光伏发电PQ控制策略研究
太阳能发电系统中的MPPT控制策略研究
太阳能发电系统中的MPPT控制策略研究随着人类社会对于环境保护的关注不断提升，可再生能源逐渐成为各国政策和企业发展的重点方向之一。
而太阳能作为最为直接和充足的可再生能源之一，已经在全球范围内得到广泛的应用和推广。
然而，随着技术革新和应用不断深入，太阳能运行系统中也不断暴露出一些问题，其中就包括电池充电效率不高等问题。
为了解决这一问题，MPPT控制策略逐渐成为太阳能发电系统中的研究方向之一。
本文将对太阳能发电系统中的MPPT控制策略进行具体介绍和探讨。
一、太阳能发电系统中的MPPT控制策略概述太阳能发电系统的能量转换通常分为两个步骤: 光电转换和电能调节，而电能调节就是制定合理的控制策略来调整逆变器输出电压和频率，以保持系统稳定工作和提高系统效率。
而MPPT控制策略就是其中重要的一环，主要作用就是根据太阳电池阵列的电压和电流来调整负载的电阻，以确保太阳能电池阵列输出所能达到的最大功率被输出。
实际上，太阳能电池阵列和太阳能发电系统中的光照强度、温度等因素都会影响太阳能电池的输出电压和电流，并进一步影响系统整体的性能。
而MPPT控制策略则是通过不断调整电池阵列的负载电阻值，来寻找当前系统电能输出点的最佳值，以实现最大功率输出。
不仅能够提高系统转换效率，并且还可以提高电池的寿命，考虑到太阳能电池阵列通常价格比较昂贵，因此这种策略在实际运行中有着广泛的应用和推广。
二、太阳能发电系统中的MPPT控制策略实现方法在现实应用中，太阳能发电系统中的MPPT控制策略实现方法多样，以下简要介绍几种常见方法：1. 基于开环器件的MPPT控制方法，其是运用经验公式计算出其最高功率点，然后采用PID控制器来调整光电转换电池负载的阻抗值，以获得满足输出功率最大的点。
2. 基于闭环器件的MPPT控制方法，闭合回路运用了一个反馈电路，将输出功率与参考信号进行比较，经过一个功率放大器的放大之后，输出驱动电容中的电压，从而改变光电转换电池的阻抗值。
光伏发电并网PQ控制模型ppt课件
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PQ控制的分布式发电电源
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PQ控制策略总体框图
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uq
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Tabc
dq
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uc
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Pref ud
Qref ud
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4
PQ控制结构
PQ控制的分布式发电示意如图。图中将有功功率和无功功率解耦,对 电流进行控制,采用PI控制器可使稳态误差为0。利用锁相环(PLL)技术, 可使采用PQ控制的DG能够获得频率支撑。
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三相PV并网仿真模型
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光伏发电系统的MPPT控制算法研究
光伏发电系统的MPPT控制算法研究随着可再生能源的重要性日益凸显，太阳能光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源供应方式，受到了广泛关注。
然而，光伏发电系统中存在一个重要的问题，即太阳能电池组的最大功率点（Maximum Power Point，简称MPPT）跟踪控制。
本文将探讨不同的MPPT控制算法，并分析其优缺点。
