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主流MPPT算法匯總【精華】
日期:2014-10-15   [復(fù)制鏈接]
責(zé)任編輯:evan 打印收藏評論(0)[訂閱到郵箱]
主流MPPT算法匯總
一.雙模式調(diào)節(jié)法(Two-Mode MPPT Control)

該方法是由我們公司去年成功設(shè)計并應(yīng)用于機(jī)器上的追蹤法,我會在不涉及機(jī)密的范圍內(nèi)和大家分享下設(shè)計理念。試想,在早晨傍晚的弱光或陰天的情況下,為何依然需要MPPT高精度的追蹤最大功率點呢?基于這種觀點,我們工程團(tuán)隊開始討論并且著手編程。由于光照強(qiáng)度對于系統(tǒng)輸出功率有直接的線性影響,首先逆變器會對采集的功率進(jìn)行分析,如果低于25%的額定功率,逆變器將用P&O方法來尋找波峰;反之則切換為二級步伐控制的IC方法。其實這種方法就好像優(yōu)勝劣汰,精益求精。然而,該方法的局限性也是非常明顯的,最明顯的地方是一定要求逆變器輸入直流功率必須在25%以上。然而澳大利亞還是有相當(dāng)一部分的家庭喜歡先購買交大容量的逆變器和部分組件,等一年兩年以后再把系統(tǒng)擴(kuò)容。通常他們會選購組件功率2倍以上的逆變器,也有一部分會采用4倍以上的。除此之外,易編程,易理解,易應(yīng)用都是這套算法的出色之處。我要為團(tuán)隊點個贊。
二.波動糾錯控制算法(Ripple Correction Control)

該算法其實是把INC和試錯法結(jié)合后的另外一種優(yōu)化算法。相比于試錯法,RCC徹底的改進(jìn)了需要假設(shè)的這個缺陷。同樣RCC也繼承了這兩個方法的缺點,比如較長的反應(yīng)處理時間以及高平處理器帶來的噪音和發(fā)熱問題。

三.散點掃描優(yōu)化法(Particle Swarm Optimization)

該方法一反之前的追蹤法邏輯概念,逆其道而設(shè)計。控制器會散播大量的追蹤點在IV曲線,在設(shè)定的時間段內(nèi)進(jìn)行回收及分析。不再是比較向量的變化以及漸進(jìn)趨勢,而是重新繪制一個模擬的IV曲線,進(jìn)而準(zhǔn)確的判定最大功率點。以下是該方法的算法以及判定流程圖。


相比于這些傳統(tǒng)的算法,近年來人工邏輯算法也十分熱門,但是穩(wěn)定性以及準(zhǔn)確度尚有待時間的檢驗。恕本人英文程度有限不知道怎么準(zhǔn)確翻譯為中文,在這里僅僅給出此類算法的判定流程圖,諸位可以參考并選擇性采納。
Fuzzy Logic Control邏輯計算圖
Fuzzy Logic Control判定參數(shù)表
Fuzzy Logic Control邏輯判定圖
Artificial Neural Network邏輯判定圖。
 
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