基于旗鱼优化算法与扰动观察法复合控制的最大功率点跟踪策略

针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。

永磁同步风力发电系统的最大功率跟踪模糊分数阶控制

在“双碳”背景下,风电作为零碳电力和新能源发电的主力军,在助力社会全面绿色低碳转型方面发挥了关键性作用。在保证发电稳定的前提下实现风能的最大化利用,提升风力发电系统发电量至为重要。文中针对永磁同一步风力发电系统的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT)问题进行研究。首先建立了永磁同步风力发电系统的机理仿真模型,用两电平双PWM全功率换流器连接风力发电机与电网。然后基于以上模型,分别设计了整数阶PI控制器、分数阶PI"控制器、模糊分数阶PP控制器以实现MPPT控制。最后对以上控制策略进行了仿真研究。结果表明,无论在阶跃风速还是随机风速下,模糊分数阶PU控制器相较于其他两种均具有更出色的MPPT性能与更强的鲁棒性。

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。

一种开关磁阻风力发电机新型功率变换系统及其最大功率点跟踪控制

本文提出一种含可变励磁电压且所用开关管数量最少的新型开关磁阻发电机(SRG)功率变换器,包括主电路与励磁电路,主电路所需主开关管数量等于SRG相绕组数,励磁电路仅需一只主开关管。励磁电压与发电电压解耦并可独立控制,励磁电路无隔离环节并与主电路共地。在分析该新型功率变换器工作原理的基础上,针对变速风力发电应用工况,提出基于该新型功率变换器的SRG最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,给出励磁电压扰动控制策略。通过对一台750W的SRG样机系统进行仿真和实验,并与基于共上管功率变换器的SRG风电MPPT进行比较,结果表明本文所述新型SRG功率变换器的输出功率增加1.5%,验证了该新型功率变换器及其控制策略的有效性。

基于直接转速控制的风电机组最大功率点跟踪策略研究

通过分析各风速下风轮气动转矩特性及发电机在各最大功率跟踪点转矩-转速运行轨迹,依据风电机组在最大功率点上风轮气动转矩与发电机转矩平衡的原理,提出基于发电机电磁转矩的动态最优转速的计算方法,然后以该最优转速为控制目标,设计基于转速偏差的反馈控制器,并做恒转速区与变转速区的控制效果分析。仿真与现场测试表明,该直接转速控制策略可实现最大功率点跟踪,在恒转速区与变转速区具有统一的控制方式,控制逻辑简单实用,有望在风电行业推广,有较好的应用前景。

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。

基于最大功率点跟踪下垂控制的光储一体化系统研究

光储一体化系统相较于光储独立式系统具有更好的体积成本优势和分布式发电消纳能力,但现有一体化系统往往存在电能利用不充分的问题。为研究高功率密度、高光伏出力利用率的光储一体化设备,探究光储一体化系统稳定、可靠、高利用率的并网控制方法,本文对光储一体化系统内部重要元器件进行物理建模,分析光储一体化系统有功出力特性,提出一种基于最大功率点跟踪(MPPT)下垂控制的光储一体化系统控制方案,并在仿真软件中验证了方案的有效性。

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。

面向燃料电池最大功率跟踪的优化模糊控制方法

针对传统扰动观测法在微生物燃料电池最大功率点跟踪中存在的跟踪速度慢、稳态波动大、抗扰能力差等问题,提出了一种基于粒子群优化模糊控制的最大功率点跟踪方法。借助模糊控制器的逻辑思维能力和仿人推理能力进行最大功率点搜索,采用粒子群优化算法对模糊控制器进行优化,通过调节Boost变换器的占空比,使燃料电池的负载等效电阻与其内阻达到动态匹配,进而实现燃料电池的最大功率输出。仿真结果表明,经粒子群算法优化的模糊最大功率跟踪控制器可以精确追踪到微生物燃料电池的最大功率点,搜索速度、跟踪精度及抗扰能力都得到显著改善,输出功率也得到显著提升。

