局部阴影下基于GWO-P&O混合算法的光伏最大功率点跟踪

针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。

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LGPSO_P&O混合算法的光伏多峰MPPT研究

针对复杂遮阴环境下光伏阵列P-U曲线呈现多个峰值而导致传统最大功率点跟踪(MPPT)算法易陷入局部最优解的问题,提出一种新的控制算法模型——LGPSO_P&O模型。该模型结合Levy飞行、高斯变异策略和粒子群算法,并对粒子群算法惯性权重进行改进,构建LGPSO算法搜索全局最大功率点(MPP)。同时,改进扰动观察法(P&O)对MPP进行局部跟踪,进一步提高跟踪精度。在Matlab/Simulink中进行仿真实验,并与改进PSO、BPSHO和GA_ACO算法作对比,仿真结果表明该模型具有较高的鲁棒性,收敛速度快,跟踪精度高,最高可达99.8%。

遮光条件下基于IPSO-FLC的光伏MPPT控制

光伏阵列在部分遮光条件下的P-U特性曲线会呈现多峰问题,致使跟踪算法变得更加复杂,而传统的MPPT算法可能会陷入局部最大功率点,导致对全局最大功率点的跟踪无法实现。为此,提出一种改进粒子群算法优化模糊控制器,来实现遮光条件下的光伏阵列最大功率点跟踪。在Matlab/Simulink环境下,对光伏系统和所提出的MPPT算法进行仿真,同时与扰动观测法等传统MPPT算法进行比较。仿真结果表明,所提方法能够有效地跟踪光伏阵列的最大功率点,并且具有较快的响应速度。

黑寡妇算法与P&O相结合的光伏MPPT研究

目的 在局部遮阴条件下,传统最大功率点追踪(MPPT)算法通常会跟踪到局部最优值,单个群智能优化算法在多极值的情况下能有效跟踪最大功率点,但追踪时间相对较长,为此,提出一种基于黑寡妇(BWOA)与扰动观察法相结合的MPPT算法。方法 将boost电路中开关管的占空比定义为算法中的个体位置,通过对输出占空比的调整实现MPPT控制。结果 相比于原BWOA算法和PSO算法,基于BWOA与P&O结合算法的MPPT能够更加快速地跟踪到最大功率点。结论 与扰动观察法的结合可以有效加快BWOA算法收敛速度,并提高算法收敛精度。

基于简化PSO算法和扰动观察法的光伏MPPT控制

局部阴影遮挡使光伏阵列输出功率的极大值点个数增加,常用的最大功率点跟踪(MPPT)算法对阴影环境的适应性比较差,提出一种复合MPPT控制算法。算法将简化的自适应粒子群优化(PSO)算法和扰动观察法有机融合,充分利用粒子群优化算法的全局搜索优势和扰动观察法的局部搜索优势,单一极值点范围内跟踪时采用扰动观察法,多个极值点范围内跟踪时采用简化的自适应PSO算。根据光伏MPPT控制的特点对基本PSO算法进行了简化改进,去除基本PSO算法中的随机参数,并对其他参数进行自适应调整。在MATLAB/Simulink环境下的仿真结果表明,不同光照情况下所提出的算法表现出更快的跟踪速度和更高的准确性。

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。

局部遮荫下基于IP&O-SSA的MPPT控制研究

为了解决传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制算法在局部遮荫环境中易陷入局部最优的问题,以及智能优化算法寻优速度慢的问题,提出了一种基于自适应扰动观察(IP&O)和改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的复合IP&O-SSA。该算法对SSA加入了Tent序列初始化,对预警者加入了Levy飞行策略,再对P&O进行了自适应和滤波处理。该算法采用双层控制结构,先通过改进后的SSA进行全局搜索到最大功率点附近,再通过改进后的IP&O进行小步平缓搜索到跟踪最大功率点。通过在Simulink仿真标准环境、局部遮荫、环境突变3种情形,仿真结果表明:在标准环境下,该算法最先跟踪到最大功率点,收敛时间比改进前的扰动观察(P&O)和SSA缩短了3 ms、16 ms,跟踪效率高达99.99%;局部遮荫条件下,只有P&O会陷入局部最优,无法有效跟踪到系统的最大功率点,相较于改进前的SSA,该文算法的平均收敛时间缩短了8 ms,同时跟踪效率高达99.68%,提升了0.09%。验证了该算法适用于日常大部分应用情景,为提升光伏阵列的发电效率提供了理论控制算法基础,为之后的光伏阵列并网减少了不必要的功率损耗。

