境变化,确保能量最大化输出。研究探索了最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的多种方法,包括扰动观测法、电导增量法、模糊逻辑控制法以及粒子群优化方法。这些方法通过精细调节光伏系统的工作点,优化功率输出。各方法在响应速度、精度及稳定性方面表现各异,提供了有效的系统设计和实施指导。

绿道规划植被NMHC排放与大气污染的响应关系研究

在环境大气中非甲烷总烃(NMHC)属于重要污染物,其成分结构较为复杂,种类较多,部分非甲烷总烃化合物具有致癌作用、刺激性和毒性,有时还会形成二次有机气溶胶和光化学烟雾,造成环境污染,严重威胁着生态环境和人体健康。研究绿道规划植被非甲烷总烃排放与大气污染间存在的响应关系具有重要意义。采用光合有效辐射和叶温等基本变量,计算绿道规划植被NMHC排放量,分析不同植被排放的NMHC成分构成,获取了光强和温度对植物排放NMHC速率产生的影响。采用最大增量活性因子法MIR和丙烯等效浓度(Prop-Equiv)研究绿道规划植被NMHC排放与臭氧生成潜势(OFP)之间的关系,进而获得NMHC排放与大气污染之间的响应关系。

Effect of consolidation ratios on maximum dynamic shear modulus of sands

The dynamic shear modulus (DSM) is the most basic soil parameter in earthquake or other dynamic loading conditions and can be obtained through testing in the field or in the laboratory. The effect of consolidation ratios on the maximum DSM for two types of sand is investigated by using resonant column tests. And, an increment formula to obtain the maximum DSM for cases of consolidation ratio κc>1 is presented. The results indicate that the maximum DSM rises rapidly when κc is near 1 and then slows down, which means that the power function of the consolidation ratio increment κc-1 can be used to describe the variation of the maximum DSM due to κc>1. The results also indicate that the increase in the maximum DSM due to κc>1 is significantly larger than that predicted by Hardin and Black's formula.

基于灰狼&电导增量的局部遮阴下光伏最大功率跟踪

为解决光伏电池被局部遮挡时发电效率降低的问题,需要选用合适的最大功率跟踪技术。结合灰狼算法和电导增量法的特性,提出一种灰狼算法和电导增量法相结合的方法。先利用灰狼算法进行全局搜索,再使用电导增量法进行局部搜索。仿真结果表明:在静态遮挡情况下,与灰狼算法相比,所提的方法搜索最大功率点的时间更少;在动态遮挡条件下,重新搜寻到最大功率点的响应时间达到0.2 s。所提算法可以适应动态变化的天气,快速实现最大功率跟踪技术,改善了传统算法收敛速度慢和易陷入局部最优等问题。

地震下高度不等的相邻框架结构碰撞的易损性分析

针对相邻结构在地震下避免碰撞的安全水平亟待量化的问题,提出了相邻结构在地震下发生碰撞的易损性分析方法.该方法以峰值地面加速度作为地震动强度指标,以相邻结构最大相对位移作为工程需求参数,基于相邻结构的非线性有限元模型开展增量动力分析,分别利用最大似然估计和回归分析,包括单参数线性回归、双参数线性回归和双线性回归,来确定易损性函数的参数.以层高相等的6层和5层相邻钢筋混凝土框架结构为例,对比分析了不同间距下采用不同方法所得地震下发生碰撞的易损性曲线;计算了6层和4层、6层和3层相邻结构的碰撞易损性,分析了不同楼层数与楼层高度对碰撞易损性结果的影响.研究结果表明:当峰值地面加速度较大时,通过双线性回归所得易损性曲线与蒙特卡罗法结果最为接近,且结构间距越大,二者越接近;其他两种回归方法所得易损性偏大,最大似然估计所得易损性最保守;层高不等的6层和5层相邻结构的碰撞易损性最大,层高相等的6层和4层相邻结构次之,表明当相邻结构的周期比和碰撞位置的影响达到平衡时,碰撞易损性最大.

基于优化增量电导法的温差发电最大功率点跟踪策略

温差发电(thermoelectric generation,TEG)系统作为一种清洁可再生的新能源发电装置,通过最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制器连续跟踪输出功率的最大值极其重要。针对TEG系统侧存在功率振荡、功率跟踪速度慢、跟踪精度差等问题,文中在硬件电路上对比了不同DC-DC变换器的特点,选定能减缓功率振荡的二次型Boost电路作为MPPT的主电路。同时,在MPPT的算法策略上,文中提出一种基于优化初值的增量电导法(OI-INC),首先,通过分析TEG的电流—电压输出特性和二次型Boost电路的等效模型,计算并输出近似的最优占空比,快速跟踪到最大功率点附近,优化增量电导法的初值;之后,采用较小的扰动步长实现高质量MPPT。在含有启动、恒温、均匀升温、快速升温4种工况的复杂时变环境下,与扰动观察法、增量电导法相比,仿真结果表明:文中所提出的MPPT策略不仅能压缩跟踪时间、提高跟踪精度,还能减轻功率振荡问题。

Research on the MPPT of Photovoltaic Power Generation Based on the CSA-INC Algorithm

The existing Maximum Power Point Tracking(MPPT)method has low tracking efficiency and poor stability.It is easy to fall into the Local Maximum Power Point(LMPP)in Partial Shading Condition(PSC),resulting in the degradation of output power quality and efficiency.It was found that various bio-inspired MPPT based optimization algorithms employ different mechanisms,and their performance in tracking the Global Maximum Power Point(GMPP)varies.Thus,a Cuckoo search algorithm(CSA)combined with the Incremental conductance Algorithm(INC)is proposed(CSA-INC)is put forward for the MPPT method of photovoltaic power generation.The method can improve the tracking speed by more than 52%compared with the traditional Cuckoo Search Algorithm(CSA),and the results of the study using this algorithm are compared with the popular Particle Swarm Optimization(PSO)and the Gravitational Search Algorithm(GSA).CSA-INC has an average tracking efficiency of 99.99%and an average tracking time of 0.19 s when tracking the GMPP,which improves PV power generation’s efficiency and power quality.

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制研究

受环境变化和光伏电池材料的影响,目前光伏发电效率普遍不高,太阳能利用率较低,因此对光伏系统进行最大功率点追踪(MPPT)控制,设计一种恒定电压法与电导增量法相结合的控制方式。通过恒定电压法快速追踪到最大功率点附近,再引进小步长的电导增量法进一步优化稳态性能。通过MATLAB/Simulink平台进行光伏发电最大功率追踪仿真,验证该方法可以大幅度提升系统的动态性能并具有良好的稳态特性。

高安市建筑陶瓷产业品牌化的研究

高安是全国闻名的建筑陶瓷产业基地,现为全国最大县级产区。但高安建筑陶瓷产业存在着大而不强、有分量没有质量、中低端定位、产品附加值不高、区域品牌不强、无本土标杆品牌、产业转型升级任重道远等尴尬境况。笔者从品牌建设、品质管控、创新驱动3方面着手,探讨高安建陶产业的品牌化之路,坚持把品牌化创新这个“关键变量”转化为陶瓷产业发展的“最大增量”。