基于对现有多峰值最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法不足的分析,提出一种基于功率闭环控制的动态MPPT跟踪策略。该方法采用功率闭环方式实现全局最大功率点的定位,利用功率闭环控制在P-U曲线上的局部不稳定现象实...基于对现有多峰值最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法不足的分析,提出一种基于功率闭环控制的动态MPPT跟踪策略。该方法采用功率闭环方式实现全局最大功率点的定位,利用功率闭环控制在P-U曲线上的局部不稳定现象实现P-U曲线的快速全局扫描,克服了峰值点分布及算法参数取值对MPPT动态过程的影响。同时采用电压截止控制克服了功率闭环控制对系统整体稳定性的影响。采用基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的变步长跟踪策略消除了最大功率点跟踪的稳态功率震荡问题。最后,通过仿真与实验验证该方法的可行性和有效性,结果表明,该方法不依赖光伏阵列的已知信息,便可实现静态和动态环境下全局最大功率点跟踪,提高多峰值最大功率点跟踪的动态速度和稳态跟踪精度。展开更多
文摘基于对现有多峰值最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法不足的分析,提出一种基于功率闭环控制的动态MPPT跟踪策略。该方法采用功率闭环方式实现全局最大功率点的定位,利用功率闭环控制在P-U曲线上的局部不稳定现象实现P-U曲线的快速全局扫描,克服了峰值点分布及算法参数取值对MPPT动态过程的影响。同时采用电压截止控制克服了功率闭环控制对系统整体稳定性的影响。采用基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的变步长跟踪策略消除了最大功率点跟踪的稳态功率震荡问题。最后,通过仿真与实验验证该方法的可行性和有效性,结果表明,该方法不依赖光伏阵列的已知信息,便可实现静态和动态环境下全局最大功率点跟踪,提高多峰值最大功率点跟踪的动态速度和稳态跟踪精度。
