最大功率范文

2024-07-08

最大功率范文（精选9篇）

最大功率第1篇

1 系统基本理论

风光互补发电系统主要由风力发电机组、太阳能光伏电池组、控制器、蓄电池组、逆变器、直流交流负载等部分组成。系统结构图如图1所示。

1.1 风力机原理

风力发电部分是利用风力机将风能转化为机械能, 然后通过风力发电机转换为电能, 再通过控制器对蓄电池充电, 经过逆变器对负载供电或者直接供直流负载[2]。风轮机产生的功率与风速和发电机转速密切相关, 且在一定风速下存在最佳转速点, 使得风力机的功率最大。因此, 对风能系统而言, 如何根据风速的变化对发电机转速进行控制, 以使风轮机捕获到最大功能, 对风能系统整体效率有很大影响。

风轮捕捉的风能功率为:

式中:ρ为空气密度;S为风轮的面积;υ为风速;ω为风轮旋转机械角速度;λ为叶尖速比;β为桨叶节距角;CP (λ.β) 为风能利用系数也即功率系数;其中CP (λ.β) 反映了风轮机利用风能的效率, 是叶尖速比λ和桨叶节距角β的函数[3]。变速恒频机组正常运行时桨叶节距角β是固定的, 因此, CP (λ.β) 的大小主要决定于λ。由此可见, 在风速确定的情况下, 风轮获得的功率取决于风能利用系数CP (λ.β) 。

1.2 光伏发电原理

光伏发电部分利用太阳能电池板的光伏效应将光能转化为电能, 然后对蓄电池充电, 通过逆变器将直流电转化为交流电对负载进行供电。

在一定温度、日照条件下, 光伏电池的输出功率具有最大值。发电过程中, 电池的内阻不仅受日照强度的影响, 还受环境温度及负载的影响。要想在光伏发电时得到最大功率, 必须不断改变阻抗的大小, 从而达到光伏阵列与负载的最佳匹配, 实现大电流、高电压的输出, 提高系统的效率[4]。

理想条件下的Ι-V方程为:

式中:ΙS, VS为光伏电池的输出电流和输出电压;ΙSC为短路电流;K为常数;T为温度;q为电子电荷量。

1.3 直流控制中心

直流控制中心就是一个中间连接站, 根据日照的大小和风力的强弱, 调节电能装置。主要是将风轮机和光伏阵列所得到的电能一方面经逆变器送到负载;另一方面将负载多余的电能存储到蓄电池。当发电量不足以供给负载时, 直流控制中心又将蓄电池的电能送到负载, 以平衡整体能量。

1.4 蓄电池

蓄电池主要起到供电平衡的作用。当总体发电量大于负载所需时, 蓄电池储电, 反之则放电。由于风轮机和光伏阵列都可以提供直流, 蓄电池的输入和输出都是直流形式。

1.5 逆变器

逆变器可以有一台或者几台同时组成, 主要是将直流控制中心中的直流电能转换成标准的220 V交流电源, 以供给交流负载, 保证负载的稳定工作。

2 控制原理和方法

2.1 极值法基本原理

风力机的输出功率和光伏阵列的输出功率都有一个最大值, 如图2所示。风力机的最大功率主要取决于CP (λ.β) , 对一个特定风速υ, 风力机只有运行在一个特定转速ω下才会有最高的风能转换效率。而在一定的温度和辐射强度下, 光伏电池也有惟一的最大功率输出点, 因此需要在负载和光伏电池之间加入MMPT装置, 以保证光伏电池始终输出最大功率。

2.2 控制方法

极值搜索法的方框图如图3所示。

式中:ε=±1, 并且K是一个大于零的常数。

极值搜索法是根据泰勒级数将函数fx在xop点展开而得到:

所以只要判断某一时刻功率对时间的导数为正时, 功率应朝着时间的正向移动, 反之则相反, 只有导数对应为零时, 说明功率已达到最大值, 如图4所示。

若undefined, 则改变ε的符号;若undefined, 则保持ε的符号 (y在这里代表的是最大功率Pmax) 。

以风轮机为例, 4种情形如下:

由此可见算法测量的是undefined和undefined, 然而影响系统的是undefined, 由于undefined, 因此以上4种情形可以用下述下公式表达:

该算法动态变化有恒定的斜率, 它可以是正数或负数, 这取决于ΡΤω曲线的斜率。

2.3 控制策略的改进

极值搜索法在系统达到稳定后, 实际中存在着各种干扰或者风速和日照小范围内的波动, 从而引起系统功率最大值的平偏移, 但此时偏移量往往很小, 在原系统功率最大点附近移动, 若此时重新进行初始化搜索, 则系统将会产生不必要的波动, 影响发电系统性能, 由于此时的功率值只有很小的偏差, 可以满足系统要求, 所以此时最好采用“不行动”的方式, 让系统稳定运行。

改进法:在式 (2) 的情况下, 可以设置一个迟滞区ζ, 当原有功率值ΡΤ与功率检测机检测出的新的功率值ΡΤ′产生偏差时, 若|ΡΤ′-ΡΤ|<ζ时, 对其采取“不理”的态度;若|ΡΤ′-ΡΤ|>ζ时, 则重新初始化后, 用极值法进行搜索。ζ可以根据要求进行调节, 以致能够更好地进行控制, 预防不必要的干扰。

3 仿真结果

根据极值搜索法原理, 在Matlab上进行仿真研究, 如图5所示。

试验中的发电机的额定功率ΡΝ=4.2 kW, 额定电压UΝ=220 V, 额定转速nΝ=1 500 r/m, 启动的初始状态为开路 (Uoc=220 V, ioc=0 A) 。仿真条件所需测得的参数有iSA, vSA和PSA:图6中, PSA是功率曲线;ISA是电流曲线;VSA是电压曲线。测得:PSA=3 500 W左右, VSA从220 V降到165 V左右, ISA从0上升到21 A左右。由图6可知, 启动的初始状态为开路, 在瞬态时, 电压VSA随着功率PSA的增加而减小。由于功率随时间的变化是正的, 所以触发器的输出基本不变。系统状态的第一次改变, 如电压斜率的改变是在功率第一次达到最大值时。当输入量发生变化时, 功率的最大值也会发生改变, 经过极值搜索法的控制后可以达到最大值, 满足所需要求。

4 结语

通过对风光互补系统中最大功率捕获原理的分析, 提出了用极值搜索法来获取最大功率的方法。针对该方法分析了其基本理论、结构设计和仿真验证的可操作性。通过极值搜索控制方法, 能很好地捕获能量并保持在稳定状态, 验证了该方法的可行性。

参考文献

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[2]肖运启, 徐大平, 吕跃刚.双馈风电机组一种新型模糊最大风能追踪控制[J].华北电力大学报, 2009, 36 (6) :1-7.

