为解决混合光伏-温差(photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)问题以提高能源转换效率和利用率,提出了一种基于指数分布优化器(exponential distribution optimizer,E...为解决混合光伏-温差(photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)问题以提高能源转换效率和利用率,提出了一种基于指数分布优化器(exponential distribution optimizer,EDO)的混合PV-TEG系统MPPT技术。EDO通过模拟指数分布的随机变化来搜索潜在的解空间,由于随机性,算法可有效避免在局部遮蔽条件(partial shading condition,PSC)下陷入局部最优,并在搜索空间中广泛探索以找到最优解。算例研究包括启动测试、太阳辐照度阶跃变化、随机变化、香港地区四季实际算例4个部分,并与其他5种算法进行对比分析,以较为全面地验证所提EDO技术在混合系统MPPT应用中的可行性和有效性。仿真结果表明,采用EDO的混合PV-TEG系统在不同运行条件下均能稳定、高效地实现最优越的MPPT性能,尤其是在春季低辐照度的条件下,EDO产生的能量分别超过蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)、增量电导法(incremental conductance method,INC)、扰动观测法(perturbation observation method,P&O)能量输出的68.85%、66.13%和59.69%。展开更多
为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time ser...为了提高光伏发电功率预测精度,提出了一种基于长短期时序数据融合的Transformer生成式预测模型:LSTformer,能准确有效地预测光伏发电功率。LSTformer创新性地提出了时序分析模块(time series analysis,TSA)、时序特征融合模块(time series feature fusion,TSFF)和多周期嵌入模块(cycleEmbed),利用数据融合解决难以提取多时间尺度时序特征问题。设计时间卷积前馈(time convolution feedforward,TCNforward)单元,在编解码的过程中进一步提取时序特征。利用某光伏电站实际历史发电数据,通过实验验证LSTformer模型在光伏发电功率预测领域得到最低的均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE),并通过消融实验验证了各模块的有效性。展开更多
针对现有光伏最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)技术在功率多峰值情况下的不足,提出一种基于电压-功率扫描的多峰快速MPPT方法。首先通过仿真分析了光伏陈列在局部阴影状态下的输出特性;然后提出通过对光伏输出端并联...针对现有光伏最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)技术在功率多峰值情况下的不足,提出一种基于电压-功率扫描的多峰快速MPPT方法。首先通过仿真分析了光伏陈列在局部阴影状态下的输出特性;然后提出通过对光伏输出端并联电容的电压-功率扫描实现现况下全局最大功率点识别的总体思路;紧接着给出了实现端口电压扫描的主电路拓扑,并对其进行了状态分析和控制算法设计;最后对所提方案进行了Mat?lab仿真与样机试验验证。结果表明,该方案能稳定、快速、有效地实现对当前全局最大功率点的追踪与锁定。展开更多
文摘为解决混合光伏-温差(photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)问题以提高能源转换效率和利用率,提出了一种基于指数分布优化器(exponential distribution optimizer,EDO)的混合PV-TEG系统MPPT技术。EDO通过模拟指数分布的随机变化来搜索潜在的解空间,由于随机性,算法可有效避免在局部遮蔽条件(partial shading condition,PSC)下陷入局部最优,并在搜索空间中广泛探索以找到最优解。算例研究包括启动测试、太阳辐照度阶跃变化、随机变化、香港地区四季实际算例4个部分,并与其他5种算法进行对比分析,以较为全面地验证所提EDO技术在混合系统MPPT应用中的可行性和有效性。仿真结果表明,采用EDO的混合PV-TEG系统在不同运行条件下均能稳定、高效地实现最优越的MPPT性能,尤其是在春季低辐照度的条件下,EDO产生的能量分别超过蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)、增量电导法(incremental conductance method,INC)、扰动观测法(perturbation observation method,P&O)能量输出的68.85%、66.13%和59.69%。
文摘针对现有光伏最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)技术在功率多峰值情况下的不足,提出一种基于电压-功率扫描的多峰快速MPPT方法。首先通过仿真分析了光伏陈列在局部阴影状态下的输出特性;然后提出通过对光伏输出端并联电容的电压-功率扫描实现现况下全局最大功率点识别的总体思路;紧接着给出了实现端口电压扫描的主电路拓扑,并对其进行了状态分析和控制算法设计;最后对所提方案进行了Mat?lab仿真与样机试验验证。结果表明,该方案能稳定、快速、有效地实现对当前全局最大功率点的追踪与锁定。
