基于ICS-IP&O的光伏最大功率跟踪

针对光伏组件存在局部阴影条件(PSC)时,功率输出曲线呈现出的多峰现象,传统最大功率点追踪方法容易陷入局部最优情况。为了解决上述问题,提出一种将自适应布谷鸟搜索(ICS)算法和变步长扰动观察法(IP&O)相结合的复合算法(ICS-IP&O)。对布谷鸟搜索方法(CS)的切换概率、Lévy飞行步长系数进行非线性自适应优化,使其满足迭代前、后期不同的需求,加快收敛进程。在偏好随机游走部分,引入粒子群算法思想,对位置更新公式进行优化,提高其多样性,使算法具有较强的全局搜索随机性,降低陷入局部最优的可能性。算法后期切换成IP&O搜索,减小振荡。通过Simulink进行仿真测试,并与粒子群算法(PSO)、布谷鸟算法(CS)进行对比。结果表明,该算法在静态、局部遮阴、动态遮阴条件下均具有更好的收敛速度和精度。

基于IP&O-ICS算法的光伏系统MPPT控制研究

传统的光伏系统MPPT算法易陷入局部最优,而基于智能优化算法的MPPT方法追踪速度慢,皆不能同时兼顾准确性和快速性。对此,该文设计一种变步长扰动观察法(IP&O)结合自适应布谷鸟搜索(ICS)算法的复合算法,先利用IP&O迅速到达对应电压最大的功率极大值点,再根据复杂光照环境下光伏阵列的输出特性,利用该点的功率值调整ICS算法的搜索范围,使其快速准确地追踪到最大功率点。通过仿真对比,验证了此算法在追踪速度和精度上的优越性。

基于IPSO-IP&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

在局部遮阴条件下,光伏阵列的P-U特性曲线会出现多峰现象。传统的方法易陷入局部最大功率点(LMPP),而基于元启发式算法的最大功率点跟踪(MPPT)方法难以兼顾快速性和准确性。对此,设计了一种基于改进粒子群(IPSO)算法内嵌变步长扰动观察法(IP&O)的IPSO-IP&O混合算法。首先,采用IPSO对粒子的速度和位置进行更新;然后,通过IP&O对粒子进行最大功率点跟踪,并将跟踪得到的功率作为粒子的适应度值,以便于IPSO在诸多局部最大功率点中找到全局最大功率点;最后,以IPSO输出的全局最优为初始位置,再次利用IP&O进行全局最大功率点跟踪。将所提算法与IP&O、IPSO、改进粒子群算法结合扰动观察(IPSO-P&O)算法进行仿真对比,仿真结果表明:所提算法在跟踪速度和精度上表现优异,尤其是在宽电压搜索范围的情况下;并且在跟踪过程中的功率振荡更小。

基于双并联Boost电路的光伏系统最大功率点跟踪控制方法

光伏电池的输出功率取决于外界环境(温度和光照条件)和负载状况,需采用最大功率点跟踪(MPPT)电路,才能使光伏电池始终输出最大功率,从而充分发挥光伏器件的光电转换效能。在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后,依据MPPT控制算法的基本工作原理,主电路采用双并联Boost电路,具有电压提升功能,并且能够提高DCDC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波。针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题,提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,仿真结果表明,当外界环境发生变化时,系统能快速准确跟踪此变化,避免算法误判现象的发生,通过改变当前的负载阻抗,使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配来满足最大功率输出的要求,使系统始终工作在最大功率点处,并且在最大功率点处具有很好的稳态性能。最后通过实验验证了该算法的有效性。

基于FP&O-IWSO方法追踪光伏阴影条件下的MPPT分析

阐述一种模糊逻辑扰动观察法复合改进战争策略算法,追踪阴影条件下最大功率点。该方法利用模糊逻辑观察法预先追踪到系统运行的最大功率点附近,然后采用改进战争策略算法准确寻找系统当前最大功率点。改进战争策略算法在阴影条件下追踪功率时不易陷入局部最优并及时响应系统的I/V变化。通过搭建多个仿真模型,对比证明该算法在阴影条件下追踪最大功率点的有效性。

一种改进的光伏系统MPPT控制算法

在分析传统扰动观测法缺点的基础上,提出改进的控制算法,使光伏系统具有检测系统稳定状态的能力,并根据检测到的状态进行相应控制,实现了系统稳态占空比无扰动、母线电压无波动。在考虑光照强度、温度、负载重载(轻载)、母线电压扰动的情况下对改进控制算法进行MATLAB仿真,并进行实验验证。实验结果证明改进的控制算法比传统算法跟踪稳定性更好、精度更高。