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[5]凌禹, 张同庄, 邱雪峰.直驱式风力发电系统最大风能追踪策略研究[J].电力电子技术, 2007, 41 (7) :1-5.

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最大功率第2篇

记者从中国南车资阳有限公司获悉，日前中国南车在该公司召开2500千瓦混合动力机车项目启动会。这标志着我国将在全球率先研制具有自主知识产权的世界最大功率油、电混合动力机车。该型机车将装用大功率动力电池组、6L280型电喷柴油机并采用交流传动技术，可减少燃油使用量50%以上。

2500千瓦混合动力机车研制项目，作为中国铁路总公司与中国南车签订的科技研究开发计划课题，由南车资阳机车有限公司牵头进行设计和样车试制。项目研发成功后，这款预计装用大功率动力电池组、6L280型电喷柴油机，并采用交流传动技术的六轴大功率调车内燃机车，可实现柴油发电机组、蓄电池组单独或两者混合向牵引电动机提供动力，具备传动交流化、制造标准化、组装模块化、维护简单化等特点。据初步估算，其用于铁路站、场调车作业时，与同等功率机车相比，可减少燃油量使用50%以上，全年可减排二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物等有害物500余吨。

由于混合动力机车具有减少煤炭、石油等高碳能源使用，减少温室气体排放等突出优势，是全球公认的新一轮内燃机车研发方向。目前，全球已知投入运用的混合动力机车的最大功率为1200千瓦。此次2500千瓦混合动力机车研发牵头企业南车资阳机车有限公司，是我国最大的内燃机车研制出口基地，也是研制调车内燃机车车型最多的企业。早在2010年，该企业就成功下线我国首台功率为1000千瓦的油、电混合动力机车，书写了我国轨道交通装备行业混合动力技术研发的重要里程碑，该型机车在国内钢铁企业试运近一年来，节能减排效果极其显著，在同等运用条件下与同等功率的传统内燃调车机车相比，燃油使用量下降了50%至70%，废气排放降低了40%至50%。而新開发的2500千瓦混合动力机车，将在1000千瓦混合动力机车节能控制技术的基础上进一步优化提升。（徐元庆盛利）

太阳能电池最大功率跟踪控制第3篇

1 光伏电池的仿真

1.1 光伏电池的数学模型

当光照强度不变时, 由于太阳光产生的电流Iph不会随光伏电池的工作状态变化而变化, 所以在其等效电路中可以看作为一恒电流源。光伏电池两侧接入了负载电阻R之后, 太阳光产生的电流就会流过负载, 故在负载两端就会产生端电压V。负载两端的端电压在反作用于光伏电池的P-N结上, 就会产生一股与太阳光产生的光电流方向相反的电流Id。另外, 因为太阳能光伏电池板内部会产生串联损耗, 故需引人串联电阻Rs。串联电阻阻值越大, 线路的损耗也就会越大, 光伏电池的输出效率就会越低。一般在实际的光伏电池中, 串联电阻阻值大约在10-3欧和几欧之间。另外, 考虑到制造工艺的影响, 在制作时光伏电池的边缘和金属电极可能会产生一些微小的裂痕或划痕, 形成漏电导致原本要流过负载电阻的光电流被短路了, 因此必须引入并联电阻Rsh来等效。并联电阻Rsh相对于串联电阻Rs来说, 并联电阻Rsh比较大, 大约1000欧以上。太阳能电池的等效电路如图1所示。

由光伏电池等效电路图1可得出:

其中

由上述公式可以得出光伏电池输出电流表达式:

式中:I为流过负载电阻R的电流;Iph为与光照强度成正比的太阳光产生的光电流;Id为流过二极管D的电流;Ish为光伏电池的漏电流;I0为反向饱和电流 (10-4A) ;q为电子电荷 (1.6×10-19C) ;K为波尔兹曼常数 (1.38×10-23I/K) ;T为绝对温度 (t+273K) ;A为PN结理想因子;Rsh为光伏电池的并联电阻;Rs为光伏电池的串联电阻。

1.2 影响光伏电池伏安特性的因素

对太阳能电池组件伏安特性影响的主要因素是日照强度和工作温度。对于在一定温度不同光照和一定光照不同温度情况下, 对应的P-V和V-I曲线我们都应该知道呈现什么样的关系。这里我们通过建立太阳能电池的数学模型并在MATLAB/SIMULINK仿真环境下搭建模块中进行仿真, 通过观察输出P-V和V-I波形验证该电池模型的实用性。

仿真模块搭建如图2:

温度不变时, 改变光照从600w/m2到1500w/m2 (每次增加200w/m2) 得P-V, V-I曲线分别如图3 (a) 和 (b) :

可以看出在太阳光谱和组件温度不变的前提下, 随着日照强度的不断增加, 太阳能电池的开路电压基本维持在某一固定值附近变化不大, 但短路电流会随这光照强度的增加而增加, 所以最大输出功率也会增大。

日照强度时, 改变温度从15度到30度 (每次增加5度) 的P-V, V-I曲线分别如图4 (a) 和 (b) :

可以看出对于工作温度, 在日照强度相同时, 随着温度的上升, 太阳能电池的开路电压会下降, 短路电流会有所增加但是变化不是很大, 最大输出功率会减小。另外, 无论在任何温度和光照强度下, 太阳能电池总会有一个最大输出功率点。当然温度或者光照强度不同, 最大输出功率点位置也随之不同。

