基于自适应电流追踪的光伏储能电路及其MPPT控制

为最大化光伏电池的输出功率,本文以Boost结构DC/DC变换器作为光伏储能电路,利用自适应变步长电流追踪算法CT-AVS对光伏电池输出功率进行MPPT控制。在CT-AVS算法中,根据光伏电池实际输出状态自适应追踪光伏电池的MPPT电流值,通过对储能电路中开关管的导通/关断控制迫使光伏电池实际输出电流实时跟踪其MPPT电流值,以使光伏电池实时工作在其MPPT工作点附近,从而最大化光伏电池输出功率。理论分析和仿真实验结果表明,基于CT-AVS进行MPPT控制的Boost结构光伏储能电路能实现光伏电池输出功率最大化。

基于自适应位置调节的飞蛾扑火MPPT控制方法

为了解决传统光伏阵列最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法易陷入局部最大功率点(local maximum power point,LMPP)的问题,本文提出一种基于自适应位置调节的飞蛾扑火(adaptive position adjustment for moth-flame optimization algorithm,AMFO)MPPT控制方法,该方法在飞蛾的位置更新机制中引入自适应位置插值策略和自适应权重因子策略,提高了算法的求解精度和优化速度,使之不易陷入局部最大功率点。将改进后的算法应用于光伏系统MPPT中,仿真实验结果表明:改进后的算法相较于传统的飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,在均匀光照和局部遮阴条件下的追踪速率和精度均有较大提升。

基于改进布谷鸟算法的局部遮阴MPPT研究

为解决光伏阵列在局部遮阴条件下输出的功率-电压(P-U)特性曲线会呈多峰状态进而影响发电效率这一问题,提出了一种复合优化算法,将布谷鸟算法与小步长扰动观察法相结合,并加入种群初始优化策略,加强了算法的追踪速度和精度,提升光伏阵列整体输出功率。并在MATLAB/Simulink进行了仿真,与改进前布谷鸟算法进行对比,验证了该复合优化算法较比原算法性能上的整体提升。

浅谈光伏逆变器最大功率点追踪MPPT与电流采集

光伏逆变器是太阳能光伏发电系统中的核心设备之一。光伏逆变器的转换效率直接影响太阳能光伏发电系统的发电效率,而发电效率由逆变器中MPPT主要控制。本文阐述了MPPT的简要原理与电流采集方案,有助于提高光伏逆变器发电效率。

基于模糊滑模控制的风电机组最大风能追踪策略

针对风电机组最大风能追踪问题,采用一种模糊滑模控制策略。该方法首先以发电机转速和电磁转矩作为状态变量建立滑模切换面,获得等效控制律和切换控制律。其次,根据滑模切换面状态,采用模糊规则推理方法柔化切换控制作用,削弱滑模控制抖振,得到模糊滑模控制律。在此基础上,根据风力机的最优运行区域,对1.5 MW风电机组的最大风能追踪控制进行研究,仿真结果表明,该方法能够很好地控制风力机转速准确跟随风速变化,保持最佳叶尖速比和最大功率系数,使风力机输出功率保持在最优运行区域,在实现最大风能捕获的同时,降低机组机械载荷。

残差灰色风速预测最大风能追踪策略研究

该文引入灰色预测理论,用以往时刻的风速信息预测下一控制时刻的风速,并用残差修正方法来提高预测精度。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风电机组转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,残差灰色风速预测方法具有很好的预测效果,有效缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。

采用极值搜索法的风电机组最大风能追踪控制

针对风电机组额定风速以下最大风能追踪控制问题,采用极值搜索的方法,通过对叠加风速扰动的叶尖速比和功率系数进行傅里叶变换,获得相位差信息,确定叶尖速比的变化方向。采用S形传输函数给出叶尖速比的变化量,降低了控制量的变化幅度,柔化了控制作用,进而控制转速跟踪最佳叶尖速比,使运行点向最佳运行点移动。通过对某6 kW风电机组在额定风速以下进行仿真研究发现,该方法不需要了解风电机组精确的参数和数学模型,能够控制风力机转速较好地跟踪风速变化,保持最佳叶尖速比和最大功率系数,减小功率动态跟踪误差,在实现最大风能捕获的同时,降低机组机械载荷。

