行业-电子政务-对每个单元组执行最大功率点跟踪的光伏发电系统.zip

她用的转换器是boost。 计数器变量用于提供延迟，以便转换器稳定。 负载是电阻性的。

基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。其中，MPPT采用扰动观测法，蓄电池充电采用三阶段充电控制。

MPPT PSO 由Koh Jia Shu Shun和Rodney Tan（PhD）开发1.00版 该模块执行基于粒子群优化算法的光伏电池板最大功率点跟踪。 这种MPPT PSO方法是使用MATLAB功能块中编写的MATLAB代码实现的。 该MPPT PSO模块从光伏面板获取电压和电流，并输出PWM开关信号以驱动DC转换器

首先介绍了光伏电池的模型结构和输出电压电流特性曲线,引出光伏发电系统最大功率点跟踪的两种算法原理,给出了算法实现的流程图,最后通过MATALB/SIMULINK进行仿真实验,并比较了两种算法的性能。

随着现代工业的迅猛发展和人们生活水平的提高，人们对电力能源的需求越来越高。传统石化能源为主的发电模式面临能源逐渐枯竭、环境污染严重等因素的制约，波浪能发电作为一种储备丰富、环保卫生、可再生的新能源，已经成为电力能源的重要来源之一。为了促进波浪能发电系统的持续高效运转，本文从波浪能的自身特点出发，详细梳理分析了波浪能的优点、波浪能发电系统的主要类型，在此基础上对几类典型最大波浪能跟踪控制方法进行对比分析，提出了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法。首先，在典型粒子群算法的基础上，结合反向数、反向学习、反向粒子群初始化、反向粒子群更新等，构建了一种反向粒子群算法，并通过典型测试算例验证反向粒子群算法的寻优性能。然后，以震荡浮子式波浪能发电系统为主要研究对象，通过分析震荡浮子式波浪能发电系统的运行原理，构建其数学模型和最大平均功率点模型，结合反向粒子群算法设计了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法，通过仿真试验可知，该方法能够有效的提高波浪能发电系统的最大功率点跟踪控制性能。

采用部分随机 (PSO) 部分确定性（HC，爬山）算法来促进部分阴影条件下的 MPPT。 相关论文可在http://www.ped.pwr.edu.pl/pdf-80969-16967?filename=Hybrid MPPT algorithm for.pdf 上找到。 随附的模型是由我的同事 Karol Basinski 开发的。 搜索算法类似于https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64056-hybrid-swarm-based-repetitive-controller-with-adaptive-forgetting-for-a-grid-tie-converter 。 如果您对PV建模感兴趣，还可以使用https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexcha

光伏发电的最大功率点跟踪研究，硕士论文,提出了若干种最大功率跟踪的方法

基于扰动法的光伏MPPT 的simulink模型 . 通过给定温度20°C，光照通过设定在850-- 1000之间进行扰动变化，通过搭建boost电路来直接实现扰动法的算法。其中通过PWM脉冲调试来改变电压，实现波动。

光伏设备的最大功率点跟踪技术，并不严格限于光伏技术，也可以经过改动用于电池储能等方面。