一种改进变步长电导增量法的MPPT跟踪策略

电导增量法是确保光伏发电系统能够以最佳效率将太阳能转化为电能的一种控制技术。为提升传统变步长电导增量法的环境适应性,改善光伏电池的最大功率点跟踪性能,本文提出一种改进的变步长电导增量法。先对电压、电流差值进行实时修正避免误判,再引入与电流相关的系数和与功率相关的系数分别对最大功率点两侧的步长变化量进行修正,优化电导增量法步长变化量,进而达到快速并准确地进行最大功率点跟踪的作用。利用上述方法进行仿真实验发现,在外界环境变化时,与传统的自适应变步长电导增量法相比,本文方法的稳态振荡范围只有传统方法的一半左右,达到稳态需要的时间也只有传统方法的60%,改进后的电导增量法有效地降低了重新跟踪最大功率点过程中由步长变化带来的功率损耗。

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。

基于改进布谷鸟算法结合电导增量法的最大功率点追踪

动态遮阴下,光伏阵列的输出P-U曲线会出现多个功率极值点,传统最大功率点追踪会陷入局部最优。为此,提出基于自适应差分进化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search,ICS)算法与电导增量法(incremental conductance,INC)相结合的复合算法(ICS-INC)。该算法在前期提出自适应的抛弃概率和随机步长因子,结合差分变异进行随机偏好游走,使算法的搜索开发能力得到提升,有效跳出局部最优。通过改进Lévy飞行公式减小其随机性,减小算法的迭代次数来缩短跟踪时间,实现快速高效定位最大功率点区域,在后期由INC实现局部快速搜索,稳定输出最大功率。在MATLAB/Simulink中建立了仿真模型,对多种算法进行实验,仿真结果表明该算法的追踪速度、全局搜索性以及环境变化的适应能力均得到提升。

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制研究

受环境变化和光伏电池材料的影响,目前光伏发电效率普遍不高,太阳能利用率较低,因此对光伏系统进行最大功率点追踪(MPPT)控制,设计一种恒定电压法与电导增量法相结合的控制方式。通过恒定电压法快速追踪到最大功率点附近,再引进小步长的电导增量法进一步优化稳态性能。通过MATLAB/Simulink平台进行光伏发电最大功率追踪仿真,验证该方法可以大幅度提升系统的动态性能并具有良好的稳态特性。

基于电导增量法的全局最大功率点跟踪算法

在部分阴影条件(Partially shaded condition,PSC)下,光伏阵列的功率曲线有多个峰值。传统的跟踪方法只在均匀光照条件(Uniform irradiance condition,UIC)下有效,在PSC情况下则无法追踪到全局峰值(Global peak,GP)。为了在均匀光照条件下和部分阴影条件下均能快速有效地跟踪到GP,提出一种基于变步长电导增量(Incremental conductance,INC)法的GP跟踪算法。该算法主体由四个步骤构成,通过循环执行这四个步骤来寻找全局峰值点。为了提高跟踪精度,所提算法在局部峰值点附近使用一种变步长的INC算法以减小扰动步长。为了减少跟踪时间,算法采用了两种扰动步长,特别是在步骤二和步骤三中通过采用较大的扰动步长,加快了跟踪速度。最后,通过在Matlab构建模型,验证了所提算法的效果。仿真结果表明,该方法比传统的INC全局方法速度更快、精度更大、效率更高。

基于PSO和变步长电导增量法的5G基站充电策略

在出现局部阴影的情况下,光伏阵列的输出特性具有高度的非线性、时变性以及功率极值点增加的特性,因此,导致传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法失效。针对这一问题,提出了一种基于粒子群优化算法和变步长电导增量法的改进MPPT算法。首先分析太阳能电池数学模型,选择Simulink的PV Array模块模拟太阳能电池,搭建完整仿真电路模型。然后编写基于粒子群优化算法和变步长电导增量法的改进MPPT算法程序。最后在温度为25℃,光照强度为1000 W/m2条件下,对比不同方法的仿真结果。实验结果表明:所提算法能够在系统的快速启动以及光照情况发生变化时完成最大功率点的快速定位,并可以根据设定的情况将最大功率点稳定在一个较为精确的范围。