一、传统的光伏发电系统MPPT控制算法传统的MPPT控制算法主要包括开环控制和闭环控制两种形式。
开环控制算法主要依赖于模糊控制、PID控制和全局搜索等方式，通过调整光伏电池组的电压和电流来实现最大功率点跟踪。
然而，开环控制算法具有很大的局限性，容易受环境变化和外界干扰的影响，难以保持稳定的跟踪效果。
闭环控制算法通过监测光伏电池组的电压和电流，并将其与期望值进行比较，然后调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
闭环控制算法具有更好的稳定性和鲁棒性，能够适应各种环境条件和外界干扰，但在一些特定情况下可能无法有效跟踪最大功率点。
二、改进的MPPT控制算法为了解决传统MPPT控制算法存在的问题，研究者们提出了许多改进的算法，如模型预测控制算法、人工智能算法和混合算法等。
模型预测控制算法通过建立光伏发电系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的光照条件，并根据预测结果调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
该算法具有较好的响应速度和适应性，但对模型的准确性要求较高，且计算量大。
人工智能算法，如神经网络和遗传算法等，通过训练和优化模型来实现光伏发电系统的MPPT控制。
这些算法具有较强的自学习和优化能力，能够适应光照条件和光伏电池组参数的变化，但其计算复杂度较高，运行速度慢。
混合算法结合了不同的MPPT控制算法，旨在克服各自算法的局限性，提高最大功率点跟踪效果。
例如，将模型预测控制算法和人工智能算法相结合，利用神经网络预测光照条件，然后通过遗传算法优化控制策略，可以提高系统的鲁棒性和精确性。
光伏并网逆变器控制策略的研究
光伏并网逆变器控制策略的研究1. 引言1.1 研究背景由于光伏发电系统的不稳定性和间歇性，逆变器的控制策略对系统整体性能具有至关重要的影响。
目前，虽然已经有一些传统的控制策略应用于光伏并网逆变器，但仍然存在诸多问题和局限性，如功率波动大、电压失调等。
对光伏并网逆变器控制策略的研究具有重要意义，可以提高系统的运行稳定性和效率，同时也有助于推动清洁能源的发展和应用。
本研究旨在通过对光伏并网逆变器控制策略进行深入探讨和优化设计，以实现系统的高效运行和提高发电效率。
结合实验验证和结果分析，为未来光伏并网逆变器的研究和应用提供参考和指导。
1.2 研究意义光伏并网逆变器是光伏发电系统中的核心设备，其控制策略的优劣直接影响着光伏发电系统的发电效率和运行稳定性。
研究光伏并网逆变器控制策略的意义非常重大。
合理的控制策略可以提高光伏发电系统的发电效率，最大限度地利用光伏板转换太阳能的能力。
通过优化逆变器控制策略，可以降低系统的损耗，提高系统的转换效率，从而提高光伏发电系统的整体发电量。
良好的控制策略可以提高光伏发电系统的稳定性和可靠性。
通过合理的控制策略设计，可以有效地降低系统在运行过程中出现的故障概率，保证系统的长期稳定运行，延长设备的使用寿命，降低系统维护成本。
研究光伏并网逆变器控制策略不仅有利于提高光伏发电系统的发电效率和运行稳定性，还对推动光伏发电技术的发展和应用具有重要的意义。
通过不断深入研究和优化控制策略，可以进一步完善光伏发电系统的性能，促进清洁能源的广泛应用。
1.3 研究现状光伏并网逆变器控制策略的研究现状在不断发展和完善。
目前，随着光伏发电系统规模的不断扩大和技术的不断进步，光伏并网逆变器控制策略也日趋多样化和复杂化。
传统的PI控制、PID控制等控制策略已经在实际应用中得到了广泛的应用，但在一些特定条件下存在着性能不佳，动态响应速度慢等问题。
研究人员开始着眼于改进和优化控制策略，以提高光伏并网逆变器的性能和效率。
光伏并网逆变器控制策略及最大功率点跟踪技术研究开题报告
光伏并网逆变器控制策略及最大功率点跟踪技术研究开题报告一、选题背景和意义：随着全球环境持续恶化和能源需求日益增加，光伏发电系统作为一种新型的清洁能源，受到了广泛的关注和应用。
