太阳能光伏发电系统的最大功率点追踪技术分析

阐述最大功率点追踪技术的基本原理,分析面临的挑战与限制,包括环境条件变化的影响、部分阴影条件下的最大功率点追踪、系统成本与复杂性的权衡。探讨最大功率点追踪技术的改进与优化。

适应电压支撑下的光伏发电机组最大功率点控制技术

常规的光伏发电机组最大功率点控制技术,在机械功率的调整上,缺少对适应电压支撑的考虑,导致最大功率点控制效果不好。基于此,提出适应电压支撑下的光伏发电机组最大功率点控制技术。使用功率信号反馈法,检测光伏发电机组的功率,将光伏发电机组的固有功率,作为主要参数。根据发电机组运行状态点的变化,对光伏发电机组功率进行跟踪,以光伏发电机组功率跟踪结果为基础,在适应电压支撑下,通过双输入单输出的结构,调节机械功率,导入调节后的机械功率,将其作为最大功率点控制的基础数据。按照隶属函数,对控制器参数进行实时调整,从而完成对光伏发电机组最大功率点控制。结果表明,在使用本文设计的方法进行控制后,光伏发电机组的最大功率振幅有效降低,控制效果较好,具有较好应用价值。

基于改进型混沌遗传算法的分布式光伏储能输出最大功率点追踪方法

针对当前分布式光伏储能输出最大功率点追踪过程受多峰特性影响而导致追踪效果不佳的情况,提出了基于改进型混沌遗传算法的分布式光伏储能输出最大功率点追踪方法。该方法首先通过构建光伏储能电池等效模型及分析光伏储能电池特性基础上,将时间、光照强度和环境温度作为输入,建立基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的分布式光伏储能最大功率点追踪模型。其次,在遗传算法中引入混沌因子,形成改进型混沌遗传算法。经过参数设置、种群初始化、添加混沌因子以及交叉和变异等操作后,利用该算法求解基于RBF神经网络的分布式光伏储能最大功率点追踪模型。最后,利用该模型输出分布式光伏储能输出最大功率点追踪结果。实验结果表明:该方法追踪分布式光伏储能输出最大功率点时,具备较好的收敛性和逼近性;可在不同环境温度和光照强度情况下,有效追踪布式光伏储能输出最大功率点,应用效果较为显著。

基于改进模糊控制算法的光伏发电最大功率点跟踪技术研究

为了保证光伏发电系统具有最高的发电效率,必须使光伏发电系统工作于全局最大功率点,对光伏发电系统的最大功率点跟踪技术进行了研究。由于光伏电池输出特性的非线性,采用基于改进的模糊控制算法最大功率点跟踪技术,模糊控制器可以根据偏离平衡位置的程度产生自适应跟踪步长,通过优化控制算法改善系统的不对称性,提高最大功率点跟踪精度。通过MATLAB建立仿真模型并进行实验研究,结果表明光伏发电系统最大功率点的跟踪精度及跟踪速度均明显优于传统算法,可使光伏发电系统更高效地运行。

山地光伏发电系统中最大功率点跟踪技术的研究与应用

深入研究了基于模型预测控制的最大功率点跟踪技术在光伏发电系统中的应用。通过MATLAB/Simulink仿真平台,验证了该技术的有效性。试验结果表明,其能够快速响应光照强度和温度的变化,准确跟踪最大功率点,为光伏发电系统的稳定运行提供了有力的技术支撑。

基于指数分布优化器的混合光伏-温差系统最大功率点跟踪

为解决混合光伏-温差(photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)问题以提高能源转换效率和利用率,提出了一种基于指数分布优化器(exponential distribution optimizer,EDO)的混合PV-TEG系统MPPT技术。EDO通过模拟指数分布的随机变化来搜索潜在的解空间,由于随机性,算法可有效避免在局部遮蔽条件(partial shading condition,PSC)下陷入局部最优,并在搜索空间中广泛探索以找到最优解。算例研究包括启动测试、太阳辐照度阶跃变化、随机变化、香港地区四季实际算例4个部分,并与其他5种算法进行对比分析,以较为全面地验证所提EDO技术在混合系统MPPT应用中的可行性和有效性。仿真结果表明,采用EDO的混合PV-TEG系统在不同运行条件下均能稳定、高效地实现最优越的MPPT性能,尤其是在春季低辐照度的条件下,EDO产生的能量分别超过蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)、增量电导法(incremental conductance method,INC)、扰动观测法(perturbation observation method,P&O)能量输出的68.85%、66.13%和59.69%。

