光伏阵列受局部阴影、个别光伏组件故障等影响,输出P-U特性呈多峰现象,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)往往无法跟踪到真正的全局最大功率点(MPP)。为了避免由此导致的光伏阵列输出功率大幅度损失,在深入研究阴影条件下光伏阵列多峰功率...光伏阵列受局部阴影、个别光伏组件故障等影响,输出P-U特性呈多峰现象,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)往往无法跟踪到真正的全局最大功率点(MPP)。为了避免由此导致的光伏阵列输出功率大幅度损失,在深入研究阴影条件下光伏阵列多峰功率特性的基础上,提出一种自适应全局MPPT方法。当光伏阵列的输出P-U特性发生变化时,该方法能自适应调整跟踪策略寻找到全局MPP。20 k Wp光伏阵列仿真实验和统计分析结果表明,该方法在超过90%的阴影案例中,能准确快速平稳地跟踪到真正的全局MPP,且对开路电压和短路电流估测误差具有鲁棒性。实验测试结果表明:该MPPT方法能在局部阴影发生前后跟踪到光伏阵列的全局MPP。由于原理简单、所需传感器数量少、MPPT跟踪性能优异,自适应MPPT方法具有较好的应用前景。展开更多
针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提...针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。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
分析复杂光照条件下旁路二极管的接入对串联光伏阵列输出特性的影响,根据单个光伏模块的数学模型,导出复杂光照条件下串联光伏阵列的数学模型;通过对各种光照条件下串联光伏阵列输出特性的分析研究,总结U-I曲线中呈现恒流源特性的电压...分析复杂光照条件下旁路二极管的接入对串联光伏阵列输出特性的影响,根据单个光伏模块的数学模型,导出复杂光照条件下串联光伏阵列的数学模型;通过对各种光照条件下串联光伏阵列输出特性的分析研究,总结U-I曲线中呈现恒流源特性的电压区间与不同光照之间存在的关系,提出一种在复杂光照条件下快速追踪串联光伏阵列最大功率点(maximum power point,MPP)的算法,算法能够在复杂光照导致的多个MPP中确定全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)。仿真表明,提出的算法能够识别阵列是否处于复杂光照情况下并快速追踪到GMPP。展开更多
文摘光伏阵列受局部阴影、个别光伏组件故障等影响,输出P-U特性呈多峰现象,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)往往无法跟踪到真正的全局最大功率点(MPP)。为了避免由此导致的光伏阵列输出功率大幅度损失,在深入研究阴影条件下光伏阵列多峰功率特性的基础上,提出一种自适应全局MPPT方法。当光伏阵列的输出P-U特性发生变化时,该方法能自适应调整跟踪策略寻找到全局MPP。20 k Wp光伏阵列仿真实验和统计分析结果表明,该方法在超过90%的阴影案例中,能准确快速平稳地跟踪到真正的全局MPP,且对开路电压和短路电流估测误差具有鲁棒性。实验测试结果表明:该MPPT方法能在局部阴影发生前后跟踪到光伏阵列的全局MPP。由于原理简单、所需传感器数量少、MPPT跟踪性能优异,自适应MPPT方法具有较好的应用前景。
基金supported by National Natural Science Foundation of China(No.52067013)Natural Science Foundation of Gansu Province(No.21JR7RA280)。
文摘针对局部遮阴环境下传统灰狼优化(Gray wolf optimization,GWO)算法在跟踪最大功率点时P-U特性曲线出现多峰值、后期收敛速度慢、稳态精度低等问题,结合灰狼优化算法和扰动观察法(Perturbation and observation,P&O)各自的优势,提出了基于GWO-P&O的混合优化最大功率点跟踪(Maximum power point tracking,MPPT)算法。首先,采用灰狼优化算法逐渐向光伏的全局最大功率点靠近。其次,在灰狼优化算法收敛后期引入P&O法,既保持了灰狼优化算法较高的稳态精度,又能以较快速度寻找到局部最大功率点。最后,在不同环境工况下,将所提出的GWO-P&O方法与传统GWO算法进行对比。结果表明,改进的GWO-P&O算法在保证良好稳态性能的同时,一定程度上提高了GWO算法后期跟踪最大功率时的收敛速度。
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。
文摘分析复杂光照条件下旁路二极管的接入对串联光伏阵列输出特性的影响,根据单个光伏模块的数学模型,导出复杂光照条件下串联光伏阵列的数学模型;通过对各种光照条件下串联光伏阵列输出特性的分析研究,总结U-I曲线中呈现恒流源特性的电压区间与不同光照之间存在的关系,提出一种在复杂光照条件下快速追踪串联光伏阵列最大功率点(maximum power point,MPP)的算法,算法能够在复杂光照导致的多个MPP中确定全局最大功率点(global maximum power point,GMPP)。仿真表明,提出的算法能够识别阵列是否处于复杂光照情况下并快速追踪到GMPP。
