光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(ma...光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。展开更多
在分布式光伏电源逐步走向规模化与智能化的背景下,提升最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的响应效率与输出稳定性,已成为光伏并网控制中的关键技术问题。文章围绕扰动观察法在动态环境下的局限性,设计了一种基于动态...在分布式光伏电源逐步走向规模化与智能化的背景下,提升最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的响应效率与输出稳定性,已成为光伏并网控制中的关键技术问题。文章围绕扰动观察法在动态环境下的局限性,设计了一种基于动态功率斜率与斜率加速度判断的改进型MPPT算法,结合实时采样预处理机制与自适应步长控制策略,构建分布式光伏电源输出优化路径,并配套升压型直流-直流电路进行并网匹配。实验结果显示,该方法在跟踪速度、稳态波动控制及转换效率方面均优于传统策略。展开更多
复杂遮挡环境对光伏阵列的输出特性会产生显著影响,易导致电压-电流曲线出现多个局部极值,增加了最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的难度。为提高光伏系统在多峰特性条件下的能量输出效率,设计一种具备全局搜索能力...复杂遮挡环境对光伏阵列的输出特性会产生显著影响,易导致电压-电流曲线出现多个局部极值,增加了最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的难度。为提高光伏系统在多峰特性条件下的能量输出效率,设计一种具备全局搜索能力与动态适应性的MPPT策略优化方法。实验结果表明,该方法在遮挡变化场景中表现出良好的跟踪精度与能量利用效率,具备实际应用价值。展开更多
针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与P&O相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,...针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与P&O相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,当系统运行在全局最大功率点附近时,然后采用变步长P&O算法变步长扫描来找到精确的最大功率点。基于Matlab/Simulink的仿真模型,对全局最优MPPT算法进行了仿真验证;并搭建一个功率为6 k W的实验平台验证当系统出现多个峰值时的效果。仿真和实验结果验证了所提出的全局最优MPPT算法在光伏阵列出现多峰值时具有很好的MPPT效果。展开更多
文摘光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。
文摘在分布式光伏电源逐步走向规模化与智能化的背景下,提升最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的响应效率与输出稳定性,已成为光伏并网控制中的关键技术问题。文章围绕扰动观察法在动态环境下的局限性,设计了一种基于动态功率斜率与斜率加速度判断的改进型MPPT算法,结合实时采样预处理机制与自适应步长控制策略,构建分布式光伏电源输出优化路径,并配套升压型直流-直流电路进行并网匹配。实验结果显示,该方法在跟踪速度、稳态波动控制及转换效率方面均优于传统策略。
文摘复杂遮挡环境对光伏阵列的输出特性会产生显著影响,易导致电压-电流曲线出现多个局部极值,增加了最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的难度。为提高光伏系统在多峰特性条件下的能量输出效率,设计一种具备全局搜索能力与动态适应性的MPPT策略优化方法。实验结果表明,该方法在遮挡变化场景中表现出良好的跟踪精度与能量利用效率,具备实际应用价值。
文摘针对光伏阵列出现多个局部功率峰值时,传统的MPPT算法导致系统工作在某个局部最大功率点的问题,提出一种新的基于局部扫描法与P&O相结合的全局最优MPPT算法,该方法在系统启动后先采用固定大步长进行全局扫描来找到全局最大功率点,当系统运行在全局最大功率点附近时,然后采用变步长P&O算法变步长扫描来找到精确的最大功率点。基于Matlab/Simulink的仿真模型,对全局最优MPPT算法进行了仿真验证;并搭建一个功率为6 k W的实验平台验证当系统出现多个峰值时的效果。仿真和实验结果验证了所提出的全局最优MPPT算法在光伏阵列出现多峰值时具有很好的MPPT效果。