光伏发电最大功率点跟踪控制技术研究

光伏发电系统的效率和稳定性受到多种因素的影响,如光照强度、温度等,而光伏电池的最大输出功率具有不确定性、可变性等特征。基于此,文章对光伏发电的最大功率点跟踪控制技术进行研究,通过分析光伏电池产出信息的数据,建立了光伏电池产出的信息曲线;通过对光伏技术发电信息进行分析数据处理,检测并替换空白值,同时进行归一化处理;基于模糊逻辑控制实现最大功率点的跟踪,实现光伏发电最大功率点跟踪控制。实验结果表明,光伏发电最大功率点跟踪控制技术能较好地跟踪光伏电池的最大功率点,使跟踪的动态性得到明显提升,在光伏电池最大功率点的跟踪测试中,文章设计的方法能保持较高的跟踪精度和响应速度。

光伏发电系统的最大功率点追踪控制方法探讨

太阳能光伏发电是能源领域发展的重点,其中最大功率点追踪控制方法是行业关注的热点。因此,文章深入分析了光伏发电系统的原理、输出特性及最大功率点跟踪机理,探讨光伏发电系统的最大功率点追踪控制方法及其存在的问题。在此基础上,提出了一系列针对光伏发电系统最大功率点追踪控制的优化策略,以提高光伏发电系统的效率,更好地应对能源需求和环境问题。

光伏系统最大功率点跟踪技术及其在微电网中的应用

最大功率点跟踪(MPPT)技术在光伏系统中十分关键,能显著提高光伏系统的发电效率。基于此,文章介绍了光伏系统中MPPT技术的必要性、基本原理、主要算法和性能评估,重点探讨了MPPT技术在微电网中的应用,并提出了一种基于改进扰动与观察法的MPPT控制策略,能快速、准确地跟踪最大功率点,并适应微电网的频繁功率波动。仿真和实验结果表明,该策略能有效提高微电网中光伏系统的发电效率,增强微电网的稳定性和可靠性。

基于长短期记忆网络-模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列具有非线性特点且其最大功率点会随环境变化而产生偏移现象。尽管最大功率点跟踪算法被广泛地应用于跟踪和预测光伏系统的最大功率点,但仍然面临着模糊控制的动态品质低、控制精度不佳等挑战。为解决前述问题,提出了一种集成长短期记忆网络与模糊控制的光伏最大功率点跟踪算法。首先,采用长短期记忆网络以时间序列法预测最大功率点电压。其次,将该预测电压与光伏阵列电压间偏差及其导数作为模糊控制的输入,然后直接调节Boost变换器的占空比。再者,为防止开关管常通,预先设置了变换器的最大、最小占空比。最后,在四种可变大气条件下,利用MATLAB/Simulink对所提算法进行仿真验证。实验结果表明:与长短期记忆网络、电导增量法和遗传算法相比,所提出的算法具有良好的跟踪性能、稳定精度及效率,并且具有波形更平滑、振幅较小的优点。

基于定位收缩法的局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪

光伏最大功率点跟踪是提高光伏发电效率的重要手段。在局部阴影条件下,光伏阵列的特性曲线呈现多峰形状,常规的传统算法容易陷入局部最优。如何在局部阴影条件下找到全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)至关重要。提出了一种定位收缩法(locate and shrink algorithm,LSA),采用收缩边界的思想使得边界逐渐收缩到GMPP。LSA第一阶段提出了一种峰的定位方法,通过自适应采样结合I-V特性曲线能够定位主要峰的占空比范围。定位法能够与其他单峰算法结合,具有较强的扩展性。第二阶段提出了一种基于三点准则的收缩法,能够在单峰范围内通过收缩边界快速找到峰值点,并且具有很强的环境适应性。将LSA与多个算法进行仿真和硬件实验对比,结果表明LSA在跟踪速度、跟踪精度和稳态振荡方面有着明显优势。

局部遮荫下基于改进金枪鱼算法的光伏最大功率点跟踪控制

光伏阵列在局部遮荫环境下的P-U特性曲线呈现多峰特性,导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法在跟踪最大功率时失效。为此,提出一种基于改进金枪鱼算法的光伏MPPT双层控制模型,在上层中将莱维飞行(Levy)策略和多项式变异策略嵌入金枪鱼算法中,构建莱维-多项式变异金枪鱼算法(LPTSO)来搜索全局功率最大点;在下层中采用扰动观察法对全局最大功率点进行局部跟踪,以降低局部遮荫环境下的功率振荡。将该双层控制模型应用于光伏MPPT仿真系统中,仿真实验结果表明,针对多峰MPPT控制,所提模型在收敛速度、跟踪效率、功率振荡等方面都有较大提升,该光伏MPPT双层控制模型能够有效解决局部遮荫环境下最大功率跟踪失效的问题。