2 电导法实现太阳能电池最大功率跟踪控制

2.1 电导增量法

该方法是通过比较光伏电池瞬时电导和增量电导来实现对最大功率点的跟踪控制。其原理为:

假设太阳能电池的输出功率为:

上式中, 对U进行求导:

不妨假设最大功率点处电压为Umax, 由太阳能电池P-U特性曲线可知, 当>0时, UUmax;当=0时, U=Umax。将上述三种情况代入式 (6) 可得:

由于d U是分母, 首先判断d U是否为0, 当d U=0, 且d I=0时, 则认为找到了最大功率点, 不需要调整;当d U=0, 且d I≠0时, 则根据d I的正负来对应的调整工作点电压;当d U≠0, 则依据上述方程之间的关系来对应的调整工作点电压, 从而来实现最大功率点跟踪控制。流程图如图5示。

其中比较简单的方法是依据经验, 采用固定步长ΔV (一般取0.02V~0.03V, 采样间隔Δt在硬件允许的情况下采用尽量小的采样间隔, 一般取1s) 。采用电导增量法, 设计简单, 计算方便, 但由于太阳能电池的输出功率具有明显的非线性特性, 跟踪速度和跟踪精度之间的矛盾很难较好地解决。而电导增量法在环境变化时, 能够快速地跟踪其变化, 而且它还适合天气变化大和变化快的场所, 缺点就是它对硬件的要求很高。

2.2 电导增量法实现太阳能电池最大功率跟踪控制

仿真模块搭建如图6:电导增量法控制算法在M文件编写的S函数中实现。

温度30度不变时, 光强为1000w/m2时的波形如图7 (a) , 光强为1400w/m2时的波形如图7 (b) 。注意观察图中纵坐标的幅值大小。

由仿真结果可以发现, 采用电导增量法可以跟踪不同环境下的太阳能电池最大功率点, 它的最大优点是当日照强度变化时, 太阳能电池的输出端电压能以平稳的方式追随其变化, 其电压波动较其他的MPPT控制方法小很多, 跟踪效果更明显。

3 结论

本文结合光伏电池模型进行建模仿真, 首先对光伏电池的输出特性进行了验证。之后在所建立的光伏电池模型基础上, 搭建了MPPT仿真模块, 运用电导增量法, 通过仿真实验, 表明了电导增量法能保证系统的动态性能和稳态性。

参考文献

[1]冯垛生, 宋金莲, 赵慧, 林珊, 赵海波.太阳能发电原理与应用[M].北京:人民邮电出版社.

[2]孔娟, 夏东伟, 李永辰.光伏发电系统中最大功率点跟踪研究综述[J].自动化原理技术与应用.

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[6]冯冬青, 李晓飞基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究[J].计算机工程与设计, 2009.

最大功率第4篇

关键词：风力发电；最大功率；跟踪；系统仿真；风动机

中圖分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）02-0047-04

风能具有取之不尽、分布广泛、无污染等优点，是当今开发利用水平最高、技术最成熟、应用最广泛的新型能源。然而，风能受天气影响严重，其固有的随机性、间歇性特征，导致其能量密度较低。各种损耗使风力机的实际转换效率很低，大概维持在35%左右。在风力发电过程中，提高风能利用率及寻求风机最优工作状态，对最大限度地将风能转化为电能具有十分重要的现实意义。

1 风力发电的原理及特性

独立的风力发电系统由风力机、发电机、整流器、DC/DC变换器、逆变器、负载等组成。首先，风力机发出的交流电经过整流器件的整流作用，将电压变成半周期变动的电压，再由滤波电容将变动的交流电压转换成渐变的单向电压源，最后，通过DC/DC变换器和逆变器对负荷进行供电。

1.1 风力机发电原理

风力机是一种将风能转换成为电能的能量转换装置，由风力机部分和发电机部分组成。首先，风力机吸收自然界中的风能并推动风力机转动，将流动的能量转变成为机械能；然后，机械能通过传递系统传递给发电机，发电机继而将机械能转变成电能，并输送给电力系统。

1.2 风力机输出特性

在风力发电系统中，每一台风力发电机对风速的要求都十严格。风速过小，风力机无法启动；而风速太大，则风力机有损坏的危险。风力机有一个最低启动风速Vmin，用来克服起动初期风力机自身扭转带来的摩擦（一般来说，起动风速为3～4 m/s）。出于安全考虑，当风速过大时，风力机应立即停车，因此风力机都有一个规定的最高风速。该停机风速被称为切出风速（也称为最大工作风速），一般为13 m/s。风力机达到标称功率输出时的工作风速称为额定风速。

风机的输出功率受很多因素制约，其中主要控制因素是风能利用系数Cp（λ，β）。风机机械输出功率Pm的表达式为：

Pm=Cp（λ，β）ρπR2V3 （1）

式中：ρ为空气密度，kg/m2；R为风轮半径；λ为叶尖速比；β为桨距角（采用定桨距风力发电机，桨距角β=0）；V为工作风速。

从式（1）中可以看出：当空气密度、风轮大小及工作风速一定时，输出功率只受风能利用系数Cp（λ，β）的影响，而Cp（λ，β）是叶尖速比λ的函数。λ可以表示为：

λ=2πRn/V=ωR/V （2）

式中：n为风力机转速，r/min；ω为风力机角速度，rad/s。

风力机特性通常用Cp和λ之间的关系表示，典型的Cp=f（λ）关系如图1所示。

从图1可以看出，在Cp随着λ的变化过程中，存在着一点λm，可以获得最大风能利用系数maxCp，即最大输出功率点。风能利用系数Cp（λ，β）是关于叶尖速比λ的函数，根据公式（2）可知，风力机的输出功率与风力机的角速度有关，即总存在一个最佳角速度，使风力机输出的功率最大。