光伏并网逆变器是其中重要的组成部分，控制光伏发电系统的输出电压和频率，使其能够与公共电网的电压和频率保持同步，并将发电系统的电能输送到公共电网中。
当前，随着光伏发电系统的规模不断扩大，逆变器控制的稳定性和效率对发电系统的运行和发电能力尤为关键。
同时，光伏发电系统的发电量与当前工作点的最大功率点（MPPT）有着密切的关系，因此，如何快速准确地跟踪MPPT点也是当前光伏发电技术研究的重点。
因此，本课题拟对光伏并网逆变器的控制策略和最大功率点跟踪技术开展研究，旨在提高光伏发电系统的运行效率和发电能力，推动清洁能源的应用和发展。
二、研究内容和思路：1、光伏并网逆变器的控制策略研究本部分从逆变器的控制目标和控制方法两个方面入手，探讨其中的相关技术、原理和应用，包括：（1）逆变器的电压和频率控制策略；（2）逆变器的电流控制策略；（3）逆变器的功率控制策略等。
2、光伏并网逆变器的最大功率点跟踪技术研究本部分主要研究光伏发电系统中的MPPT算法和跟踪技术，包括：（1）常用的MPPT算法和原理分析；（2）MPPT算法的性能评估和优化；（3）基于模型预测控制的MPPT技术等。
3、仿真和实验验证本部分将利用Simulink软件对光伏并网逆变器的控制策略和最大功率点跟踪技术进行建模和仿真，验证所提出的控制策略和算法的可行性和有效性。
同时，在实验室中搭建小型光伏发电系统，进行实验验证和比较分析。
三、时间安排：1、研究计划和思路确定：2周；2、文献调研和综述撰写：3周；3、光伏并网逆变器控制策略研究：6周；4、光伏并网逆变器的最大功率点跟踪技术研究：6周；5、仿真和实验验证：4周；6、论文撰写：3周。
光伏发电系统MPPT控制策略研究
（1）跟踪速度快。（2）收敛速度快。
不足在于：
（1）随机初始化时，容易丢失功率的极值点。（2）增加了系统的复杂度。（3）硬件实施难度较高。
5光伏发电系统MPPT控制策略
神经网络控制技术，神经网络有输入层、隐藏层和输出层三层结构，每层中节点数量各不相同。神经网络的输入变量可以是辐照度和温度等光伏阵列参数；输出变量可以是多个参考信号，神经网络控制技术具有可进行复杂的逻辑操作、响应速度快和处理非线性信息等优点，由于多数光伏阵列具有不同的输出特性，所以神经网络需要经过反复地训练以提高其准确跟踪最大功率点的能力。
3光伏发电系统MPPT影响因素
在光伏发电系统中，几乎每一个环节都会涉及对电流和电压的控制。因此，所选用的电力传感器将影响到光伏发电系统最大功率点跟踪的有效性。常见的传感器有电流传感器、温度传感器、湿度传感器和电压传感器等。因为电压传感器具有响应快、线性好和不损失测量能量等优势，所以已经广泛应用于光伏发电系统的逆变装置和电源等领域。太阳能作为清洁环保的可再生能源，提高其利用效率意义重大，在光伏发电系统中采用合适的传感器非常重要。由于传感器具有性能稳定、结构简单和实用性强等多个优点，所以其可以有效应用于光伏发电系统。
ACO算法的优势在于：
（1）更快的收敛速度。（2）稳定性较强。
不足在于：
（1）跟踪速度一般，容易造成小部分功率损失。（2）控制方法复杂度高，难以在控制器上实现。
4.3人工蜂群算法
人工蜂群算法ABC（Artificial Bee Colony algorithm）中，通过蜂群寻找蜜源的行为提出的一种智能算法。在光伏发电系统中，每个蜜源所在的位置代表转换器的占空比D，每个蜜源的多少代表光伏阵列的输出功率的大小。通过改变不同的占空比，来实现对输出功率最大点的追踪。最终算法保留蜜源最优的点，即输出功率最大点。
pq控制的光伏逆变器
PQ控制的光伏逆变器光伏逆变器作为太阳能发电系统中的核心设备，其性能直接影响着整个系统的运行效率与稳定性。
近年来，随着清洁能源的快速发展，光伏发电技术得到了广泛应用。
为了提高光伏系统的发电效率和电能质量，PQ（有功功率与无功功率）控制技术被引入到光伏逆变器的设计中。
本文将详细探讨PQ控制技术在光伏逆变器中的应用及其带来的优势。
一、光伏逆变器简介光伏逆变器是将太阳能电池板产生的直流电转换为交流电的设备，其主要功能包括最大功率点跟踪（MPPT）、直流电压调节、孤岛检测以及电能质量控制等。
