基于GWO算法光伏阵列多峰值的MPPT

针对因遮挡处于部分阴影条件下的光伏阵列, 其功率特性曲线由单峰曲线变为叠峰曲线, 使最大功率点跟踪(MPPT)算法失效, 而其他智能算法(如粒子群优化(PSO)算法)存在参数较多、 收敛速度慢、 振荡幅度大等问题, 将收敛速度快、 求解精度高的灰狼优化(GWO)算法应用于光伏阵列多峰值MPPT算法中. 先建立处于局部遮挡情形下光伏阵列的数学模型, 再解析基于GWO算法的MPPT算法原理. 仿真实验结果表明: GWO算法可快速跟踪到最大功率点; GWO算法比PSO算法的跟踪速度提高1倍, 跟踪效率提高0.1%.     

基于复合算法的光伏最大功率点追踪

由于光伏阵列在局部阴影情况下输出功率呈多峰值状态,而传统最大功率点追踪(MPPT:Maximum Power Point Tracking)控制无法解决多峰问题,会陷入局部最优,影响光伏发电效率,为此,提出一种复合算法应用于光伏最大功率点追踪。该方法将麻雀算法的初始种群进行优化,结合反向学习策略,加强了算法的全局搜索能力。当搜索到光伏发电最大功率点附近转换成扰动观察法,利用其快速收敛的特性快速搜索至最大功率点。利用Simulink仿真与硬件实验,验证所提出复合算法的全局搜索能力和快速收敛能力,与麻雀算法、扰动观察法相对比,复合算法的准确性和快速性具有显著提升。     

基于粒子群算法的MPPT控制策略研究

获取光伏电池板最大功率跟踪点的方法较多.常规算法存在控制精度差、最大功率点附近震荡、响应速度过慢、或成本过高等问题.将粒子群算法与光伏发电的最大功率点跟踪结合,提出利用粒子群算法来找光伏电池特性曲线中P-U的最高点,并且用算例证实了此方法的可行性.     

光伏系统模糊PSO的MPPT控制

在局部阴影条件下,光伏阵列的功率–电压特性曲线呈现多峰状,传统最大功率点跟踪方法出现搜索精度低和收敛速度慢的问题.针对此问题提出一种基于模糊控制的粒子群优化算法,采用模糊控制器对粒子群优化算法的惯性权重ω进行优化,实时调整参数,使光伏阵列在光照强度变化时有较好的动态特性和稳态性能.分别采用常规PSO算法和模糊PSO算法在相同条件下对系统进行仿真,结果表明所提出的算法在局部阴影条件下能快速跟踪外部环境变化,且准确地工作在最大功率点.     

基于改进PSO算法在光伏阵列多峰MPPT的研究

针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列出现局部阴影时,其输出P-U特性曲线表现出的多峰现象,导致跟踪不能完成真正的最大功率点跟踪,从而造成系统的输出功率降低的问题;粒子群算法(PSO)在全局搜索具有很好的作用,把PSO应用在MPPT之中,但其收敛速度与精度方面具有一定的缺点,为了提高PSO算法的跟踪精度和收敛速度,提出了把非线性控制策略与PSO算法相结合;通过Matlab/Simulink进行仿真验证,结果表明:改进后的粒子群算法在有无阴影和环境发生变化的情况下均可快速且稳定准确地跟踪到最大功率点的有效性,提高了光伏系统的发电效率。     

基于改进扰动观察法的最大功率点跟踪研究

基于光伏电池工程数学模型,分析了温度及光照强度对光伏电池输出特性的影响.针对常规扰动观察法和电导增量法难以兼顾动态性能和稳态性能的不足,提出一种改进的变步长扰动观察法,该算法可在光照强度发生突变时快速实现最大功率跟踪.比较了改进算法、扰动观察法和电导增量法3种算法的最大功率跟踪P-V仿真曲线,结果表明,采用改进算法可兼顾跟踪精度与响应速度,具有较好的动、稳态性能.     

光伏电池阵列改进MPPT控制方法研究

为了提高光伏电池的转换效率,基于光伏阵列的数学模型,针对传统的定步长扰动观察法实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)时,存在的振荡现象和误判现象,提出了一种改进的变步长与功率预测相结合的扰动观察法.通过采用近似梯度法替代最优梯度法,并对外界环境发生变化时,采用功率预测的方法对多条特性曲线进行预估,来消除震荡和误判问题.本文给出了该方法的理论推导和Matlab仿真实现流程图.仿真结果表明,该方法能够显著提高MPPT的跟踪精度和速度.     

光伏系统功率扰动改进型MPPT算法研究

根据光伏电池的特性及影响光伏电池输出功率的主要因素,在比较了常用最大功率跟踪算法的恒定电压法和功率扰动法的原理及优缺点基础上,提出了一种改进型功率扰动最大功率跟踪算法.以求克服传统算法中定步长跟踪带来的无法快速跟踪光照突变,变步长算法中突变初期的扰动过大的问题,并对其有效性进行了仿真验证,具有较强的工程实用价值.     

一种改进的光伏发电系统MPPT控制方法

目前光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)控制方法很多,介绍了3种常用的MPPT控制方法:固定电压法、扰动观察法和电导增量法,并通过仿真比较了其启动时间、动态响应速度和稳态精度,在此基础上提出了一种改进的MPPT控制方法——固定电压结合扰动观察法.仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高.     

