针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)中存在步长选取不能同时兼顾跟踪速度及稳态精度的问题,在可变工作环境下建立起光伏系统最大功率点电压与环境温度和光照强度之间的数学表达式,获得可...针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)中存在步长选取不能同时兼顾跟踪速度及稳态精度的问题,在可变工作环境下建立起光伏系统最大功率点电压与环境温度和光照强度之间的数学表达式,获得可变环境下光伏系统最大功率点电压值,再将其赋值给小步长扰动观察法。仿真分析结果表明,相比恒定电压-扰动观察法,所提方法具有更快跟踪速度和更高稳态精度。展开更多
光伏发电系统的发电效率与最大功率点的捕捉与跟踪技术密切相关。当辐照度、温度及其他外部环境变化时,光伏电池的开路电压、短路电流和最大功率点电压及电流也随之变化。为提高光伏发电效率,寻求光伏电池的最优工作状态,大多数的最大...光伏发电系统的发电效率与最大功率点的捕捉与跟踪技术密切相关。当辐照度、温度及其他外部环境变化时,光伏电池的开路电压、短路电流和最大功率点电压及电流也随之变化。为提高光伏发电效率,寻求光伏电池的最优工作状态,大多数的最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)主要作用于DC-DC变换器的输入端,该方式在MPPT时会受到变换器损耗的影响,降低最大功率点寻优精度。基于Boost电路,在DC-DC变换器的输出端搭建MPPT系统,通过调节输出电压参数来实现对效果变化的控制,且在MPPT系统引入了导纳微分法(Admittance differentiation method,ADM),实现对MPPT控制器的重构,实施中搭建不同的仿真模型,再借助仿真模型达到对ADM的修正与优化,综合论证该方法具有更优的指标和更好的效果。展开更多
随着全球能源危机加剧和环境保护意识增强,太阳能作为一种清洁、可再生的能源,其开发利用受到了广泛关注。光伏发电系统作为太阳能利用的主要方式之一,其效率直接关系太阳能的利用率。最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT...随着全球能源危机加剧和环境保护意识增强,太阳能作为一种清洁、可再生的能源,其开发利用受到了广泛关注。光伏发电系统作为太阳能利用的主要方式之一,其效率直接关系太阳能的利用率。最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术是提高光伏发电系统效率的关键技术之一。聚焦太阳能光伏系统(Photovoltaic System,PV)中的MPPT控制策略,分析不同控制方法的优缺点,并提出改进策略,以提高光伏发电系统效率与稳定性。展开更多
由于光储直流微网输出功率在孤岛模式下受外部环境影响较大,为提高系统的最大功率跟踪特性,采用了正反激变换器的独立光伏发电拓扑结构。针对传统滑模控制在光伏最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)中存在的滑模抖振和响...由于光储直流微网输出功率在孤岛模式下受外部环境影响较大,为提高系统的最大功率跟踪特性,采用了正反激变换器的独立光伏发电拓扑结构。针对传统滑模控制在光伏最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)中存在的滑模抖振和响应速度慢等问题,提出一种基于改进型超螺旋趋近律的MPPT滑模控制实现方法。该方法利用Sigmoid函数的连续性并与快速终端滑模面相结合,优化了超螺旋趋近律,改善了抖振效果,提高了响应速度,并利用Matlab/Simulink仿真平台与其他控制策略进行对比验证。结果表明:当系统不存在外界扰动时,所提方法均能实现对最大功率点的快速跟踪,同时具有较小的抖振。当辐照度、温度发生变化时,系统具有更好的动态响应速度和抗扰能力。展开更多
本文设计并实现了一种基于ESP32-S3微控制器的光伏最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制器。该控制器采用DC-DC变换电路作为主要控制电路,通过采样电路采集光伏板的输出电压与电流,运用自适应变步长扰动观察法的MPPT...本文设计并实现了一种基于ESP32-S3微控制器的光伏最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制器。该控制器采用DC-DC变换电路作为主要控制电路,通过采样电路采集光伏板的输出电压与电流,运用自适应变步长扰动观察法的MPPT控制策略来实现最大功率点追踪。利用ESP32-S3内置的WiFi模块构建了无线局域网服务器,以实现对控制器的远程监控与人机交互,极大地提升了控制器的可操作性与便捷性。经由MATLAB/Simulink平台分别对固定步长与自适应变步长扰动观察法的控制逻辑进行仿真验证,结果表明,所采用的自适应变步长扰动观察法的MPPT控制策略能够显著增强系统在多变环境条件下的稳定性能及光电转换效率。展开更多
光伏发电系统中,当出现太阳辐照度变化快、局部遮阴或者辐照度较差等特殊情况时,采用传统方法会导致光伏发电系统在最大功率点附近振荡,跟踪速度变慢,严重时光伏发电系统会出现功率剧烈波动、难以收敛的现象。针对该问题,提出1种基于强...光伏发电系统中,当出现太阳辐照度变化快、局部遮阴或者辐照度较差等特殊情况时,采用传统方法会导致光伏发电系统在最大功率点附近振荡,跟踪速度变慢,严重时光伏发电系统会出现功率剧烈波动、难以收敛的现象。针对该问题,提出1种基于强化学习RL(reinforcement learning)的光伏发电系统最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)控制方法,通过在线实时调节强化学习中径向基函数RBF(radial basis function)神经网络权值系数来自适应输出控制信号,让光伏发电输出的有功功率快速跟踪到最大功率点。在MATLAB/Simulink环境下搭建光伏发电系统,采用所提强化学习控制方法与常规RBF神经网络控制方法进行对比,结果验证了采用强化学习控制能够在更短时间内使得光伏发电系统快速、稳定、准确地收敛到最大功率点,以实现光伏发电输出功率的最大化。展开更多