基于改进型电导增量法的光伏发电最大功率跟踪控制策略研究

随着经济的发展与社会的进步,对于能源的需求量越来越大,太阳能作为一种新型能源正在逐步大规模推广应用。为了实现对太阳光最大限度的利用,必须对光伏发电系统的最大功率点进行有效的跟踪控制,传统的电导增量法存在一些不足,本文对传统的电导增量法进行了改进,基于实时电导数值与电导变化率数值进行积分校正,消除其误差,最终实现对最大功率点的有效跟踪。经过仿真验证,本文所提出的控制策略在进行最大功率跟踪时,保证跟踪速度的基础上,有效抑制了母线电压的波动,使系统准确跟踪最大功率点,提高了光伏电池的工作效率。

一种优化变步长电导增量法的MPPT控制

由于光伏电池的输出特性会随着环境变化而改变,因此,合理的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术是提高光伏发电系统效率的关键.但在定步长算法中,跟踪速度和稳态精度之间存在固有矛盾,而传统变步长算法在光照变化下缺乏灵活性,起动速度慢,制约了MPPT的跟踪质量.针对此问题,提出一种优化的变步长电导增量法.该算法可根据工作点位置选取合理的跟踪比例系数,克服了传统变步长算法动态响应速度慢、精度不高的问题.在Matlab/Simulink下的仿真结果证实了该算法在变化的光照情况下的可行性.

基于改进变步长电导增量法的MPPT控制

针对光伏系统最大功率点跟踪控制速度不稳定的问题,提出一种改进的变步长电导增量法。对电导增量法变步长的触发条件进行改进,确定变步长的使用范围,并选取适当的缩放系数,使光照强度发生变化时可稳定地跟踪最大功率点。仿真结果表明,该算法在光照强度发生大幅度变化时,具有较快的响应速度和较高的跟踪精度。

基于扰动观察法和电导增量法的光伏发电系统MPPT算法研究综述

在光伏发电系统中,为提高电池的利用率,需要实现快速精确的最大功率点跟踪(NOOT)控制。在众多的MPPT方法中,扰动观察法和电导增量法由于原理简单、易实现等优点而一直成为研究及选用较广泛的方法。为促进光伏电池的MPPT算法进步,提高传统方法性能和控制效果,在传统扰动观察法和电导增量法的基础上,对近年来这2种方法的改进算法,以及分别与其他方法的结合使用情况进行详细分析,比较出各自优缺点并对未来的MPPT方法做出展望。

粒子群与电导增量法结合的光伏发电MPPT

光伏阵列在局部阴影遮蔽时其P-V特性曲线会呈现出多个局部峰值的情况,电导增量法可能跟踪在某个并非最大的极值点上,从而造成跟踪失败。粒子群算法有全局寻优的特点,但跟踪精度有欠缺。提出了一种基于电导增量法优化的粒子群全局MPPT算法,粒子群算法能够快速跟踪到全局最大功率点附近,电导增量法可以进一步精确跟踪到最大功率点。通过将所提方法与传统电导增量法simulink仿真对比以及当局部阴影情况发生突变时的研究,结果证明了该方法能快速准确地跟踪到光伏阵列全局最大功率点。

电导增量法光伏发电MPPT研究综述

综述了在单峰值的情况下光伏发电系统中最大功率点跟踪使用的电导增量法以及各种变体算法,总结分析各自的优缺点,对光伏阵列最大功率点跟踪技术的跟踪速度、控制精度及将来研究和应用中需要解决的问题作了探讨。

一种基于电导增量法的MPPT实现策略

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,为了能高效地利用太阳能电池,需对光伏阵列进行最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,简称MPPT)。分析了太阳能电池的工作特性和光伏系统的拓扑结构及原理,将电导增量法应用到光伏发电系统MPPT的控制中,使系统能够快速响应外界环境的变化,让光伏发电系统始终工作在最大功率点。最后通过仿真及实验证明了该方法的可行性。

改进的电导增量法在光伏系统MPPT中的应用

分析了太阳能光伏阵列的输出特性和传统最大功率跟踪方法的优缺点,并在此基础上提出了一种改进的电导增量法。用Matlab/Simulink对Boost DC/DC变换器系统进行了建模与仿真,将改进的方法和传统的电导增量法分别应用于控制该系统。仿真结果表明,在外界环境变化的情况下,改进的方法在保证系统稳定性的前提下,使得光伏阵列能更快速、准确地跟踪最大功率点。