基于改进扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪

有效地提高光伏电池的利用率对光伏系统至关重要,为此建立了具有通用性的光伏电池工程实用模型及相应的Boost转换电路,采用改进的扰动观察法控制Boost电路占空比实现光伏电池最大功率跟踪(MPPT),阐述了其实现策略并进行仿真验证。结果表明,外界温度、光照变化条件下该方法可精确跟踪光伏电池的最大功率点,实现光伏电池的高效转换。

改进的差异演化算法在MPPT扰动观察法中的研究

太阳电池最大功率跟踪(MPPT)控制方法有很多。例如:直线近似法、电压反馈法、扰动观察法、增量电导法、模糊控制、神经网络控制等。每一种MPPT控制策略均具有自身的特点。针对光伏电池的非线性特性,介绍了最大功率点跟踪的原理,并利用改进的差异演化算法对扰动观察法进行了改进,减少了扰动观察法的震荡过程,确保了光伏阵列稳定地工作在最大功率点附近。仿真结果证明,利用该差异演化算法改进的MPPT,具有良好的适应性。

太阳能光伏发电并网系统的建模和仿真

为开展太阳能光伏发电并网系统的研究,采用光伏电源外特性等效方法,推导了大容量太阳能光伏发电的数学模型,搭建了10MW光伏电源的仿真模型。在此基础上,提出了改进的扰动观察最大功率跟踪方法,该方法不受测量和计算误差的影响,能保证光伏电源尽快稳定在最大功率点。应用正弦脉宽调制的电压型三相桥式逆变器和具有阻尼电阻的LCL滤波器作为光伏电源与电网之间的接口,采用内外环加同步比例积分的电流控制技术实现并网。仿真实验验证了搭建的10MW光伏并网发电系统的可行性和正确性,并网电流谐波符合IEEEStd929—2000的要求。

3步光伏最大功率点跟踪算法

光伏阵列的P-U特性曲线在局部阴影的情况下会呈现多个极值点,传统算法容易陷于局部极值,智能算法追踪耗时过多.在研究两类算法的基础上,提出一种基于扰动观察法和粒子群算法的3步最大功率点跟踪(MPPT)算法.该算法采用大步长扰动观察法缩小搜索范围并确定粒子数目;采用改进粒子群算法实现全局搜索寻找最优局部;采用逐步逼近的扰动观察法在最优局部内搜索最大功率点.仿真结果表明:该算法在均匀光照和局部遮阴情况下均能准确迅速地跟踪到最大功率点,相比于粒子群算法,追踪时间缩短35%,以上.

基于改进电导增量法的光伏MPPT控制

为了提高光伏发电效率及系统稳定性,需要对光伏阵列进行最大功率点跟踪(MPPT)控制。针对传统扰动观测法存在的系统振荡及误判问题,提出一种改进的电导增量法,通过计算系统当前时刻电导与电导变化率的差值,利用积分器进行调节,消除其差值,最终实现对系统最大功率点的稳定跟踪。为验证所提算法的有效性,将改进电导增量法与传统扰动观测法进行仿真对比,结果表明改进算法控制的光伏系统输出功率在满足跟踪速度的基础上,减小了系统母线电压变化的振荡幅度,使系统能够稳定准确地跟踪最大功率点,提高了光伏电池的利用率。

高效太阳能充电管理系统设计

提出了一种太阳能电池充电管理系统方案,旨在提高太阳能电池的能量利用率。设计的太阳能充电管理系统以MSP430F2274单片机作为主控制器,通过动态调节数字电位器MAX5401,从而使BQ24650芯片的Vmpptset电压值(也就是太阳能电池的最大功率电压)动态变化。Vmppset动态变化的过程就是最大功率点追踪的过程,整个动态调整的依据是自行设计的改进扰动观察法;同时利用单片机定时器产生的PWM波形来控制MOS管组成的开关,进行能量的分配调度。通过自行设计的太阳能电池模拟器对系统功能进行验证。结果表明,太阳能最大功率追踪效率能够稳定的维持在98%左右;加入动态电源路径管理技术之后使系统的太阳能利用率提高了16%,并且使铅酸电池充放电次数减少。

改进扰动观察法的最大功率点跟踪

针对传统的扰动观察法在光伏电池最大功率点难以兼顾响应速度和稳态性能的问题,文章提出一种改进的扰动观察法。该方法的特点是,当光伏阵列的输出电压UK与前一时刻测得的最大功率点电压Um之差的绝对值大于电压的修正值△U时,将此时的输出电压UK替换为Um值,再进入下一循环,直至符合条件,重新采用传统扰动观察法进行检测。这样能够缩短最大功率跟踪时间,并能提高系统在最大功率点附近的稳定性。在Matlab环境下,建立了光伏电池和最大功率点跟踪(MPPT)算法的仿真模型,分析了温度及光照度对光伏电池输出特性的影响;对光伏电池控制系统进行仿真,对比了传统的和改进的扰动观察法的最大功率点跟踪曲线。结果表明,采用改进的扰动观察法时,光伏电池能更快地到达最大功率点,并且获得了更好的稳定性。