双馈风力发电系统最大风能追踪滑模变结构控制

针对如何实现双馈风力发电机最大风能追踪(MPPT)问题,本文采用滑模变结构控制原理和定子磁场定向矢量控制原理,提出了滑模控制的最大风能追踪方案.为此首先简要的介绍了定子磁场定向矢量控制的原理,然后根据风机模型的非线性提出了滑模控制最大风能追踪方案.此方法实现了双馈风力发电机的有功,无功功率的解耦控制.提高风力发电系统转速控制的抗干扰性,实现了变速恒频控制和最大功率点跟踪的快速和稳定控制,从而捕获更多的风能.最后仿真结果验证本文提出的控制策略的正确性和有效性.

基于最佳功率给定的最大风能追踪控制策略

采用双馈异步发电机(DFIG)的交流励磁发电技术不但能在变速情况下实现恒频发电,更能 通过对DFIG输出有功、无功功率的解耦控制,实现最大风能的追踪。为能在不检测风速的条件下 实现最大风能的捕获,提出了基于参考功率优化计算模型的最大风能追踪控制策略,其本质是通过 控制DFIG的输出有功功率来间接控制风电机组转速以追踪风力机最佳功率曲线。在此基础上, 建立了基于矢量变换控制技术的完整的变速恒频(VSCF)风力发电控制系统。仿真和实验结果验 证了该最大风能追踪控制策略的可行性、有功与无功解耦控制的有效性及工程应用的现实性。

自回归滑动平均模型风速预测最大风能追踪策略研究

变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就在于风速无法精确测量。引入时间序列法中的自回归滑动平均模型(ARMA)对风速进行超前一步预测。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风机转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,时间序列法对风速具有较好的预测效果,有效地缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。

基于滑模控制的风机最大风能追踪

为了最大限度地利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种基于滑模控制的最大风能追踪方法.建立了风机控制系统,并且基于滑模控制原理建立了滑动平面,设计了滑模控制率,并进行了稳定性分析.利用Matlab/Simulink对系统进行仿真研究表明,实际电磁转矩能较快地跟踪期望值,验证了该控制策略的正确性和有效性.所建立的滑模控制系统不依赖于风速,具有较好的鲁棒性和控制精度,实现了最大风能追踪.

双级矩阵变换器直驱风力发电系统最大风能追踪

提出了一种双级矩阵变换器(two stage matrixconverter,TSMC)直驱风力发电系统最大风能追踪控制策略。基于爬山法,通过引入中间变量实现对系统捕获风能状态进行判断,在此基础上,提出基于集成控制的最大风能追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法。在Matlab中建立了TSMC风电系统仿真模型。仿真结果表明:新的MPPT算法通过对风力发电系统逆变级无功功率分阶段性的控制,不仅具有较好的准确性和稳定性,而且加快了系统捕获最大风能的速度。

风能转换系统的MPPT变增益极值搜索控制

针对传统最大功率点追踪(MPPT)极值搜索法固定积分增益存在的不足,依据不同积分系数对系统的影响,提出了一种MPPT变增益极值搜索法,使积分增益随叶尖速比和功率系数之间平均相位移的变化而变化。仿真结果表明,采用改进后的MPPT极值搜索法,平均风能捕获率较传统的极值搜索法有所提高,且当系统达到稳定运行点后,叶尖速比的标准差较积分增益为0.01时降低了0.05,有效地抑制了系统在稳定点附近的振动,提高了系统的动态性能。