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。

基于光伏最大功率跟踪技术的控制优化分析

近年来,随着石油资源的枯竭、环境污染和全球变暖等问题的日益严重,以太阳能和风力发电为代表的新能源对电力的需求迅速增长。在可持续发展和全球节能减排的背景下,可再生能源逐渐取代传统的化石燃料,是当今世界能源发展的潮流。光伏发电没有地理上的约束,可以依据各个区域的辐射状况以及区域内的电力需要,建立多种类型的太阳能电站,在发电过程中没有噪音与污染,可以进行灵活的配置。如何实现对太阳能的高效利用是当前光伏发电领域研究的热点问题,通过对光伏最大功率追踪技术进行控制优化已逐步成为提升光伏发电效率的一种有效手段。

光伏发电系统中最大功率点跟踪控制策略分析

随着可再生能源的快速发展,光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,受到了广泛关注。然而,光伏发电系统的输出功率受多种因素影响,波动较大,因此最大功率点跟踪(MPPT)技术对于提高光伏发电效率具有重要意义。本文从光伏电池特性出发,分析了光伏发电系统中MPPT的几种传统控制策略,如恒定电压法、扰动观察法和电导增量法,以及人工智能控制法,如模糊控制和神经网络控制法。通过对这些方法的优缺点进行比较分析,本文旨在为选择合适的MPPT策略提供理论依据。

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。

极寒地区光伏发电机组最大功率点跟踪控制方法

极寒地区环境复杂,受到光照强度变化大、温度过低等因素的影响,光伏发电机组功率点跟踪结果不精准。为解决这一问题,提出了一种基于功率修正算法的极寒地区光伏发电机组最大功率点跟踪控制方法。先构建极寒地区光伏电池等效电路模型,分析电池电流-电压特性。然后在相同光照强度、不同温度和相同温度、不同光照强度的条件下,分析光伏电池输出情况,得到光伏发电机组输出功率出现偏差的结论。最后使用基于功率修正算法的最大功率点跟踪控制方法,修正实际工作条件下光伏发电机组输出功率。计算光伏发电机实时最大可用功率和实时输出功率,确保光伏发电机组始终在最大功率点运行,实现对光伏发电机组输出功率的有效调控。由试验结果可知,该方法跟踪控制过程中当光照强度分别为1000、750、500、250 W/m^(2)时最大功率分别为240、190、160、120 W,当温度分别为-45、-40、-35、-30℃时最大功率分别为260、240、200、165 W,与实际数据一致,说明使用该方法的跟踪控制结果精准。

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。

基于模糊控制的最大功率点跟踪的仿真研究

在Matlab仿真环境下建立了一个基于Boost拓扑的光伏充电器,并且引入模糊控制技术对该仿真模型进行最大功率点跟踪(MPPT)控制。不仅从标准测试条件、光照突变这两种情况来比较模糊控制跟踪策略与爬坡法、电导增量法的区别,还从温度持续上升、光照持续上升、采样时间间隔这三方面,对三种跟踪策略进行比较,能够更全面地证明模糊控制跟踪策略在响应速度以及稳定性上优于爬坡法和电导增量法。

直驱式永磁同步风力发电机稳态模型与最大功率跟踪控制

针对直驱式永磁同步风力发电系统最大功率点跟踪问题,通过风力机、永磁同步发电机、三相不控整流桥、DC-DC变换器等的等效电路分析,建立了系统的稳态数学模型,推导出交流侧电功率的计算、最大功率点的捕获与直流电压等的相关计算公式,进而采用功率信号反馈(PSF)算法实现最大功率点跟踪(MPPT)控制,然后在Matlab/Simulink中搭建模块对系统进行仿真,仿真结果验证了系统的可行性。

光伏阵列最大功率跟踪变论域模糊控制

光伏阵列的输出功率随着环境条件和负载改变而变化,为了充分利用光伏阵列的输出,需对其进行最大功率跟踪控制。本文用变论域模糊控制方法实现最大功率跟踪控制,该方法利用论域收缩因子,在保证响应快速性的前提下,提高了稳态跟踪精度。本文方法与扰动观察法和基本模糊控制方法进行了对比研究,结果表明本文方法能够获得更快的响应速度,更高的跟踪精度和更大的功率输出,更适合进行光伏阵列的最大功率跟踪控制。

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。