传统的光伏逆变器主要关注有功功率的控制，即最大化太阳能的转换效率。
然而，随着电网对电能质量要求的提高，无功功率的控制也变得越来越重要。
二、PQ控制技术概述PQ控制技术是一种基于有功功率和无功功率的独立控制策略。
通过分别对有功功率和无功功率进行设定和控制，PQ控制技术可以实现光伏逆变器在并网模式下的灵活运行。
具体来说，有功功率控制主要关注光伏系统的发电效率，而无功功率控制则主要用于调节系统的电压稳定性和功率因数。
三、PQ控制在光伏逆变器中的应用1. 有功功率控制在光伏逆变器中，有功功率控制主要通过最大功率点跟踪（MPPT）算法实现。
MPPT 算法能够根据太阳能电池板的特性，实时调整逆变器的工作点，使系统始终保持在最大功率输出状态。
通过优化MPPT算法，可以提高光伏系统的发电效率，降低能量损失。
2. 无功功率控制无功功率控制主要用于调节光伏系统的电压稳定性和功率因数。
在并网模式下，光伏逆变器需要根据电网的需求，实时调整其输出的无功功率。
通过增加或减少无功功率的输出，可以维持系统的电压稳定，避免出现过电压或欠电压的情况。
同时，通过调节功率因数，可以提高光伏系统的电能质量，减少对电网的谐波污染。
四、PQ控制技术的优势1. 提高光伏系统的发电效率通过优化MPPT算法和引入无功功率控制，PQ控制技术可以显著提高光伏系统的发电效率。
微电网孤岛运行时光伏发电控制策略研究
微电网孤岛运行时光伏发电控制策略研究
张富宏;周玮;孙辉;林涛;丛宇
【期刊名称】《可再生能源》
【年(卷),期】2014(032)007
【摘要】光伏作为微电网中的微电源有并网和孤岛两种典型的运行模式.并网时,公共连接点(PCC)处的电压和频率由大电网控制,光伏通常运行在最大功率捕获(MPPT)模式或定功率输出(PQ)模式,控制策略相对成熟;孤岛时,由于失去大电网支撑,如果仍然采用定功率输出,会导致微电网内电压和频率的崩溃.文章在分析了控制策略转变需求的基础上,提出了基于主从模式的下垂控制策略,可以使光伏在孤岛运行时,动态维持微电网内能量平衡,稳定母线电压,同时使得光伏之间及光伏和其他微电源之间有效配合、协调控制.
【总页数】6页(P933-938)
【作者】张富宏;周玮;孙辉;林涛;丛宇
【作者单位】大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024;大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024;大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024;大连供电公司发展策划部,辽宁大连116001;大连供电公司发展策划部,辽宁大连116001【正文语种】中文
【中图分类】TM615
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逆变器输出有功功率为Pref 、无功功率为Qref 时，其参考电流应为：
对进行dq变换可得：
（2）
（3） 从式(3)可以看出，原来的三相电压之间存在耦合关系，经过变 换后，变成不存在耦合关系的d轴和q轴分量，且ud是常数，uq = 0。 设经dp变换得的逆变器的输出电流分别为id、iq。因存在uq = 0，当设
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图2 功率和功率因素控制模型 （2）电流控制模型 将参考电流与实际电感电流id、iq比较，通过PI调节其差值、dq解 耦和电网电压前馈补偿得到调制信号uref。电流控制模型如图3所示：