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
针对目前光伏发电研究中传统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法存在受外界环境变化大而不能实现最大功率跟踪的不足,提出了一种基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究方法。该方法能够实时响应外界环境变化,...针对目前光伏发电研究中传统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法存在受外界环境变化大而不能实现最大功率跟踪的不足,提出了一种基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究方法。该方法能够实时响应外界环境变化,同传统方法相比,可以有效的缩短追踪时间,同时PID自适应控制的加入可减少输出功率附近的功率振荡。系统仿真表明,该控制方法在外界环境变化时能快速实现最大功率跟踪,并有效消除最大功率点处的震荡,整个系统运行可靠性高,响应速度快。展开更多
文摘针对传统扰动观察法在光伏系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)中存在步长选取不能同时兼顾跟踪速度及稳态精度的问题,在可变工作环境下建立起光伏系统最大功率点电压与环境温度和光照强度之间的数学表达式,获得可变环境下光伏系统最大功率点电压值,再将其赋值给小步长扰动观察法。仿真分析结果表明,相比恒定电压-扰动观察法,所提方法具有更快跟踪速度和更高稳态精度。
文摘光伏发电系统的发电效率与最大功率点的捕捉与跟踪技术密切相关。当辐照度、温度及其他外部环境变化时,光伏电池的开路电压、短路电流和最大功率点电压及电流也随之变化。为提高光伏发电效率,寻求光伏电池的最优工作状态,大多数的最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)主要作用于DC-DC变换器的输入端,该方式在MPPT时会受到变换器损耗的影响,降低最大功率点寻优精度。基于Boost电路,在DC-DC变换器的输出端搭建MPPT系统,通过调节输出电压参数来实现对效果变化的控制,且在MPPT系统引入了导纳微分法(Admittance differentiation method,ADM),实现对MPPT控制器的重构,实施中搭建不同的仿真模型,再借助仿真模型达到对ADM的修正与优化,综合论证该方法具有更优的指标和更好的效果。
文摘随着全球能源危机加剧和环境保护意识增强,太阳能作为一种清洁、可再生的能源,其开发利用受到了广泛关注。光伏发电系统作为太阳能利用的主要方式之一,其效率直接关系太阳能的利用率。最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技术是提高光伏发电系统效率的关键技术之一。聚焦太阳能光伏系统(Photovoltaic System,PV)中的MPPT控制策略,分析不同控制方法的优缺点,并提出改进策略,以提高光伏发电系统效率与稳定性。
文摘由于光储直流微网输出功率在孤岛模式下受外部环境影响较大,为提高系统的最大功率跟踪特性,采用了正反激变换器的独立光伏发电拓扑结构。针对传统滑模控制在光伏最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)中存在的滑模抖振和响应速度慢等问题,提出一种基于改进型超螺旋趋近律的MPPT滑模控制实现方法。该方法利用Sigmoid函数的连续性并与快速终端滑模面相结合,优化了超螺旋趋近律,改善了抖振效果,提高了响应速度,并利用Matlab/Simulink仿真平台与其他控制策略进行对比验证。结果表明:当系统不存在外界扰动时,所提方法均能实现对最大功率点的快速跟踪,同时具有较小的抖振。当辐照度、温度发生变化时,系统具有更好的动态响应速度和抗扰能力。
文摘本文设计并实现了一种基于ESP32-S3微控制器的光伏最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制器。该控制器采用DC-DC变换电路作为主要控制电路,通过采样电路采集光伏板的输出电压与电流,运用自适应变步长扰动观察法的MPPT控制策略来实现最大功率点追踪。利用ESP32-S3内置的WiFi模块构建了无线局域网服务器,以实现对控制器的远程监控与人机交互,极大地提升了控制器的可操作性与便捷性。经由MATLAB/Simulink平台分别对固定步长与自适应变步长扰动观察法的控制逻辑进行仿真验证,结果表明,所采用的自适应变步长扰动观察法的MPPT控制策略能够显著增强系统在多变环境条件下的稳定性能及光电转换效率。
文摘光伏发电系统中,当出现太阳辐照度变化快、局部遮阴或者辐照度较差等特殊情况时,采用传统方法会导致光伏发电系统在最大功率点附近振荡,跟踪速度变慢,严重时光伏发电系统会出现功率剧烈波动、难以收敛的现象。针对该问题,提出1种基于强化学习RL(reinforcement learning)的光伏发电系统最大功率点追踪MPPT(maximum power point tracking)控制方法,通过在线实时调节强化学习中径向基函数RBF(radial basis function)神经网络权值系数来自适应输出控制信号,让光伏发电输出的有功功率快速跟踪到最大功率点。在MATLAB/Simulink环境下搭建光伏发电系统,采用所提强化学习控制方法与常规RBF神经网络控制方法进行对比,结果验证了采用强化学习控制能够在更短时间内使得光伏发电系统快速、稳定、准确地收敛到最大功率点,以实现光伏发电输出功率的最大化。
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。
文摘针对目前光伏发电研究中传统最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制算法存在受外界环境变化大而不能实现最大功率跟踪的不足,提出了一种基于RMPPT/PID双模控制的光伏发电MPPT研究方法。该方法能够实时响应外界环境变化,同传统方法相比,可以有效的缩短追踪时间,同时PID自适应控制的加入可减少输出功率附近的功率振荡。系统仿真表明,该控制方法在外界环境变化时能快速实现最大功率跟踪,并有效消除最大功率点处的震荡,整个系统运行可靠性高,响应速度快。
