为提高局部阴影条件下光伏发电的能量利用率,提出一种改进型快速全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT)算法.首先,研究局部阴影条件下光伏阵列的输出特性,并根据光伏阵列输出曲线中膝点与开路电压的关系,将其...为提高局部阴影条件下光伏发电的能量利用率,提出一种改进型快速全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT)算法.首先,研究局部阴影条件下光伏阵列的输出特性,并根据光伏阵列输出曲线中膝点与开路电压的关系,将其划分为恒流区和恒压区;其次,分析传统的最大功率梯形(maximum power trapezium,MPT)算法和以MPT算法为基础的改进型快速GMPPT算法的工作原理,改进型快速GMPPT算法利用电压的动态上、下限来限定搜索区间,并跳过调整时间较长的恒流区,以提高跟踪速度;最后,通过仿真与实验验证算法的有效性.实验结果表明:改进型快速GMPPT算法的最短跟踪时间为4.0 s,扫描电压与能量损失分别为17.34 V和98.19 J;与传统全局扫描算法相比,跟踪时间缩短68.25%,扫描电压降低74.86%,能量损失减少58.19%;与MPT算法相比,跟踪时间缩短68.00%,扫描电压降低75.63%,能量损失减少62.31%.展开更多
针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)...针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)最大功率点跟踪策略。首先,采用RBF神经网络对各种气象条件下的光伏电池输出电压进行预测;其次,设计非线性积分滑模面以改善传统滑模控制存在稳态误差及超调量大的问题;最后,设计新型指数趋近律,在加快收敛速度的同时有效削弱了系统高频抖振;通过Lyapunov函数分析非线性反步积分滑模控制的可达性与稳定性,并在静态、动态和遮光条件下进行仿真试验。仿真试验结果表明,在温度和光照强度发生变化的工况下,相比于传统滑模控制,基于RBF神经网络的非线性反步积分滑模控制能在各种气象条件下快速、准确地跟踪光伏系统最大功率点,具有较强的鲁棒性。展开更多
在光储孤岛直流微电网中,需要最大化利用光伏发电,通常对光伏系统采用最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术。但传统的MPPT控制速度慢、精度低,特别是在局部阴影情形下极易陷入局部最优解。基于此,首先提出一种将布...在光储孤岛直流微电网中,需要最大化利用光伏发电,通常对光伏系统采用最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术。但传统的MPPT控制速度慢、精度低,特别是在局部阴影情形下极易陷入局部最优解。基于此,首先提出一种将布谷鸟搜索算法与电导增量法相结合的混合MPPT控制。利用布谷鸟搜索算法快速全局寻优,再使用电导增量法精确定位,实现快速而准确地跟踪最大功率点。储能单元是光储直流微电网的重要组成部分,其输出电流均分、荷电状态(stateof charge, SoC)均衡和直流母线电压稳定是主要控制目标。但电流均分受线路电阻差异的影响,进而影响SoC均衡和直流母线电压稳定,于是设计一种新的电压电流双环控制策略以实现上述目标。该策略在电压外环采用母线电压作为反馈值,在电流内环中设计了基于一致性算法的控制策略,将SoC与指数函数结合并引入加速因子,使得在充放电过程中实现SoC的快速均衡。所提控制策略既不需要下垂控制,也无需二次补偿控制,减轻了通信负担。最后在Matlab/Simulink中搭建直流微电网系统模型,验证所设计新的混合MPPT控制和电压电流双环控制策略的有效性。展开更多
针对神经网络最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法由于缺乏实用性改进而难以应用于工程实践的问题,提出一种改进轻量级神经网络MPPT算法。其通过知识蒸馏算法减小神经网络复杂度及内存占用率,得到轻量级神经网络模型,...针对神经网络最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法由于缺乏实用性改进而难以应用于工程实践的问题,提出一种改进轻量级神经网络MPPT算法。其通过知识蒸馏算法减小神经网络复杂度及内存占用率,得到轻量级神经网络模型,并结合优化变步长扰动观察法来修正模型精度问题所带来的预测误差;算法前期通过轻量级模型预测最大功率点电压范围并快速追踪进入范围,后期通过优化扰动观察法不断更新范围上下限,最终使上下限收敛至最大功率点。之后在MATALB/Simulink中建立仿真模型,最后搭建实物模型并进行对比实验。结果表明:所提算法追踪效率更高,纹波电压抑制更稳定,并且在嵌入式设备中资源占用率更小。展开更多
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算...光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。展开更多
老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数...老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数模型。然后提出免疫细菌觅食算法,实现大容量光伏阵列全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT),利用细菌觅食算法的随机选取方向特性和免疫选择算子,实现时变环境下全局最大功率点的动态跟踪,将所有跟踪到的全局最大功率点保存到全局最大功率点记忆池,再利用全局最大功率点记忆池初始化群体和产生迁移个体新位置,加快重复出现全局最大功率点的跟踪速度。仿真结果表明,免疫细菌觅食算法在动态和重复出现局部阴影条件下都有良好的GMPPT跟踪定位能力。展开更多
文摘为提高局部阴影条件下光伏发电的能量利用率,提出一种改进型快速全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT)算法.首先,研究局部阴影条件下光伏阵列的输出特性,并根据光伏阵列输出曲线中膝点与开路电压的关系,将其划分为恒流区和恒压区;其次,分析传统的最大功率梯形(maximum power trapezium,MPT)算法和以MPT算法为基础的改进型快速GMPPT算法的工作原理,改进型快速GMPPT算法利用电压的动态上、下限来限定搜索区间,并跳过调整时间较长的恒流区,以提高跟踪速度;最后,通过仿真与实验验证算法的有效性.实验结果表明:改进型快速GMPPT算法的最短跟踪时间为4.0 s,扫描电压与能量损失分别为17.34 V和98.19 J;与传统全局扫描算法相比,跟踪时间缩短68.25%,扫描电压降低74.86%,能量损失减少58.19%;与MPT算法相比,跟踪时间缩短68.00%,扫描电压降低75.63%,能量损失减少62.31%.
