基于PSO与模糊PI控制结合的最大风能捕获研究

针对风速突变引起风力机转速、转矩、功率等跟踪效果差问题,提出一种基于粒子群优化算法和模糊PI转矩控制器方法。根据低风速、高风速下风力机产生的功率是否达到额定功率,将风力发电机的运行区域划分为低负荷和满负荷。在低负荷区控制发电机最优转矩控制,保持最佳叶尖比运行能较好地跟踪功率,实现风能的最大捕获。将该策略应用于一个5 MW风力机模型中,并与前馈空气转矩(ATF)和传统模糊控制(CMPPT)两种策略比较。仿真结果表明,该策略在低风速情况下能很好地跟踪风速,实现最大风能的捕获。

基于DMPPT的光伏电池阵列输出特性研究

光伏电池阵列在复杂光照条件下,组件之间会存在电气参数失配问题,导致阵列出力减少。通过分布式最大功率追踪从根本上解决失配问题。通过对光伏模组输出I-U曲线进行特性分析,获取了该特征曲线的关键参数。基于模组特征曲线关键参数,得到复杂光照条件下该串联系列模组的整体简化特性曲线,依据简化特性曲线,可有效预估出最大功率点电压范围,对系统设备元件参数设置和元件间匹配提供参考,同时可避免系统工作在次优点,准确获取最大功率。