图4 I_b保护出口部分模块图 电流保护出口部分是由S-Function模块和Relational Operator模块以 及EnabledSubsystem模块构成，如图4是的保护出口部分。首先经过SFunction模块对B相电流进行采样，然后通过傅氏算法计算采样值，并与 整定电流比较；微机保护在动作之前要保持状态，因而增加EnabledSubsystem模块，最后通过与A、C相电流保护信号“或”的结果决定断路器 是否动作并切除故障。当输出为0时，断路器跳闸，切除故障线路；当 输出为1时，断路器不动作。从而实现系统微机继电保护。 以B、C两相短路为例，对系统进行故障仿真模拟。本文模拟电流 Ⅰ段保护时，在0.1s时Timer模块给一个触发信号使Three-Phase Fault模块
ELECTRONICS WORLD・探索与观察
光伏发电PQ控制策略研究
安徽理工大学电气与信息工程学院 潘惠琴
为了提高光伏电池的利用率，从PQ控制原理入手，搭建PQ控 制模型，测得THD畸变较小，保证了并网电流质量，满足并网控制 精度要求，证明了仿真模型的正确性和有效性。
0 引言
随着全球工业化的迅速发展，对传统的不可再生能源的需求量急 剧加大，人们迫切的寻找清洁的、可再生的新能源来代替传统能源， 使得以可再生能源为主的分布式发电技术发展较为迅速（陈炜,艾欣, 吴涛,刘辉.光伏并网发电系统对电网的影响研究综述[J].电力自动化设 备,2013,33(02):26-32+39;曹龙汉,余佳玲,李景南,陈福光.基于MATLAB/ Simulink的光伏电池仿真建模研究[J].半导体光电,2015,36(05):718-721; 蔡国伟,陈冲,孔令国,彭龙,章昊.风电/光伏/制氢/超级电容器并网系统建 模与控制[J].电网技术,2016,40(10):2982-2990）。
3 结束语
本文采用全波傅氏算法编写的S函数，对故障电流进行取值， 模拟三段式电流保护实验。在整个仿真实验中，验证了傅氏算法计 算精度、响应和动作速度均适中的特性，在针对单电源电力线路的 两相短路故障，通过对仿真波形的分析，更好的掌握三段式电流保 护的基本原理。本文仿真实验不仅是模块的搭建，重要的是算法编 写，使仿真实验更加符合微机继电保护的实际应用。
（4）
2 PQ控制模型 PQ控制采用SPWM调制方式，主要包括三个环节：软件锁相
（SPLL）与dq变换、功率和功率因素控制、电流控制。PQ控制模 型如图1所示：
1 恒功率（PQ）控制
一般而言，PQ控制主要用的输出来完成这一目
标。因其控制方法简单，采用较为广泛。
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4 结论
本文从PQ控制原理入手，并搭建仿真模型，仿真结果表明PQ 控制模型能够对有功功率和无功功率进行解耦控制，证明了该模型 的可行性。
作者简介：刘卓（1994—），安徽宿州人，硕士研究生，现就读于 安徽理工大学。
（上接第52页）
formation模块实现dq变换。该模型如图4所示。 3 仿真结果与分析
图3 电流控制模型
图5 仿真结果 对并网电流进行谐波分析，得到THD=4.76%，满足满足光伏 并网标准中的控制精度要求。
图4 SPLL与dq变换 （3）SPLL与dq变换模型 PQ控制模型输入为逆变输出电压u和电感电流，其中，dq变 换的参考角频率，主要是通过SPLL（锁相环）跟踪电网电压得到 的，同时SPLL实现这两者之间的同频同相。使用abc_to_dq0 Trans-
现假设并网逆变器输出三相基波电压
，相电压幅值
为 ，各相电压可表示成：
（1） 从三相静止abc坐标系变换到旋转dq坐标系下的公式为：
图1 PQ控制模型 （1）功率和功率因素控制模型 光 伏 电 池 M P P T 控 制 为 P Q 控 制 提 供 参 考 有 功 Pref ， 由 式
可得到参考无功功率，用Switch模块进行两种方式的 切换。根据式（4）得到idref 和iqref。该模型如图（2）所示：
（下转第54页）
ELECTRONICS WORLD・探索与观察
动作。由图5所示，是S-Function对相电流的取值，因为本文设置是B、C 相的相间短路，可以看出B、C相在0.1s后出现了较大的短路电流。然后 通过和整定值比较，判断是否动作，从而实现Ⅰ段保护。
图3 三段式过电流保护仿真系统图
图5 S-Function模块取样输出图