文摘针对最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)算法中传统滑模控制存在收敛速度慢、抖振显著等不足,提出一种基于RBF神经网络的光伏系统非线性反步积分滑模(Nonlinear backstepping integral sliding mode control, NBISMC)最大功率点跟踪策略。首先,采用RBF神经网络对各种气象条件下的光伏电池输出电压进行预测;其次,设计非线性积分滑模面以改善传统滑模控制存在稳态误差及超调量大的问题;最后,设计新型指数趋近律,在加快收敛速度的同时有效削弱了系统高频抖振;通过Lyapunov函数分析非线性反步积分滑模控制的可达性与稳定性,并在静态、动态和遮光条件下进行仿真试验。仿真试验结果表明,在温度和光照强度发生变化的工况下,相比于传统滑模控制,基于RBF神经网络的非线性反步积分滑模控制能在各种气象条件下快速、准确地跟踪光伏系统最大功率点,具有较强的鲁棒性。
文摘在光储孤岛直流微电网中,需要最大化利用光伏发电,通常对光伏系统采用最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)技术。但传统的MPPT控制速度慢、精度低,特别是在局部阴影情形下极易陷入局部最优解。基于此,首先提出一种将布谷鸟搜索算法与电导增量法相结合的混合MPPT控制。利用布谷鸟搜索算法快速全局寻优,再使用电导增量法精确定位,实现快速而准确地跟踪最大功率点。储能单元是光储直流微电网的重要组成部分,其输出电流均分、荷电状态(stateof charge, SoC)均衡和直流母线电压稳定是主要控制目标。但电流均分受线路电阻差异的影响,进而影响SoC均衡和直流母线电压稳定,于是设计一种新的电压电流双环控制策略以实现上述目标。该策略在电压外环采用母线电压作为反馈值,在电流内环中设计了基于一致性算法的控制策略,将SoC与指数函数结合并引入加速因子,使得在充放电过程中实现SoC的快速均衡。所提控制策略既不需要下垂控制,也无需二次补偿控制,减轻了通信负担。最后在Matlab/Simulink中搭建直流微电网系统模型,验证所设计新的混合MPPT控制和电压电流双环控制策略的有效性。
文摘针对神经网络最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT)算法由于缺乏实用性改进而难以应用于工程实践的问题,提出一种改进轻量级神经网络MPPT算法。其通过知识蒸馏算法减小神经网络复杂度及内存占用率,得到轻量级神经网络模型,并结合优化变步长扰动观察法来修正模型精度问题所带来的预测误差;算法前期通过轻量级模型预测最大功率点电压范围并快速追踪进入范围,后期通过优化扰动观察法不断更新范围上下限,最终使上下限收敛至最大功率点。之后在MATALB/Simulink中建立仿真模型,最后搭建实物模型并进行对比实验。结果表明:所提算法追踪效率更高,纹波电压抑制更稳定,并且在嵌入式设备中资源占用率更小。
文摘光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。
文摘老化、温度变化和局部阴影等引起的电池电气特性不同,使光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值点。大容量光伏阵列组件数多,其多峰值问题比小容量光伏阵列更常见和复杂。该文首先根据局部阴影条件下光伏阵列分段函数型输出特性,建立其S函数模型。然后提出免疫细菌觅食算法,实现大容量光伏阵列全局最大功率点跟踪(global maximum power point tracking,GMPPT),利用细菌觅食算法的随机选取方向特性和免疫选择算子,实现时变环境下全局最大功率点的动态跟踪,将所有跟踪到的全局最大功率点保存到全局最大功率点记忆池,再利用全局最大功率点记忆池初始化群体和产生迁移个体新位置,加快重复出现全局最大功率点的跟踪速度。仿真结果表明,免疫细菌觅食算法在动态和重复出现局部阴影条件下都有良好的GMPPT跟踪定位能力。