粒子群算法与电导增量法的双级最大功率点跟踪控制

通过对光伏发电最大功率点跟踪系统的研究,提出了PSO与电导增量法的双级最大功率跟踪(MPPT)控制算法。该算法能很好地解决传统电导增量法在采用较大跟踪步长时跟踪精度差,采用较小跟踪步长时跟踪速度慢,动态跟踪过程中功率震荡大的问题。所提出的算法包含最优占空比预测和最大功率点跟踪两个阶段。最优占空比预测阶段采用改进的PSO算法搜索最大功率点附近的工作电流和工作电压,然后根据搜索到的电压和电流计算最大功率点附近的最优占空比,该阶段能解决传统的电导增量法在采用较小步长时存在的跟踪速度慢、功率震荡大等问题;在最大功率点跟踪阶段接收上一阶段所搜索到的最优占空比,当电导增量法所产生的占空比接近最优占空比时,采用电导增量法进行控制,否则采用上一环节的最优占空比进行控制。仿真实验结果表明,PSO与电导增量法的双级MPPT控制算法跟踪速度快,跟踪精度高,功率震荡小,能很好地实现最大功率点跟踪。

一种用于光伏MPPT的分阶段变步长电导增量法

针对传统的光伏系统最大功率点控制算法跟踪精度和速度不能兼顾的问题,提出一种分阶段变步长电导增量法。该算法将光伏电池输出曲线划分为两阶段,根据不同阶段的曲线特性分析比较,从而进行步长模式的切换,在远离最大功率点的动态阶段采用大步长跟踪,而在最大功率点附近的稳态阶段则采用小步长跟踪。仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,且有效降低了系统最大功率点附近的振荡,提高了光伏电池的利用效率。

基于改进变步长电导增量法光伏阵列MPPT研究

通过分析光伏阵列特性,针对变步长电导增量I(NC)法在光照强度发生大幅度变化时由于错误计算步长引起的系统振荡的缺点,采用了一种改进的变步长INC法,能够快速并准确地进行最大功率点跟踪(MPPT)。最后搭建了Boost MPPT控制的硬件电路进行实验验证。结果表明,在光照强度发生大幅度变化时,改进后的算法能快速、准确地跟踪到最大功率点(MPP)并很好地稳定在MPP工作,表现出良好的动态性能。

基于改进电导增量法MPPT控制仿真研究

基于光伏电池典型单二极管等效电路,建立了数学模型。在M ATLAB仿真环境下,开发了可以模拟任意光照强度、环境温度和电池参数的光伏电池通用仿真模型,在基于改进电导增量法的MPPT控制方法的基础上搭建了独立光伏系统,并在环境因素和负载变化的不同条件下进行了仿真,检验了最大功率跟踪控制策略的效果以及系统独立供电的合理性与可行性。

基于模型参考电导增量法的光伏电池MPPT控制

由于光伏电池输出电压的非线性特性,需要进行MPPT(Maximum Power Point Tracking)控制,即最大功率点跟踪控制。通过建立光伏电池的数学模型,对光伏电池的输出特性进行了分析。分析了太阳能光伏阵列在不同外界环境的输出特性和几种传统的最大功率跟踪方法的优缺点,并且仿真验证了电导增量法的优点和缺点。在此基础上提出了一种基于模型参考的电导增量法。当光照强度和温度发生快速变化时,系统通过获得仿真模型在当前光照和温度的最大功率点电压,利用电导增量法在此电压附近寻找实际的最大功率点电压。仿真结果表明,和传统的电导增量法相比,该方案能够在外界环境发生变化时快速跟踪太阳能电池的最大功率点,有效提高了最大功率点的跟踪精度,具有良好的动态和稳态性能。

基于分段数值逼近的自适应步长电导增量法MPPT控制仿真

根据太阳能光伏系统输出电压、输出电流的dI/dV+I/V值和系统当前输出电压与最大功率点电压差值Vmodify之间的特性关系,提出一种基于分段数值逼近的可变步长电导增量MPPT方法。采用Matlab 2009搭建太阳电池模块和带有MPPT控制的光伏系统,当光强在500W/m2和1000W/m2之间发生跳变时,对不同方法下MPPT跟踪效果进行仿真比较。结果表明,所提出的方法与传统固定步长电导增量法相比,具有追踪速度快、精度高的优势;与迭代求解变步长、智能控制变步长等较复杂的方法相比,更易于实现。