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公开(公告)号：CN108227818B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810018676.1
申请日：2018-01-09
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种基于电导增量的自适应步长光伏最大功率跟踪方法，包括：S1：采集光伏电池的输出电流和输出电压，获取当前时段和上一时段光伏电池的输出功率、输出功率增量及电压增量；S2：判断输出功率增量和电压增量的比值的绝对值与设定的振荡阈值的关系，选取步长；S3：判断输出功率增量和电压增量乘积的正负，确定步长；S4：将获取的步长与参考占空比相加，生成控制Boost电路的导通和关断的控制信号；本发明还公开了一种实现基于电导增量的自适应步长光伏最大功率跟踪方法的系统，包括光伏电池、MPPT控制器、电流电压采集模块、振荡阈值设置模块、步长设置模块和PWM控制模块。与现有技术相比，本发明具有自适应选取步长、跟踪快速稳定等优点。
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公开(公告)号：CN108334152A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810049596.2
申请日：2018-01-18
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影下光伏阵列最大功率点预测优化控制方法，包括以步骤：S1：结合光伏阵列的电流-电压特性曲线和质点平抛运动轨迹的相似性，构建光伏阵列运动学平抛模型；S2：采用改进的粒子群算法对光伏阵列运动学平抛模型求解，获取最大功率点、最大功率点处的电压和最大功率点所在的电压范围；S3：采用电压闭环控制法或指数变步长电导增量法对最大功率点进行寻优，获取控制信号；S4：采用获取的控制信号控制Boost电路导通和关断，实现光伏阵列最大输出功率的实时控制。与现有技术相比，本发明具有实现最大功率点全局寻优、提高光伏发电系统的效率等优点。
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公开(公告)号：CN109085877B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810821101.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，该方法包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立适用于局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：运用QAPSO算法对局部阴影条件下的光伏阵列模型进行求解，获取输出功率；S3：以输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。与现有技术相比，本发明对最大功率点具有更快的跟踪速度，避免了在最大功率点附近的振荡，提高了系统的稳态性能，对于局部阴影和阴影突变情况下均能找到最大功率点，增强系统的跟踪能力，能够显著地提高光伏发电效率。
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公开(公告)号：CN109101071A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810833911.0
申请日：2018-07-26
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种基于智能预测的光伏多峰值最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：S1：结合光伏阵列电流-电压特性曲线和质点平抛运动轨迹的相似性，构建光伏阵列运动学平抛模型；S2：采用改进的粒子群算法对光伏阵列运动学平抛模型求解实现最大功率预测(简称智能预测)，获取最大功率点和最大功率点处的电压；S3：由于光伏运动学平抛模型是对光伏阵列电流-电压特性曲线的拟合，而拟合不一定精确，在预测之后再采用电压闭环控制法对最大功率点进行局部跟踪，获取控制信号；S4：采用获取的控制信号控制Boost电路导通和关断，实现光伏阵列最大输出功率的实时控制。与现有技术相比，本发明具有实现最大功率点全局寻优、提高光伏发电系统的效率等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108227818A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810018676.1
申请日：2018-01-09
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种基于电导增量的自适应步长光伏最大功率跟踪方法，包括：S1：采集光伏电池的输出电流和输出电压，获取当前时段和上一时段光伏电池的输出功率、输出功率增量及电压增量；S2：判断输出功率增量和电压增量的比值的绝对值与设定的振荡阈值的关系，选取步长；S3：判断输出功率增量和电压增量乘积的正负，确定步长；S4：将获取的步长与参考占空比相加，生成控制Boost电路的导通和关断的控制信号；本发明还公开了一种实现基于电导增量的自适应步长光伏最大功率跟踪方法的系统，包括光伏电池、MPPT控制器、电流电压采集模块、振荡阈值设置模块、步长设置模块和PWM控制模块。与现有技术相比，本发明具有自适应选取步长、跟踪快速稳定等优点。
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公开(公告)号：CN109101071B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201810833911.0
申请日：2018-07-26
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种基于智能预测的光伏多峰值最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：S1：结合光伏阵列电流‑电压特性曲线和质点平抛运动轨迹的相似性，构建光伏阵列运动学平抛模型；S2：采用改进的粒子群算法对光伏阵列运动学平抛模型求解实现最大功率预测(简称智能预测)，获取最大功率点和最大功率点处的电压；S3：由于光伏运动学平抛模型是对光伏阵列电流‑电压特性曲线的拟合，而拟合不一定精确，在预测之后再采用电压闭环控制法对最大功率点进行局部跟踪，获取控制信号；S4：采用获取的控制信号控制Boost电路导通和关断，实现光伏阵列最大输出功率的实时控制。与现有技术相比，本发明具有实现最大功率点全局寻优、提高光伏发电系统的效率等优点。
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公开(公告)号：CN108398982B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810092224.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影下光伏阵列的最大功率跟踪方法，包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：采用基于Bloch球面的QPSO改进算法对光伏阵列模型求解，获取输出功率；S3：以获取的输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。基于Bloch球面的QPSO改进算法在迭代后期仍可保持粒子的多样性，可提高获得全局最优解的概率，本发明在实现光伏阵列最大功率跟踪时，可避免在最大功率点附近的振荡，提高稳态性能。
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公开(公告)号：CN109085877A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810821101.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影条件下基于QAPSO算法光伏系统MPPT控制方法，该方法包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立适用于局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：运用QAPSO算法对局部阴影条件下的光伏阵列模型进行求解，获取输出功率；S3：以输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。与现有技术相比，本发明对最大功率点具有更快的跟踪速度，避免了在最大功率点附近的振荡，提高了系统的稳态性能，对于局部阴影和阴影突变情况下均能找到最大功率点，增强系统的跟踪能力，能够显著地提高光伏发电效率。
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公开(公告)号：CN108398982A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810092224.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 上海电力学院
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影下光伏阵列的最大功率跟踪方法，包括以下步骤：S1：根据光伏电池的特性，建立局部阴影条件下的光伏阵列模型；S2：采用基于Bloch球面的QPSO改进算法对光伏阵列模型求解，获取输出功率；S3：以获取的输出功率作为适应度函数，通过迭代搜索，实现光伏阵列的最大功率点跟踪。基于Bloch球面的QPSO改进算法在迭代后期仍可保持粒子的多样性，可提高获得全局最优解的概率，本发明在实现光伏阵列最大功率跟踪时，可避免在最大功率点附近的振荡，提高稳态性能。
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