光伏发电系统中的一种改进型扰动观察法

本文针对扰动观察法中步长的选择不能同时兼顾跟踪速度与精度这个缺点,提出了一种具有快速定位功能的改进扰动观察法。改进的方法在对光伏发电系统进行最大功率跟踪时可分为"历史信息库的建立"、"粗跟踪"及"细跟踪"三个过程。"历史信息库的建立"实质为利用光伏电池的输出特性曲线得到任意温度、日照强度下电池的近似最大功率点电压;"粗跟踪"通过调节光伏系统前级的Boost变换器使电池输出电压达到近似最大功率点电压,从而使得输出功率快速达到最大功率附近;"细跟踪"实质为以极小步长扰动近似最大功率点电压,使光伏电池的输出功率趋于最大,极小的步长可有效减小由扰动引发的跟踪振荡。在Matlab/Simulink仿真平台下对所提的改进扰动观察法进行仿真验证,结果证明了该方法的有效性。

光伏系统2种多峰值MPPT算法对比研究

光伏阵列功率曲线在局部阴影条件下出现多峰值情况,改进的全局扫描法和粒子群优化算法是2种用于该种情况的最大功率点跟踪(MPPT)算法,文章从原理上对2种算法进行理论分析,并在不同阴影条件下对2种算法在跟踪过程中能量损失方面进行仿真对比研究。仿真结果表明:不同阴影条件下2种算法在跟踪过程中能量损失方面存在差异性,在大多数多峰值情况中,粒子群优化算法在跟踪过程中能量损失方面具有一定优势。

光伏建筑系统最大功率跟踪控制算法

针对光伏建筑一体化(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)发电系统,提出一种新的改进扰动观察最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法。BIPV具有不同的安装朝向和角度,当受到其他物体的遮挡,或光伏建筑材料表面积累大量污渍时,会降低系统的发电效率。在对光伏建筑电气系统结构的研究基础上,对BIPV的MPPT扰动观察控制算法进行了研究与改进。仿真结果表明,改进扰动观察控制算法具有更快的跟踪速度和更好的抗阴影效果。

基于变步长扰动观察法结合改进天牛群优化算法的三步复合光伏最大功率跟踪算法

局部遮阴情况下,光伏系统的功率-电压曲线呈多峰特性,传统算法跟踪最大功率点时易陷入局部最优,智能优化算法跟踪耗时较长。对此,设计了一种变步长扰动观察法(IP&O)结合改进天牛群优化(IBSO)算法的三步复合最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法首先采用IP&O快速跟踪到极大功率点,并利用此点功率值调整电压搜索范围;然后使用IBSO算法在电压搜索范围内进行全局寻优,以保证搜索精度;最终在IBSO算法跟踪到最大功率点附近后,再次切换为IP&O,以加快跟踪速度、减小功率振荡。将所提出算法与IP&O、天牛群优化(BSO)、布谷鸟算法结合变步长扰动观察法(CSA-IP&O)3种算法进行仿真对比,仿真结果表明:所提出算法不易陷入局部最优,能准确快速地跟踪到最大功率点,且跟踪过程中功率振荡更小。

局部遮阴下光伏阵列的最大功率点追踪策略

在局部遮阴的情况下,光伏阵列的P-U特性曲线会出现多个局部最大功率点。传统的最大功率点追踪方法可以准确追踪到均匀光照下光伏阵列的最大功率点,然而在局部遮阴下则容易陷于局域最大功率点。针对这一缺陷,通过分析局部遮阴下光伏阵列的P-U以及I-U特性曲线,使用改进的扰动观察法追踪到所有的局域最大功率点,从而追踪到全局的最大功率点。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该方法能够非常准确地追寻到全局最大功率点。

局部阴影下光伏阵列MPPT算法的研究

针对局部阴影状态下光伏阵列P-U特性曲线多峰值的问题,提出了一种基于搜索-计算-判断的三步法全局最大功率点跟踪(GMPPT)策略。该方法使用改进型扰动观察法反向搜索第一个峰值点,利用计算和判断减小搜索区域,将多峰值间接转化为单峰值搜索,解决了搜索过程中陷入局部极值的问题。通过建立3种阴影状态下的模型,将该方法与现有最大功率点跟踪(MPPT)算法进行仿真对比,并建立相应的试验进行验证。仿真及试验结果表明,该方法在有、无阴影状态下均能稳定实现GMPPT,有效地提高了系统的跟踪精度和跟踪速度。