局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪算法的研究

传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰情况下容易陷入局部最优,蝴蝶优化算法有全局优化能力,但由于收敛精度较低而没有被广泛使用。提出了一种改进蝴蝶优化算法与扰动观察法相结合的MPPT算法,引入混沌映射理论和动态切换概率改进蝴蝶优化算法。先通过蝴蝶优化算法的全局搜索能力定位最大功率点范围,后切换小步长扰动观察法精准定位最大功率点。混合算法结合了蝴蝶优化算法和扰动观察法的优点,通过Simulink仿真实验,与传统蝴蝶优化算法、粒子群算法作对比,改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境,且在收敛精度和速度方面均有一定优势。     

基于扰动观察法的光伏电池最大功率跟踪控制

本文阐述并搭建具有最大功率跟踪控制的光伏电池模型。该模型根据光伏电池输出特性数学模型,利用厂家提供的光伏电池基本参数拟合出其电压-电流与电压-功率曲线,并利用扰动观察法使其工作在最大功率点附近,为其深入设计与应用打下良好基础。     

利用改进布谷鸟优化算法的光伏全局MPPT方法

光伏阵列一般由大量组件构成,受环境影响易出现局部阴影,导致P-V曲线出现多峰现象。传统的最大功率点追踪(Maximum power point tracking,MPPT)控制策略如扰动观察法容易陷入局部最优, 从而降低光伏系统的发电效率。为了解决该问题, 本文提出了一种融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(Cuckoo Search Algorithm Fusing Sine Cosine Algorithm And Adaptive Strategy ,AFCS),并将其应用于光伏全局MPPT控制中,用于改善MPPT过程中的收敛速度与追踪精度。最后设置多种光照情况并用花朵授粉算法和粒子群算法进行对比,经过MATLAB/Simulink仿真验证,该算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度, 在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点, 可以有效提高光伏系统的发电效率。     

Z源光伏系统MPPT模块的Matlab仿真设计

对Z源光伏系统采用一种复合最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,即在外界环境或负载突变时,采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;工作在最大功率点附近时以扰动观察法进行干扰,以提高系统跟踪效率。结合Z源逆变器前级的X型LC网络对固定电压法和扰动观测法相结合的MPPT方法进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高。     

基于扰动观察的改进MPPT算法研究

针对光伏电池最大功率点具有线性的特点,本文通过线性拟合把操作点锁定在最大功率点附近,再结合扰动观察法准确地追踪MPP点,从而提出改进的MPPT算法。相较于传统的扰动观察法而言,改进的MPPT算法能够更加快速、准确且少波动地追踪MPP点。最后,通过在Matlab上搭建仿真实验平台验证了所提出算法的有效性和优越性。     

改进粒子群算法在光伏多峰值MPPT中的应用

光伏阵列在局部遮阴的情况下会呈现多峰值的特性,传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法会陷入局部最优点,从而导致算法实效。粒子群算法较其他智能算法具有参数少、控制简单的优点,但存在收敛速度慢以及容易早熟收敛的缺点。针对这些问题,提出了改进的粒子群算法,将自适应的惯性权重法与异步变化的学习因子相结合来改善存在的问题。通过MATLAB将传统粒子群算法与改进的粒子群算法仿真对比来验证改进后算法的优越性。     

基于模糊控制的MPPT方法的研究

针对太阳能光伏系统是一个强非线性系统,太阳电池的工作情况很难用精确的数学模型来描述。根据光伏电池最大功率点跟踪原理,比较常用的MPPT方法的优缺点,将模糊控制理论引入到MPPT控制中,使系统能够快速响应外部环境变化,减轻最大功率点附近的功率震荡。论文建立了光伏系统的仿真模型,采取模糊控制策略,实现最大功率点的跟踪控制。     

光伏并网发电系统MPPT算法研究

针对光伏并网发电系统最大功率点跟踪(MPPT)问题进行研究,在详细分析光伏电池阵列的基础上,对常用的最大功率点跟踪算法进行了分析,提出了逐次逼近型算法,并对该算法与其他常用算法进行了比较。结果表明,该算法可以快速、准确地追踪到最大功率点,具有很好的效果。     

光伏发电系统最大功率点跟踪控制的研究

针对扰动观察法的速度和精度在很大程度上受扰动初始值和扰动步长的影响,且在最大功率点附近存在功率振荡现象等问题,提出一种改进扰动观察法。首先当日照变化较快时,利用短路电流使输出功率能够快速跟踪在最大功率点附近,然后采用可变步长的扰动观察法使光伏电池稳定在最大功率点。通过仿真实验证明该改进方法明显缩短了最大功率点的跟踪时间,并且基本消除了功率振荡现象,提高了最大功率点跟踪控制技术。     

光伏电源最大功率跟踪的改进扰动观察法

本文通过设置光伏电源时间限定值、输出功率变化量的限定值和变步长扰动对现存的”扰动观察法”进行了改善,完成最大功率点跟踪,达到减少对光伏输出电压扰动次数、提高动态稳定性的目的,有效克服了现有“扰动观察法”在实际应用中存在的由于测量误差和计算误差造成的反复扰动、无法稳定工作的缺陷.通过Matlab建模仿真,对该方法进行了可行性研究.     

基于功率预测变步长扰动观察法的最大功率追踪

为解决传统扰动观察法误判、振荡和追踪速度慢的问题,提出一种基于功率预测变步长扰动观察法的控制策略.当采样频率固定,光强不变温度变化的情况下,单位时间内光伏电池的输出功率曲线可近似为线性变化.利用步长较大的传统扰动观察法的快速性追踪到最大功率点附近,然后进行线性化功率预测,进而精确地追踪到最大功率点.并在仿真平台中搭建仿真模型,结果表明新的控制策略提高了系统的跟踪速度和精度,优化了系统的输出性能.