本研究的小型风力发电系统采用风力机直接驱动永磁同步发电机的方式运行，因此发电机的机械角速度等于风力机的角速度。在Matlab中选择风力机模型，参数设定为：输出额定机械功率2 000 W；基本风速10 m/s；基本风速下最大输出机械功率3 500 W。当风速为10 m/s、风轮半径为2 m时，其输出功率特性随风轮旋转角速度变化的曲线如图2所示。

从图2中可以看出，当风轮旋转的角速度连续变化时，输出功率会随之变化，且存在一个使输出功率达到最大值的最佳旋转角速度，这与之前的理论分析一致。

2 风力发电系统最大功率跟踪

2.1 最大功率跟踪原理

风力发电的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法有很多，现采用扰动观察法。扰动观察法的基本原理是：给风力机施加一个微小扰动，然后观测风力机输出功率的变化情况，通过比较当前功率值和之前功率值的大小来进行最优转速点搜索，最终实现风力机输出最大功率。

扰动观察法的MPPT控制原理如图3所示。其具体扰动方法为：设系统工作在A点，此时的角速度为ωA，功率为PA；给系统的角速度加上一个正向扰动Δω使其到达B点，则B点的角速度ωB=Δω+ωA，功率变为PB；如果检测到扰动后的功率PB>PA，说明扰动方向正确，继续增加一个角速度变量Δω使其达到C点，用同样的道理继续保持扰动；当系统处于D点时，继续给它施加一个正向扰动Δω，功率为PD；若系统比对发现PD

这种控制方法既不需要测量风速，也不需要知道风力机精确的功率特性曲线。虽然风力机输出功率会有小幅度波动，但对小型风力发电系统影响不大。

2.2 系统仿真

将风力机、永磁同步发电机、Buck型变换电路、PWM信号发生器、最大功率跟踪控制器等模型连接起来，并设置合理的参数，对风力发电系统进行仿真研究。选用的扰动观察法MPPT控制模块如图4所示，将其封装成PWD模块，风力发电系统的总体模型如图5所示。

2.3 系统仿真分析

为将风能尽可能多的转化为电能，应使风力机时刻处于最佳工作状态，即风力机时刻输出最大功率。为此，需要时刻追踪系统的最大功率点，即寻找一个最佳旋转角速度使输出功率达到最大值，并使最大功率平稳输出。分别对基本风速不变和基本风突然变化时的风机进行最大功率跟踪，基本风速（10 m/s）不变时输出的波形如图6所示，基本风速由10 m/s变到8 m/s时的波形如图7所示。

当风速为10 m/s时，对最大功率MPPT模块进行追踪，0.4 s后系统基本趋于稳定，电压输出和功率输出是一条平滑曲线，实现了最大功率输出，达到了捕捉最大功率的目的。

从图7中可以看出：在风速快速增加的过程中，风力机输出的功率迅速增大，当风速达到10 m/s时，经过一段时间调整后输出功率变得平稳；当风速突然降变为8 m/s时，风机的旋转角速度随之骤降，输出功率也迅速下降，经小幅震荡后平稳输出该风速下的最大功率，说明仿真模型中的最大功率控制模块能够实时跟踪风速变化，使系统始终处于输出最大功率运行状态。

3 结论

风力资源固有的随机性、间歇性特征决定其能量的捕获比较困难，加之风力机和发电机中的各种损耗，使得风能利用率较低。对风力发电来说，只有寻求风力机的最优工作状态、最大限度地将风能转化为电能，才能提高风能利用率。最大功率跟踪—扰动观察法既不需要测量风速，也不需要掌握风力机精确的功率特性曲线，因此操作比较简单。通过对风力发电系统进行建模，采用最大功率跟踪—扰动观察法查找风力机最佳旋转角速度，实现基本风速不变和突变时的最大功率跟踪，试图为提高风能利用率提供借鉴。

太阳电池最大功率及其跟踪模式第5篇

光伏电池的输出电压和输出电流随光照强度和电池结温的变化表现为强烈的非线性,但总是存在着一个唯一的最大功率输出(MPP)。为了在某个光照强度和电池结温下获得尽可能多的电能,就有一个最大功率跟踪(MPPT)的问题,以使得太阳电池尽量工作在最大功率点上。目前光伏发电系统的运行采用的最大功率点跟踪主要是优化策略较多的扰动观察法和电导增量法等[1]。

这些最大功率点的跟踪方式都是在未知最大功率点情况下通过一定的手段寻找到最大功率点,本文的创新点之一是通过最大功率方程和电流方程的联立求解,能得出最大功率点电压的表达式,从而确定最大功率点电流,直接通过计算得出最大功率点。由于得出的最大功率点电压的表达式是隐式表达式,计算过程需要迭代求解来完成。

目前最大功率点跟踪方面的研究主要在一个太阳光照强度下来进行。聚光条件下,能提供数个太阳光照强度,随着光照强度的增强,最大功率点轨迹会怎样变化,尚没有详细的分析研究。本文通过模拟得出随着光照强度增强以及减弱时最大功率点的全部变化轨迹,发现只要有串联内阻的存在,最大功率点随光照强度的变化轨迹在I-V坐标中总是呈现S形状。同时也确定了随着光照强度的变化最大功率点负载的变化范围。模拟得出的结果表明极强光照强度和极弱光照强度下最大功率点负载趋向于一个关于内阻的定值,因为实现最大功率点跟踪的实质就是调整负载,所以在最大功率点负载趋向定值时就无需调整,本文创新点之二既是提出了恒载跟踪。

由于太阳电池各模型参数,工作电压以及输出功率对温度的敏感度很大,而且在聚光情况下电池温度也会上升,为了方便考察聚光条件下最大功率点轨迹的变化规律,因此模拟中严格控制温度保持不变[2,3]。

1 最大功率方程

1.1 太阳电池电流方程

太阳电池外接负载RL后形成如图1所示的太阳电池电路模型图。

由固体物理理论及基尔霍夫定律推导得到太阳电池电流方程[4,5]

$Ι + \frac{V + Ι R_{s}}{R_{s h}} = Ι_{p h} - Ι_{D} [\exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) - 1]$ (1)

