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...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。展开更多
光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在...光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。展开更多
针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)...针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。展开更多
文摘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。
文摘光伏电池是一种非线性电源,随外界环境的变化而变化,为了提高光伏阵列的利用率,光伏系统中需采用最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)。近年的研究中,提出了许多跟踪算法,其中应用最为广泛的是扰动观察法和电导增量法。在分析扰动观察法的基础上,进行优化提出了一种改进的变步长算法,它有效提高了最大功率点跟踪过程中的跟踪速率,克服了扰动方向的误判问题,消除了在最大功率点的振荡现象。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。
文摘针对传统的最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)方法在部分遮阴条件下陷入局部最优而失效,且常见的智能优化算法往往存在收敛精度差、收敛速度慢、系统稳定性不高等问题,提出1种基于旗鱼优化SFO(sailfish optimization)算法与扰动观察P&O(perturbation and observation)法混合控制的光伏系统最大功率跟踪策略。SFO算法同时使用旗鱼(捕食者)和沙丁鱼(猎物)2个种群,可保证粒子在全局空间探索。所提混合算法先利用SFO算法快速跟踪到最大功率点附近,再利用小步长P&O法对最大功率点进行精细搜索,最后利用分段步长的方法同时兼顾MPPT搜索速度和搜索精度的要求。仿真结果表明,所提混合控制策略有效提升了控制系统的响应速度及跟踪精度,提升了系统的稳定性。