基于功率预测的自适应变步长MPPT算法研究

最大功率点跟踪技术(Maximum Power Point Tracking, MPPT)是光伏发电系统中关键技术研究的热点之一。针对传统扰动观察法跟踪速度和精度无法兼顾的问题,文中提出了一种以功率变化量为步长控制量的自适应变步长扰动观察法,通过判断功率变化趋势,对远离最大功率点,采用大步长逼近;靠近最大功率点,采用小步长逼近。建立太阳能光伏电池数学模型得到其输出特性曲线,再利用MATLAB/Simulink搭建基于Boost电路的MPPT仿真模型,最后经仿真验证了所提出算法的稳定性、快速性和准确性,它比传统算法具有更好的MPPT暂态性能。

基于ESO和分数阶PID的改进P&O控制策略

为了提高光伏电池转换效率、降低能量损失,有必要研究最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。针对传统扰动观察法(perturbation observation method,P&O)存在无法兼顾跟踪速度与稳态精度、在光照度发生较大变化时会产生误判现象的问题,文中提出一种能适应环境变化的变步长P&O控制策略。首先,利用光伏电池刚启动时类似恒流源的特性获取当前光照度下的短路电流,通过固定电流法推导出最大功率点(maximum power point,MPP)的参考电压;其次,当光照度突变时,提出功率修正方法,并给出突变时的变步长调整策略;最后,设计基于线性扩张状态观测器(linear extended state observer,LESO)的分数阶比例积分微分(fractional order proportion integration differentiation,FOPID)控制器,可以对算法输出的参考电压进一步进行跟踪补偿。仿真结果表明,所提控制策略可以提高稳态精度和跟踪速度,有效提高光伏电池的输出功率。

一种BOOST电路的光伏控制器系统的设计与实现

本文介绍了一种基于BOOST电路的光伏控制器系统设计,该系统核心算法采用扰动观察法,以实现光伏系统的实时监控和最大功率点跟踪(MPPT)。该设计注重提高系统的测量精度和响应速度,同时保证操作的简便性。通过精确的测量和快速响应,该系统能够有效优化光伏发电的性能,确保光伏电池在不同环境条件下都能维持最佳工作状态。整体来看,该光伏控制器系统在提高光伏能量转换效率、操作稳定性和用户体验方面具有显著优势,为光伏发电系统的应用提供了有效的技术支持。

基于sigmoid函数的改进功率预测变步长光伏MPPT算法

为了解决传统扰动观察法追踪速度与稳态精度难以兼顾且存在误判的问题,提出一种基于sigmoid函数的改进功率预测变步长MPPT算法。该控制算法首先利用恒定电压法快速追踪至最大功率点附近,然后采用基于埃尔米特插值函数的功率预测法和变步长扰动观察法完成后续追踪,其中变步长值S由基于sigmoid函数的变换公式计算得出。MATLAB/Simulink仿真结果表明:在外界温度不变,光照强度变化时,所提出的算法追踪最大功率点迅速,输出功率平稳。当外界光照强度、温度均改变时,整个光伏发电系统仍具有良好的动、稳态性能,并有效克服了误判的发生。

IGWO-IP&O算法在光储MPPT控制系统中的应用

局部遮阴情况下光伏阵列的输出功率呈现多峰现象,导致传统MPPT控制算法失效,而基于元启发式算法的MPPT控制功率追踪速度慢,输出功率振荡大。针对上述问题,提出一种基于改进型灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)与改进型扰动观察法(improved perturbation and observation method,IP&O)相结合的光伏MPPT控制算法。IGWO采用非线性收敛因子调整策略提高算法适应性,并通过使用改进型莱维飞行与增强型醉汉漫步结合的搜索策略平衡全局搜索与局部寻优的关系。利用IGWO追踪至最大功率点附近,再与可调节扰动步长变化速率的IP&O结合实现最大功率的稳定输出。算法测试实验数据和仿真结果表明,所提出的MPPT控制算法具有快速的追踪速度和高输出精度,且在功率追踪过程中输出振荡小。

Implementation of FPGA Based MPPT Techniques for Grid-Connected PV System

Global energy demand is growing rapidly owing to industrial growth and urbanization.Alternative energy sources are driven by limited reserves and rapid depletion of conventional energy sources(e.g.,fossil fuels).Solar photovol-taic(PV),as a source of electricity,has grown in popularity over the last few dec-ades because of their clean,noise-free,low-maintenance,and abundant availability of solar energy.There are two types of maximum power point track-ing(MPPT)techniques:classical and evolutionary algorithm-based techniques.Precise and less complex perturb and observe(P&O)and incremental conduc-tance(INC)approaches are extensively employed among classical techniques.This study used afield-programmable gate array(FPGA)-based hardware arrange-ment for a grid-connected photovoltaic(PV)system.The PV panels,MPPT con-trollers,and battery management systems are all components of the proposed system.In the developed hardware prototype,various modes of operation of the grid-connected PV system were examined using P&O and incremental con-ductance MPPT approaches.

