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。

基于扰动观测器的分数阶终端滑模电液变桨控制方法

为改善风电机组电液变桨系统的控制性能,文章提出了基于扰动观测器的分数阶终端滑模控制方法。建立风电机组电液变桨系统数学模型,利用滑模状态扰动观测器(SMSPO)对变桨系统参数的不确定性和未知扰动进行实时补偿。采用分数阶微积分理论设计终端滑模控制器的滑模面,在保证有限时间收敛的同时,改善了滑模控制自身抖动。利用Simulink进行试验验证,结果表明,该方法增强了变桨系统的抗干扰能力,削弱了系统的抖动,提高了桨距角的跟踪精度和变桨系统的稳定性。

基于LGPSO_P&O混合算法的光伏多峰MPPT研究

针对复杂遮阴环境下光伏阵列P-U曲线呈现多个峰值而导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法易陷入局部最优解的问题,提出一种新的控制算法模型——LGPSO_P&O模型。该模型结合Levy飞行、高斯变异策略和粒子群算法,并对粒子群算法惯性权重进行改进,构建LGPSO算法搜索全局最大功率点(MPP)。同时,改进扰动观察法(P&O)对MPP进行局部跟踪,进一步提高跟踪精度。在Matlab/Simulink中进行仿真实验,并与改进PSO、BPSHO和GA_ACO算法作对比,仿真结果表明该模型具有较高的鲁棒性,收敛速度快,跟踪精度高,最高可达99.8%。

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。

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。

一种电流预测控制的自适应变步长最大功率跟踪方法

针对定步长扰动观察法存在的不足(扰动步长过小,外部条件变化较快无法快速跟踪;扰动步长过大,在最大功率点功率振荡比较大),为了提高电流快速跟踪能力,提出一种基于电流预测控制的自适应变步长最大功率跟踪方法。该方法结合自适应变步长控制器和电流预测控制器各自优点,将此方法应用于中点钳位型三相三电平光伏发电系统。建立起10 kW三相三电平光伏发电系统实验平台,并与传统最大功率跟踪方法进行对比实验。实验结果表明:所提出的最大功率跟踪方法使系统具有很好的静、动态性能。

基于外推追赶迭代法的MPPT算法仿真

为提高整个光伏(PV)发电系统的控制性能,克服传统最大功率点跟踪(MPPT)算法稳定性差、跟踪速度慢等问题,在研究MPPT技术的基础上,提出了一种新的MPPT算法—变步长外推追赶迭代法,并与传统的扰动观察法进行了比较。结果表明:采用提出的MPPT算法后,整个系统跟踪最大功率点的时间由0.5 s缩短为0.35 s;所提方法实现了在相同的跟踪精度下,迭代次数由8次减少为4次,且达到最大功率点后几乎没有振荡,从而避免了过多的功率损失,同时保证了最大功率点跟踪的精准性,并实现了控制的快速性。所提算法为提高整个光伏发电系统的优越性奠定了理论基础,具有很好的应用及推广价值。

基于切线角的光伏变步长最大功率跟踪控制策略

传统变步长算法常以光伏P-U曲线的导数P′(u)作为决定扰动步长的直接参数。由于P′(u)曲线在最大功率点两侧的数学特性差异较大,该算法的最大步长和速度因子较难确定且容易产生收敛死区。文中提出了一种基于光伏P-U曲线切线角的变步长最大功率跟踪控制策略。首先对P′(u)取反正切值,统一算法在最大功率点两侧的跟踪特性。然后利用余弦函数对它进行归一化,有效降低最大步长的设计及调试难度。文章进一步提出了新的速度因子,并用达朗贝尔判别法证明了新算法的收敛性,同时求解出最大步长的理论收敛范围。与传统算法不同,新方法的步长变化率是关于最大功率点距离的单调减函数,它具有更快的收敛速度。仿真和实验结果证明,新方法具有较快的跟踪速度和较高的跟踪效率。

一种光伏MPPT模糊控制算法研究

针对太阳能光伏阵列的工作特性,在现有最大功率跟踪控制方法的基础上,提出了一种光伏MPPT的模糊控制算法——变步长扰动观察法。从偏差和偏差变化率的角度,将寻优分为二个阶段(第一阶段应用扰动观察法并设置较大步长快速接近最大功率点附近,第二阶段采用变步长的方法向最大功率点进一步逼近并至最佳),实现了光伏系统快速和高精度的跟踪要求。系统中引入了工作状态的判断环节,可以根据环境的变化,做出相应反应,提高了系统的快速跟踪性能和稳定性。

