太阳能最大功率点跟踪的航模电调设计

根据太阳能光伏输出特性,采用最小二分法实现最大功率点跟踪(MPPT),对于提高太阳能电池的输出功率及太阳能的利用率,特别是在控制电机等感性负载上,意义重大.在航模飞机上,太阳能飞机的飞行受太阳能板输出功率的直接影响,而航模飞机的电调采用中颖公司的SH79F168作为主芯片,太阳能最大功率输出也需要芯片控制太阳能板的输出电压,此设计的目的就是把两者合二为一,以节省空间并提高效能.

基于离散时间纹波控制的太阳能最大功率点跟踪算法

为了提高光伏太阳能转换率,拓展传统纹波控制技术的应用,该文提出了离散时间纹波控制算法,通过对纹波控制技术的离散化处理,将最大功率点跟踪控制问题转换为离散采样-控制问题。以太阳能板输出电压为状态量,在其处于极大值和极小值时对系统进行采样;随后采取离散时间纹波控制算法使系统快速追踪到系统的最大功率点。该文在Simulink系统中对离散时间纹波控制算法进行了仿真。仿真结果表明,在1 000和200 W/cm^2,25℃的条件下,算法均可以快速准确地追踪到太阳能系统的最大功率点,追踪精度高达96%;在外部环境由1 000变为200 W/cm^2时,系统能够在0.1 s内准确地追踪到新的最大功率点。

太阳能最大功率点跟踪双重寻优算法研究

针对传统太阳能最大功率点跟踪算法效率较低的缺点,在原有经典定电压跟踪方法的基础上,提出了基于扰动观察法和梯度法的双重寻优最大功率点跟踪算法。采用Matlab/Simulink工具对单相光伏逆变并网系统进行仿真。仿真试验结果表明,该算法能更稳定、更高效地对太阳能最大功率点进行跟踪,并能保持系统稳定和跟踪精度,具有很好的动态性能。

一种改进型的太阳能最大功率点跟踪控制与仿真

从实际应用角度出发,论述了采用改进间歇扫描跟踪的方法进行最大功率点跟踪控制的过程,并通过仿真实验验证其可行性和有效性,从而达到了较好利用太阳能的目的。

模糊自整定PID控制器在太阳能最大功率点跟踪中的实现

介绍了以DSP芯片TMS320LF2407A为控制器,采用最大功率点跟踪(MPPT)控制策略为增量电导法,并引入模糊自整定PID调节器。实践结果证明,可基本消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,提高了跟踪效率,降低了MPPT的波动。

基于三步长扰动观察法的太阳能最大功率点跟踪控制算法

针对传统定步长扰动观察法存在跟踪速度慢、在最大功率点震荡的缺点,提出了一种自适应的三步长扰动观察法。该方法根据某时刻的功率与最大功率点差值的大小来适时调整步长,即离最大功率较远时,采用大步长快速接近最大功率,然后再用小步长跟踪到最大功率,最后采用一个零步长来稳定最大功率的输出。仿真结果表明,观察法相对于传统方法,能快速地跟踪最大功率,并且消除最大功率点附近的震荡。

太阳能最大功率点跟踪控制系统的研究与实现

针对太阳能本身的特点以及其功率特性,运用最大功率点跟踪的方法来实现对系统的控制,从而使太阳能的利用率得到大幅提高,造福人类。

1kW太阳能最大功率点跟踪控制电路的参数确定及仿真

太阳能发电作为洁净的和未来最有希望的发电方式之一,越来越受到人们的重视。光伏发电系统各个方面的研究都在不断地深入进行着,太阳能发电系统的最大功率点跟踪控制就是其中一个重要的研究课题。从实际应用角度出发,本文详细论述了1 kW太阳能MPPT控制电路的参数确定,并通过仿真实验验证其可行性和有效性。

太阳能最大功率点跟踪优化算法研究

太阳能作为人类已经使用的一种重要的可再生能源,在很多领域得到了广泛的应用,其无污染、取之不尽用之不竭等特点,有着极其重要的能源作用。在对太阳能系统应用的研究中,通过最大功率点的跟踪技术,可以提高太阳能的利用率,提高光伏发电系统功能,使之形成为离散采样-控制,适应外界环境变化。本研究对传统文波控制算法进行了改进,结果表明在测试环境中,当系统的转变区间为1000W/cm2到200W/cm2时,此种算法追踪最新的太阳能系统最大功率点仅需0.1s,因此仿真算法可以快速准确跟踪太阳能系统中的最大功率点。

局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

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%。

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。

太阳能无人机中光伏发电最大功率点跟踪算法的研究

本文提出了变步长混沌萤火虫算法(VS-CLSFA)和免疫粒子群算法(IM-PSO),并对比了粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)及改进萤火虫算法(MFA)用于太阳能无人机光伏组件在局部阴影下最大功率点的跟踪结果。同时,研究上述算法在太阳能无人机飞行高度、速度等因素影响下的跟踪效果。研究结果表明:VS-CLSFA和IM-PSO都克服了FA、MFA和PSO陷于局部最优或者过早收敛的缺点,并且快速、稳定地追踪到太阳能无人机光伏组件产生功率的最大功率点;对于输出特性愈复杂的光伏组件,上述5种算法都需要增加迭代次数并牺牲跟踪时间来提高跟踪精度和稳定性;与VS-CLSFA相比,IM-PSO的跟踪精度提高约0.229%,跟踪时间减少约0.108 s。

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。

改进差分进化的光伏最大功率点跟踪

针对现有差分进化算法在局部遮阴情况下跟踪速度慢的问题,提出一种新的改进差分进化算法的光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略。首先,引入三角突变策略,并将其嵌入传统差分进化算法的交叉公式当中,避免因迭代前后输出相同的占空比造成重复采样功率的情况。其次,引入自适应比例因子策略,以加强个体的收敛性。最后,通过奖励惩罚机制平衡所提算法的全局开发和局部探索能力。仿真结果表明,与对比文献的差分进化算法相比,改进算法在跟踪速度、稳定性方面具有显著的优势。

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。

太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术及仿真

为了确保最大功率点仿真技术能够普及推广并合理应用,科研人员应通过实践建立大量数据模型,验证太阳能光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术的可行性和可应用性。基于此,本文对太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术及仿真的相关内容进行分析,利用各类跟踪处理技术促使能源损耗有所降低后,更好地满足人们对太阳能的基本需求,确保太阳能资源相关价值被合理利用。

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。