船舶光伏发电最大功率点跟踪无模型自适应控制

针对船舶光伏发电系统输出功率优化控制问题,并充分考虑复杂海况天气、船舶横摇和海盐结晶导致的船舶光伏发电系统模型参数时变,提出一种船舶光伏发电最大功率点跟踪无模型自适应控制方法。首先,根据光伏发电系统的输出和输入数据建立了离散非线性系统;其次,采用基于紧格式动态线性化的数据模型设计最大功率点跟踪无模型自适应控制器;最后,给出了伪偏导数估计算法。通过对比仿真实验,所提控制方法提高了船舶光伏发电系统的输出功率的稳定性。在恒定25℃环境温度及辐照度900 W·m^(-2)下,采用无模型自适应控制和基于扰动观察法的最大功率点跟踪时间分别为0.1、0.3 s,功率振荡幅度分别为5、18 W;在2 s时刻辐照度变化为500 W·m^(-2)时,采用无模型自适应控制和基于扰动观察法的最大功率点跟踪时间分别为0.02、0.06 s,功率振荡幅度分别为100、250 W。可以看出,采用无模型自适应控制的最大功率点跟踪方法可改善船舶光伏系统最大功率跟踪性能,验证了所提控制方法的有效性和优越性。

光伏发电系统最大功率点跟踪功率预测改进策略研究

针对功率预测算法下光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)系统中存在误判情况的问题,提出一种基于拉格朗日插值法改进功率预测的光伏变步长扰动观察法。首先,通过拉格朗日插值法建立插值模型,以减少预测功率值与实际功率值的偏差;其次,通过对反正切函数归一化的变步长追踪方法改善算法在辐照强度变化及追踪过程中变步长方法引起较大振荡的问题;最后,基于MATLAB/Simulink开展与传统扰动观察法及功率预测算法对比的试验。结果表明:改进功率预测变步长扰动观察法改善误判和失效问题的效果更好。

光伏发电系统最大功率点跟踪设计研究

文章结合光伏电池的发电原理及电路结构,进行了光伏发电系统最大功率点跟踪模糊PID控制器的设计,并对设计的模型进行了仿真分析。研究表明,相比传统的PID(比例、积分和微分)控制,模糊PID控制拥有的动态性能和稳定性更好,具有明显优势。

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.

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。

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。

基于贝叶斯优化卷积神经网络的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法

路面光伏阵列上快速行驶的车辆,所形成的车辆阴影具有复杂的动态随机分布特性,将导致路面光伏阵列的输出功率-电压(P-V)特性曲线呈现动态多峰特性,给路面光伏阵列最大功率点跟踪(maximumpowerpointtracking,MPPT)控制带来挑战。基于此,文中提出一种基于贝叶斯优化(Bayesianoptimization,BO)卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的路面光伏阵列最大功率点电压预测方法。首先,将路面光伏阵列的光照和温度的环境信息以图像形式输入基于贝叶斯优化CNN的最大功率点电压预测模型进行学习;然后,利用训练出的预测模型,对当前时刻下路面光伏阵列最大功率点工作电压进行预测;最后,仿真和试验结果表明,提出的预测模型具有良好的适应性,能够精准预测不同车辆阴影工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压,尤其是大幅度提高最大功率点工作电压的预测速度,为动态随机车辆阴影下路面光伏阵列的最大功率点跟踪控制奠定基础。

基于最大功率点跟踪的分布式光伏电量异常辨识研究

在辨识分布式光伏电量异常时,其参数识别特征不稳定,缺少统一的可识别的辨识特征,导致不同电量模式下光伏电量异常辨识结果与实际值相差大,异常数据辨识查全率低。提出一种基于最大功率点跟踪的分布式光伏电量异常辨识方法。分析分布式光伏电池特性,采用最大功率点跟踪算法,获取与跟踪分布式光伏电量的最大功率点,利用最小二乘法对分布式光伏电量的实测值进行拟合,获取虚增电量检测指标;将虚增电量检测指标与最大功率点进行对比,分辨分布式光伏电量是否存在异常,以达到辨识光伏电量异常的目地。实验结果表明:该方法的异常辨识结果与实际值相差小、异常数据辨识查全率高,实用性强。