式中 Iph——光生电流;

ID——二极管反向饱和电流;

n——二极管理想因子;

Rs——电池的串联内阻;

Rsh——电池的并联内阻;

Vth——温度电势, $V_{t h} = \frac{k Τ}{q} (k = 1.38 \times 10^{- 23} J / k, q = 1.6 \times 10^{- 19} C)$ 。

对电流方程式(1)进行全微分并整理后得

$\begin{array}{l} {1 + R_{s} [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}]} d Ι + \\ [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}] d V = d Ι_{p h} - \\ [\exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) - 1] d Ι_{D} + \frac{Ι_{D} (V + Ι R_{s})}{(n V_{t h})^{2}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) d (n V_{t h}) - [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}] Ι d R_{s} + \frac{V + Ι R_{s}}{R_{s h}^{2}} d R_{s h} (2) \end{array}$

1.2 温度不变下最大功率方程

为了考察电压和电流的变化关系,在光照强度变化的时候保持温度不变那么式(2)在某个温度环境中 $d Ι_{D} = d (n V_{t h}) = d R_{s} = d R_{s h} = 0$ ,电流和电压的改变 $(d Ι, d V)$ 仅与光生电流的改变dIph有关。

$\begin{array}{l} {1 + R_{s} [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}]} d Ι \\ + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V + Ι R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}] d V = d Ι_{p h} (3) \end{array}$

当光生电流的变化停止 $(d Ι_{p h} = 0)$ 后,也就是在某一个光照强度下,希望输出功率能够落在极值功率Pm上。输出功率的描述为

P=IV (4)

令其全微分等于“0”

dP=IdV+VdI=0 (5)

可以得到输出功率的极值条件

$- \frac{d V}{d Ι} |_{m} = \frac{V_{m}}{Ι_{m}}$ (6)

当光生电流不变,根据式(6)的输出功率极值条件,由式(3)就立即可以得到输出功率极值状态的数学描述为

$\frac{V_{m}}{Ι_{m}} = R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ (7)

我们将式(7)称之为最大功率方程,其表达了在 $d Ι_{D} = d (n V_{t h}) = d R_{s} = d R_{s h} = 0$ 时,某一光照下最大功率点电压和最大功率点电流应当符合的关系式,即当光照变化到某一值时,此时Vm和Im总是能够满足式(7),于是可以在I-V图上绘制出最大功率点随光照强度变化的轨迹线。

2 全光照(光照强度从零到无穷大)下的最大功率轨迹及跟踪模式

2.1 全光照下最大功率轨迹线

根据欧姆定律,由式(7)可以得出在最大功率点上最大功率点负载的变化范围。

$R_{m} = \frac{V_{m}}{Ι_{m}} = R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{n V_{t h}}) + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ (8)

由式(8),当Im→∞,Rm→Rs,当 $Ι_{m} \to 0, R_{m} \to R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 。由太阳电池电流方程(1),其中Im→∞对应着Iph→∞,亦即光照强度趋向无穷大,Im→0对应着Iph→0,亦即光照强度趋向0。可以得出最大功率负载的取值范围 $R_{s} < R_{m} < R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 。

选择由Charles等得到的某一硅太阳电池实验数据[6,7,8],其模型参数为:二极管反向饱和电流ID=5.514×10-6A,串联电阻Rs=7.769×10-2Ω,并联电阻Rsh=25.9Ω,二极管理想因子n=1.727,温度电势 $V_{t h} = \frac{k Τ}{q} = 0.026 4 V$ 得到T=306.1 K,现维持太阳电池工作温度随着光照强度变化保持不变,由式(7)在I-V图上绘制全光照下最大功率点的变化轨迹图2,曲线上的每一点显然都对应着一定光照强度下的一个最大功率点。

图2中曲线上限由于Rm→Rs,使得曲线无限接近于直线R=Rs。曲线的下限由于 $R_{m} \to R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ ,使得曲线无限接近直线 $R = R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ ,因为并联电阻Rsh较串联电阻Rs大很多,所以下限 $R = R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 非常接近于横坐标I=0,如图3所示。

2.2 最大功率的三种跟踪模式

现将最大功率轨迹曲线由上到下分为五个小段,如图2所示。其中第一段①和第五段⑤是曲线分别非常接近的趋向两条直线R=Rs和 $R = R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ ,在这两个小段上,最大功率负载分别Rm→Rs和 $R_{m} \to R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 。所以从最大功率跟踪的角度上来说,只需要将负载值固定在Rs和 $R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 上,电池便工作在最大功率点上,无需进行最大功率点跟踪,称之为恒载跟踪。

图2中曲线的第三段③最大功率点电流不断增大但是最大功率点电压变化很小,可以近似的使用恒电压跟踪的情况,即CVT(Constant Voltage Tracking)[9]。

图2中曲线的第二段②和第四段④称之为过渡段。第四段是一个太阳光照强度下的情况,只有在聚光的时候才会有第二段的出现。

总结一下,太阳电池的最大功率跟踪,可以分为三种模式:

(a)恒载跟踪,适用于极强或极弱的光照状况;

(b)恒压跟踪,适用于中等强度的光照状况;

(c)计算跟踪,除上述光照状况的其它光照状况。

3 最大功率过渡段的计算跟踪

在曲线的第四段中是一个太阳光照下经常遇到的随着光照变化最大功率点变化差异较大的情况,目前已经有很多最大功率点跟踪的研究和技术,其中最常见的是扰动观察法和电导增量法。这些技术中都是未知最大功率点的情况通过一定技术寻找最大功率点或是尽量接近最大功率点。例如扰动观察法是周期性的给光伏电池的输出电压加扰动,比较其输出功率与前一周期的输出功率的大小。如果功率增加则在下一个周期以相同方向加扰动,否则改变扰动的方向,直到在最大功率点附近很小的一个阈值范围内。电导增量法是依据光伏电池的P-V曲线表现为单峰形状,在最大功率点必定有dP/dU=0,通过一定的调节步长判断dP/dU的符号使得在dP/dU≈0很小的范围内寻找到最大功率点[1]。本文提出过渡段的计算跟踪是利用式(5)的最大功率方程与式(1)的太阳电池电流方程联立求解,求得准确的最大功率点电压。