变速恒频双馈风力发电机的最大风能追踪控制

为了最大限度的利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种不依赖于风速测量的最大风能追踪和转换策略。通过模糊逻辑控制器的设计得到低风速时发电机的参考转速,模糊自适应控制器作为直接转矩控制系统速度调节器的基本组成单元,从而使发电机转速跟踪风速。最后,利用Matlab软件对1MW双馈型风电机组的运行性能进行了分析和比较。仿真结果表明,在风速变化时,控制器可以使发电机转速跟踪最佳理论值,系统性能稳定,达到了预期的控制目标。

变速恒频风力发电系统最大风能追踪的控制

为实现双馈风力发电机最大风能追踪(MPPT),对传统的登山搜索法控制策略进行改进,将原策略中的计算参数由风力机输出的机械功率转换为发电机输出的电磁功率,并与基于定子磁链定向的矢量控制相结合。该方法可在未知风速的情况下,快速准确地实现MPPT,并不依赖于风力机的参数和最优功率曲线。

双馈风电机组一种新型模糊最大风能追踪控制

针对双馈型风电机组常用的模糊转速最大风能追踪控制方案动态性能上的不足,提出了一种以融合了风速、转速和功率信号的模糊逻辑系统来设定发电机最优转速的新型风能追踪控制方案,具有增强转速参考预判性,降低风速测量准确度影响的优点。仿真结果表明新方案提高了机组在低风速区域捕获风能的能力。

基于蚁群算法自整定PID的风电系统最大风能追踪研究

针对风力发电系统处于欠功率阶段时,风能利用系数须保持在最大值的问题,以欠功率阶段的最大风能追踪为研究重点,对风力机捕获风能的过程进行理论分析,提出了一种基于蚁群算法自整定PID的最大风能追踪控制策略,利用蚁群算法的全局优化能力优化PID的3个参数,给出了该算法的基本思想以及具体实现步骤,设计了蚁群算法自整定PID控制器,搭建了系统仿真图,并对其进行相应的仿真分析;仿真结果表明,与传统的PID控制策略相比,该控制策略使控制系统具有良好的动态响应能力,提高了风电系统的控制精度、风能利用率、输出功率,实现了机组的优化运行。

双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究

在分析了风力机功率特性和DFIG运行特性的基础上,通过对双馈机转速控制进行最大风能追踪具体过程的深入研究,提出了一种基于最大风能追踪的双馈电机有功、无功功率的解耦控制方法。建立了基于发电机定子磁链定向矢量控制的双馈风力发电系统最大风能追踪系统模型,并利用PSCAD/EMTDC对其进行仿真,结果验证了控制策略的正确性。

PMSG风力发电系统最大风能追踪的分数阶控制

在总结分析基于永磁同步发电机PMSG(permanent magnet synchronous generator)的风力发电系统数学模型的基础上,以PMSG风力发电系统的最大风能追踪为控制目标,引入分数阶PIλ控制理论,设计了基于分数阶PIλ的PMSG风力发电系统控制方案,采用遗传算法对分数阶PIλ控制器的参数进行优化整定。在Matlab/Simulink软件平台上建立了PMSG风力发电系统的仿真模型,并与传统整数阶PI控制进行了对比。采用分数阶PIλ控制方案使风力机在额定风速以下能够有效地保持最佳叶尖速比运行,系统控制性能得到有效提高,有较强的鲁棒性。仿真结果证明了该方案的可行性与正确性。

基于模糊控制的风力发电机组低风速时最大风能追踪控制仿真研究

在分析风力发电系统在低风速时对风能最大限度追踪的情况下,建立系统的仿真模型,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的智能控制方法。该方法利用模糊系统的非线性控制模型,解决了难以精确控制的困难。以叶尖速比的偏差及其变化为输入对象,以励磁电压为输出对象对低风速时进行控制,其控制目的是获得最优叶尖速比,以使风力发电系统在低风速时平稳运行并获取最大风能。最后以MATLAB的仿真模块进行验证仿真,结果证明提出方法的有效性和实用性。