改进型扰动观察法在光伏MPPT中的研究

为了解决传统扰动观察法稳态精度低、响应速度差、容易发生误判等问题,该文提出了一种基于滞环比较的变步长改进型扰动观察法。文中对光伏电池进行了深入的研究,探讨了升压变换器实现最大功率点跟踪MPPT的原理,在Matlab/Simulink中建立了MPPT的仿真模型,通过仿真验证了该方法的可行性。采用DSP(芯片为TMS320F28335)进行了实验,验证了该方法能快速跟踪到最大功率点,并且有良好的启动特性,有效消除了误判及最大功率点附近的振荡现象。

一种新型变步长光伏最大功率点跟踪控制策略

针对传统变步长算法在光伏发电系统最大功率点跟踪上的缺陷,即以输出功率随电压的变化率P′(u)作为决定扰动步长的关键参数,而P′(u)曲线在最大功率点(MPP)左右侧的数学特性差异较大,导致其在跟踪精度与响应速度无法兼顾,很难取得预期效果。提出了一种新步长参数的改进型变步长光伏最大功率点跟踪策略,理论证明了新方法的可行性。通过与传统定步长、变步长扰动观测法的仿真结果进行比较,得出新方法具有较快的跟踪速度和较高的跟踪效率。

基于改进功率预测算法的变步长光伏MPPT研究

光伏阵列最大功率点跟踪是目前光伏发电应用的研究重点。文章针对传统功率预测算法在光照非匀速变化时出现误判这一问题,利用光照变化率的概念,使光照条件变化过程的建模更加精确,改进了传统功率预测算法。同时,通过增加步长调整系数,提高算法的跟踪速度。最后搭建光伏发电系统的最大功率点跟踪模型,对比仿真结果表明,改进算法能更迅速、更准确的实现最大功率点追踪。

多级步长光伏电池最大功率点跟踪

针对常规的占空比扰动法不能同时满足跟踪速度和稳态精度的问题,在二级步长占空比扰动法的基础上结合增加跟踪裕量法,提出了一种多级步长的控制策略,在Matlab环境下利用M函数建立光伏电池的数学模型和利用S函数对跟踪算法编程。仿真结果表明,相对于二级步长占空比扰动法具有更好的动态和稳态性能,在外界环境发生快速变化的情况下,亦能快速准确地跟踪到最大功率点,该策略是可行的。

一种改进型扰动观察法在最大功率点跟踪中的应用

光伏发电系统中,为了提高发电效率,必须采用最大功率点跟踪方法,其中扰动观察法因其算法简单、容易实现,对参数检测精度要求不高等优点,而被广泛应用。但是传统扰动观察法在最大功率点处存在功率波动,针对这一问题,提出一种改进型变步长扰动观察法。该方法在步长的选择方式和步长形式中引入功率P,在外界环境变化较大时,变步长区域变化小,在不同外界条件下都可以保持较好的最大功率点动态跟踪特性和稳态精度,改善了传统的变步长扰动观察法在外界环境变化较大时,动态特性和稳态精度不能兼顾的问题。通过仿真和实验对比了改进前后两种方法的动、静态特性,验证了该方法的正确性和有效性。

微型光伏逆变器MPPT跟踪策略的应用研究

研究了一种应用于微型光伏逆变器的最大功率点跟踪(MPPT)策略,详细分析了变步长扰动观察法的工作原理和控制策略,通过Matlab/Simulink仿真平台验证了该方法可以快速、稳定地实现最大功率点跟踪,并通过变步长扰动观察法在微型光伏逆变器中的应用实验,验证了这种方法可以极大地提高微型光伏逆变器的转换效率。

光伏发电系统改进型扰动观察最大功率跟踪研究

受光辐射度、温度等外部环境因素的影响,光伏发电系统需加入最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)环节,为缓解其追踪速度与精度的矛盾,提高系统的电能转换能力,在分析光伏阵列数学模型与输出特性的基础上,提出一种改进型扰动观察MPPT算法。根据光伏阵列输出功率变化的方向来确定电压扰动的步长,在距离最大功率点较远时采取较大的固定步长,在最大功率点附近采取逐步减小的步长。结果表明,改进的算法可以准确追踪光伏阵列最大功率点,有效解决了最大功率跟踪速度与精度之间的矛盾。

基于改进的扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用

光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。

基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的局部阴影情况下MPPT控制

针对光伏阵列的输出特性在局部阴影情况下具有高度非线性、时变性以及多个局部功率极值点等特点,并导致传统MPPT(maximum power point tracking)算法失效的问题,提出一种基于粒子群优化算法和变步长扰动观察法的改进MPPT算法。其中粒子群优化算法用于系统启动和光照情况发生突变后迅速定位近似最大功率点,变步长扰动观察法则根据实际状况使光伏阵列精确稳定在最大功率点,以克服使用数学模型与实际输出特性偏差或微小扰动所导致的功率损失。通过建立Matlab/Simulink模型进行仿真实验,实验结果表明所提算法使光伏阵列在不同阴影情况下以及发生光照强度突变时都具有迅速精确的跟踪能力。