采用由Charles等得到的实验数据[8],由式(7)和式(1)在I-V图上绘制图4。

图4中点a是太阳电池当前的工作点,而最大功率点在点b,现通过最大功率方程与电流方程的联立求解,推导出最大功率点电压的隐式表达式,并由已知点a的电压和电流和太阳电池各模型参数代入表达式中即可迭代求解出最大功率点电压的值。

对于在最大功率点b上,由式(1),

$Ι_{m} + \frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{R_{s h}} = Ι_{p h} - Ι_{D} [\exp (\frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{n V_{t h}}) - 1]$ (9)

在点a上和最大功率点b两点上光生电流都是Iph。

$\begin{array}{l} Ι_{p h} = Ι_{m} + \frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{R_{s h}} + Ι_{D} [\exp (\frac{V_{m} + Ι_{m} R_{s}}{n V_{t h}}) - 1] \\ = Ι_{1} + \frac{V_{1} + Ι_{1} R_{s}}{R_{s h}} + Ι_{D} [\exp (\frac{V_{1} + Ι_{1} R_{s}}{n V_{t h}}) - 1] (10) \end{array}$

由式(10),在太阳电池模型参数Rs、Rsh、ID、n及太阳电池工作温度T为定值的情况下并读出当前工作点的电压电流值(V1,I1),即可计算得出Iph的大小。

由于太阳电池电流方程(1)式中的电流I无法显式的用电压V来表示,反之亦然,为了方便联立求解,采用由LambertW函数构建的I-V电流方程的显式方程。式(1)的显式表达式

$\begin{array}{l} ^{[10]} ‚ \\ Ι = \frac{R_{s h} (Ι_{p h} + Ι_{D}) - V}{R_{s} + R_{s h}} - \frac{n V_{t h}}{R_{s}} \\ W (\frac{R_{s} R_{s h} Ι_{D}}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})} \exp [\frac{R_{s h} (R_{s} Ι_{p h} + R_{s} Ι_{D} + V)}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})}]) (11) \end{array}$

显式表达式在b点上,

$\begin{array}{l} Ι_{m} = \frac{R_{s h} (Ι_{p h} + Ι_{D}) - V_{m}}{R_{s} + R_{s h}} - \frac{n V_{t h}}{R_{s}} \\ W (\frac{R_{s} R_{s h} Ι_{D}}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})} \exp [\frac{R_{s h} (R_{s} Ι_{p h} + R_{s} Ι_{D} + V_{m})}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})}]) (12) \end{array}$

将式(12)代入式(7),得到式(13),

$\begin{array}{l} V_{m} = (\frac{R_{s h} (Ι_{p h} + Ι_{D}) - V_{m}}{R_{s} + R_{s h}} - \frac{n V_{t h}}{R_{s}} W (\frac{R_{s} R_{s h} Ι_{D}}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})} \exp [\frac{R_{s h} (R_{s} Ι_{p h} + R_{s} Ι_{D} + V_{m})}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})}])) \times \\ (R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} \exp (\frac{\frac{V_{m}}{R_{s}} + \frac{R_{s h} (Ι_{p h} + Ι_{D}) - V_{m}}{R_{s} + R_{s h}} - \frac{n V_{t h}}{R_{s}} W (\frac{R_{s} R_{s h} Ι_{D}}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})} \exp [\frac{R_{s h} (R_{s} Ι_{p h} + R_{s} Ι_{D} + V_{m})}{n V_{t h} (R_{s} + R_{s h})}])}{\frac{n V_{t h}}{R_{s}}}) + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}) (13) \end{array}$

在某个光照下,若太阳电池的所有模型参数Rs、Rsh、ID、n及太阳电池工作温度T都已知,测得太阳电池当前工作点的电压电流值(V1,I1),再通过式(13)将最大功率点电压值Vm迭代计算出来,代入式(12)中即可计算Im的大小,这样就可以让太阳电池工作在准确的最大功率点上。

4 算例

由Charles等得到的实验数据[8]中,在光生电流Iph=0.561 A时 ,最大功率点电压Vm=0.390 V和最大功率点电流Im=0.481 A。

由于Charles等的实验中已经给出了光生电流,将太阳电池模型参数:二极管反向饱和电流ID=5.514×10-6 A,串联电阻Rs=7.769×10-2 Ω,并联电阻Rsh=25.9 Ω,二极管理想因子n=1.727,及太阳电池工作温度T=306.1 K代入式(13)利用Matlab软件数值计算得出最大功率点电压和最大功率点电流计算值,分别为:Vm=0.387 V,误差0.77%;Im=0.487 A,误差1.25%。

5 结论

(1)本文由太阳电池电流方程及其全微分推导出最大功率方程,在全光照条件下,其轨迹在I-V坐标中呈现S形状,并确定最大功率点负载的取值范围为 $R_{s} < R_{m} < R_{s} + [\frac{Ι_{D}}{n V_{t h}} + \frac{1}{R_{s h}}]^{- 1}$ 。

(2)太阳电池的最大功率跟踪,可以分为三种模式:

(a)恒载跟踪,适用于极强或极弱的光照状况;

(b)恒压跟踪,适用于中等强度的光照状况;

(c)计算跟踪,除上述光照状况的其它光照状况。

(3)通过最大功率方程与电流方程的显式表达式的联立求解得出最大功率点电压表达式,将已知数值代入可以迭代求解出来,避免了以往在未知最大功率点的情况下的寻找过程。算例表明计算跟踪的误差在1%左右。

参考文献

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[3]丁金磊.太阳电池I-V方程显式求解原理[D].合肥:中国科学技术大学,2007:53-75.

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[7]Jinlei Ding,Rakesh Radhakrishnan.A new method todetermine the optimum load of a real solar cell using the LambertW-function[J].Solar Energy Materials&Solar Cells,2008,92(1):1566-1569.