基于权重因子改进型tanh函数的光伏MPPT算法

根据光伏功率-电压曲线的特点,对最大功率点两侧采用不同的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法:对右侧采用基于tanh函数的自适应步长算法,对左侧采用基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长算法。通过仿真分析及硬件试验,验证所提出的基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法的可行性和优越性。仿真分析和硬件试验结果表明:基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法在辐照度和温度变化场景下均具有较好的跟踪速度和精度,能为光伏系统高效稳定的输出功率提供保障。

MPPT Design Using PSO Technique for Photovoltaic System Control Comparing to Fuzzy Logic and P&O Controllers

The Maximum Power Point Tracker (MPPT) is the optimum operating point of a photovoltaic module. It plays a very important role to obtain the maximum power of a solar panel as it allows an optimal use of a photovoltaic system, regardless of irradiation and temperature variations. In this research, we present a novel technique to improve the control’s performances optimization of the system consisting of a photovoltaic panel, a buck converter and a load. Simulations of different parts of the system are developed under Matlab/Simulink, thus allowing a comparison between the performances of the three studied controllers: “Fuzzy TS”, “P&O” and “PSO”. The three algorithms of MPPT associated with these techniques are tested in different meteorological conditions. The obtained results, in different operating conditions, reveal a clear improvement of controlling performances of MPPT of a photovoltaic system when the PSO tracking technique is used.

基于Labview的模拟光伏MPPT研究

根据光伏电池的物理数学模型,以及基于Boost变换器稳态工作原理推导出来的光伏占空比扰动控制机理和扰动观察法控制流程,采用电压源串联电阻替代光伏电池板,并采用STC15W4K32S4单片机作为主控单元通过编程实现模拟光伏MPPT爬山法控制策略,采用Labview对模拟光伏的电压、电流的采样,通过Labview图形编程实现对模拟光伏系统工作状态和MPPT控制策略实施效果的实时直观呈现。实验结果表明,利用Labview强大的数据采集、处理、图形功能能够方便地把复杂系统状态和控制策略的实施效果实时直观地呈现出来,为光伏等系统的研究开发提供方便,对光伏控制器的研究设计具有实际意义。

基于改进P&O与MPC算法的光伏MPPT控制研究

在光伏发电系统中,针对传统的最大功率点跟踪控制方法难以同时满足追踪精度与追踪速度的问题,提出了一种新的改进P&O和MPC相结合的光伏MPPT控制方法,先将扰动之后的电压和电流作为参数输入MPC控制器,再由控制器的两步长函数分析预测出未来变量的动作并生成输出曲线。仿真结果表明,相较于传统的扰动观察法,该算法可以同时满足追踪精度与追踪速度的要求。

基于改进扰动观察法的光伏MPPT控制

针对传统的扰动观察法(perturbation and observation method,P&O)跟踪速度较慢、跟踪精度不高,且容易振荡等问题,提出一种基于改进P&O的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)控制方法,以占空比为扰动步长,将光伏阵列的功率变化率dP/dU和电压偏差变化率ΔU/ΔP引入扰动步长中,通过实时自适应调整占空比,实现更快、更可靠地跟踪最大功率点。仿真结果表明,相较于传统P&O,改进的P&O在同等条件下拥有更好的跟踪速度与跟踪精度。

基于LGWO和扰动观察复合算法的MPPT研究

为提高光伏发电效率,提出了一种复合算法解决局部阴影情况下光伏阵列输出功率呈现多峰值状态的问题,弥补了传统方法的不足。该方法将传统的灰狼算法优化,引入莱维飞行模块、加入贪婪策略,加强了算法的全局搜索能力和快速性。在搜索至光伏发电最大功率点附近时切换为扰动观察法,利用其快速收敛的特性迅速找到最大功率点,提升了光伏阵列的输出功率。通过Simulink仿真实验,验证了所提出复合算法优越的跟踪性能,在准确性与快速性上较传统灰狼算法均有显著提升。