[8]J.P.Charles,M.Abdelkrim,Y.H.Muoy et al.A prac-tical method of analysis of the current-voltage characteristics ofsolar cells[J].Solar Energy Materials&Solar Cells,1981,4(1):169-173.

[9]余世杰,何慧若.光伏水泵系统中CVT及MPPT的控制比较[J].太阳能学报,1998,19(4):1-6.

光伏发电最大功率跟踪的改进方法第6篇

1 光伏电池的特性分析

1.1 光伏电池的数学模型

光伏电池是利用半导体P-N结的光生伏特效应, 将光能转换成电能的能量转换单元。建立光伏电池的等效数学模型, 可以直接将其等效成带内阻的直流电流源。光伏电池的等效电路如图1所示。

由光伏电池等效电路得:

式 (1) 中, I为流过负载的电流;Iph为光生电流;Ish为光伏电池的漏电流;Id为流过二极管的电流;其中

Io为反向饱和电流;q为电子电荷;K为波尔兹曼常数;T为绝对温度;A为PN结理想因子;Rs为串联电阻;Rsh为并联电阻。

1.2 光伏电池的仿真模型

基于上述关系式, 可以利用仿真软件Matlab/Simulink搭建光伏电池板的仿真模型[2], 其内部结构如图2。

仿真试验中的参数根据实际系统中使用的单晶硅光伏电池板进行选取, 具体参数如表1所示。

当光照强度为1 000 W/m2, 电池板温度为25℃时, 其输出电流-电压、功率-电压仿真结果如图3所示。

如图4所示为光伏电池板在各种温度和光照情况下的P-U, I-U曲线。光伏电池的输出具有突出的非线性特征, 其输出电流和电压受光照条件、表面温度等因素的影响。因此, 当光伏电池的光照条件和表面温度一定时, 光伏电池的输出功率有最大值[3]。

2 导纳增量法

导纳增量法[4]是一种比较常用的最大功率跟踪方法, 其控制策略与扰动观察法相似;其控制原理是利用光伏电池板的P-U特性曲线在最大功率点的斜率为0, 即

由公式 (2) 推导得:

由公式 (3) 得, 光伏电池板在最大功率点的输出电导变化量为输出电导的负值。因此如果d I/d U<-I/U则光伏电池板的工作点在最大功率点的右边, 此时应减小输出电压;如果d I/d U>-I/U则光伏电池板的工作点在最大功率点的左边, 此时应增大输出电压。式 (3) 中d I为光伏电池板工作某采样时刻与上一采样时刻的电流变化量;d U为光伏电池板工作某采样时刻与上一采样时刻的电压变化量;I/U为此时刻光伏电池板的输出导纳。其流程图如图5所示。

3 线性比例电流法

线性比例电流法[5]是利用光伏电池板电流源的特点以及输出功率和输出电流存在的非线性关系来达到最大功率跟踪。由于光伏电池的最大功率点的输出功率和输出电流有线性的比例关系;

式 (4) 中, Pm (n) 为最大功率点的估算值;a (T) 为最大功率点估算值与最大功率点输出电流之间的比例系数;Ipm (n) 为最大功率点的输出电流。因此可以直接通过二者之间的线性比例关系估算最大功率值, 并不断地通过扰动, 使估算值与最大功率相等, 如图6所示。但是, 当光照的增强超过一定值后, 光伏电池板表面温度的升高, 输出功率和输出电流之间的比例关系会增加。

式 (5) 中, a0为比例系数常量;Δa (T) 为当温度变化时比例系数的补偿量。如图7所示, 光照增强后P、I之间的比例系数发生变化;由于存在测量误差, 在估算功率时会造成功率损失。

线性比例电流法的流程图如图8所示。

因此为了弥补导纳增量法在低光照情况下不能进行最大功率跟踪的不足, 同时减少在高光照情况下线性比例电流法带来的功率损失, 提出导纳增量法结合线性比例电流法;其流程图如图9所示。基于上述的线性比例电流法结合导纳增量法的控制策略, 依托Matlab/Simulink仿真软件搭建了光伏发电最大功率跟踪系统BOOST电路仿真结构图[6], 如图10所示。图10中MPPT控制模块的内部结构如图11所示, 图12所示为扰动观察法[7]的MPPT仿真控制模块内部结构。

4 仿真结果与分析

采用图9所示的线性比例电流法结合导纳增量法的控制策略, 在Matlab/Simulink环境下进行仿真, 仿真结果如图13。图13为初始条件取T=25℃, S=1 000 W/m2的条件下, 0.5 s的时刻光照由1 000 W/m2突变为500 W/m2, 经过最大功率跟踪得到的光伏电池板的输出功率;仿真结果表明, 在光照条件较强时, 系统使用导纳增量法的最大功率响应时间短, 输出功率波动小;在光照突变之后, 系统能够在低光照下使用线性比例电流法进行最大功率跟踪, 且跟踪的响应时间短;达到稳定后, 系统的输出功率没有波动。图14为经典扰动观察法的仿真波形, 仿真结果表明在光照突变后, 系统在跟踪过程中的输出功率波动较大, 且响应时间很长。

5 结论

本文构建了光伏电池板的仿真模型和最大功率跟踪仿真控制器, 并对线性比例电流法结合导纳增量法的控制策略进行了仿真[8];通过对仿真结果的分析, 对比了线性比例电流法结合导纳增量法与经典扰动观察法在光照突变情况下的响应速度与波动状态;验证了此种控制策略能够实现光伏系统在低光照条件下, 能够进行最大功率跟踪;同时当光照在较强光照条件向低光照条件突变时, 系统的响应速度快, 输出功率波动小。

摘要：针对导纳增量法在低光照情况下不易进行最大功率跟踪的缺点, 结合线性比例电流法提出了一种线性比例电流法结合导纳增量法的控制策略。利用Matlab/Simulink仿真软件, 构建了光伏电池板和线性比例电流法结合导纳增量法的最大功率跟踪控制的仿真模型。仿真结果验证了线性比例电流法结合导纳增量法的合理性和有效性。

关键词：光伏发电,仿真,线性比例电流法,导纳增量法,低光照条件

参考文献

[1] 吴小进, 魏学业, 于蓉蓉, 等.复杂光照环境下光伏阵列MPPT算法.四川大学学报, 2012;44 (01) :132—138

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[4] 冯涛, 陈华.固定电压法结合电导增量法在光伏发电最大功率点跟踪控制中的应用.电源技术应用, 2011;14 (06) :23—27

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[7] 黄礼明, 连永圣, 陈标龙, 等.基于扰动观察法的MPPT控制优化策略.现代电子技术, 2011;34 (24) :206—208

最大功率第7篇

太阳能是一种可再生的清洁能源, 具有取之不尽, 用之不竭的特点, 随着不可再生能源的不断枯竭, 太阳能得到人们更多的开发和利用, 太阳能已成为人类使用能源的重要组成部分, 并不断得到发展。讨论太阳能利用技术及其发展趋势, 对于太阳能的发展和利用起到重要作用。近年来, 新能源在全球能源结构中的地位显著提升。[1]多种太阳能热利用方式的综合发展, 将为世界节能减排以及煤油替代和能源消耗结构调整做出巨大贡献, 将有非常巨大的发展空间。

1 国内外光伏发电最大功率点跟踪技术的研究现状

光伏发电具有清洁、安全、无污染等优点, 但目前, 由于光伏发电系统成本高, 其应用受到很大的影响。通过提高光伏转换效率, 降低单位功率输出的成本, 提高了使用寿命。

光伏发电功率预测技术和最大功率点跟踪技术已受到了全球的关注, 最大功率点跟踪技术备受其国外学者的青睐。目前光伏发电最大功率点跟踪技术也已成为国内热门研究的技术之一。

2 光伏发电最大功率点跟踪控制方法

2.1 非自寻优的MPPT控制方法

曲线拟合法[2]:由于需要测量温度和太阳光强度, 增加了系统的复杂性, 并且可以根据时间的推移改变光伏特性曲线。所以此方法并不广为所用。

2.2 自寻优的MPPT控制方法[3]

此类方法是目前研究比较广泛的控制方法, 因为此类方法不直接检测外界环境的因素变化, 而是依据直接检测到的光伏板阵列上的电压和电流来进行最大功率点的跟踪。

干扰观察法:该方法的优点是控制算法比较简单, 对电量传感器的精度要求不高。其缺点是

A.总是在附近的最大功率点的光伏冲击操作, 会产生一定量的功率损耗。

B.跟踪步长的设定难以兼顾跟踪精度和响应速度, 并且有时会出现判断错误的现象[4]。

目前已有文献针对干扰观察法的缺点进行了研究改进, 提出了多种改进的方法和对策。

3 三种典型MPPT方法的比较 (见表1)

4 MPPT控制方法研究发展方向

(1) 数学模型逐步优化、智能处理方法广泛应用。基于模糊逻辑和人工神经网络的MPPT控制方法进行了介绍, 虽然人工智能中有许多缺陷, 但它仍然比在某些方面, 人类的思维。

(2) 多种控制方法的有机结合[5]。由于各种MPPT方法有一些缺点和局限性, 改善它必须支付实施难度和成本的价格, 各种方法的有机结合, 可以避免弱点, 还可以充分发挥各种方法的优势。

5 结语

本文介绍了光伏发电最大功率点跟踪技术的几种方法, 并对其优缺点进行了剖析和对照。对目前在最大功率点跟踪技术领域存在的一些问题进行了讨论。如何将各种最大功率点跟踪控制方法有机结合, 相互补充, 使其能够更好的满足实际需要, 是今后光伏阵列最大功率点跟踪控制研究的方向。

参考文献

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[4]谢玲玲, 龚仁喜, 李畸勇.光伏发电最大功率点跟踪交错并联Boost变换器的动力学特性分析[J].中国电机工程学报, 2013 (06) :38-45+7.

最大功率第8篇

无锡爱邦辐射技术有限公司多年来, 一直注重科技人才的引进与开展产学研合作。5年前, 公司产业结构调整, 与中科院高能物理研究所全面合作, 先后建立了国内首家江苏省电子辐照加速器工程技术研究中心、江苏省企业院士工作站、国家级博士后科研工作站等科研开发平台, 集聚高端人才资源, 组成由陈森玉和柴之芳两位院士领衔、有20余位研究员、教授级高工参与的研发团队, 实施科技创新战略、瞄准加速器行业国际先进水平、加快新型辐照加速器的研发和产业化、辐照工艺及辐照新材料的研发, 快速形成公司的核心技术和核心竞争力。

据了解, 本次通过鉴定的“S波段10Me V-20k W电子直线加速器”, 经中国计量科学研究院测试, 能量为10.2Me V、额定束功率22.1k W, 达到和超过了10Me V、20k W的设计指标, 是目前国内10Me V加速器中功率最大、技术水平最先进的工业电子直线加速器, 其平均束功率处国内最高水平。

据介绍, 该加速器可在常温下对不同类型的物品进行辐照加工处理, 实现对诸如医疗卫生用品的消毒灭菌, 食品及农副产品的杀虫、灭菌、保鲜, 化工及医疗高分子材料的改性, 半导体元件的性能改良等功能, 具有明显的社会和经济效益。

中国引进最大功率自走式割草机第9篇

2013年7月10日, 黑龙江农垦畜牧工程技术装备有限公司引进国内第一台大功率重型自走式割草机, 该机发动机为308.7kW (420hp) 曼恩6缸涡轮增压柴油机, 欧IV排放标准;作业为3台圆盘式割草机, 合计作业幅宽9m, 配置秸秆碾压装置和放铺器, 作业过程中可以形成平铺或者集中成一个条铺, 适应于苜蓿收割和半干青贮收割等不同的作业要求。该机具有全时四轮驱动, 通过能力强, 作业速度快, 田间作业可达到20km, 每小时割草24 516.3hm2以上, 适应于大面积收获, 为国内草业公司牧草生产提供了先进可靠的机械设备。

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