局部阴影情况下,光伏阵列功率-电压(P-U)特性曲线呈现多个极值点,传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法会失效。研究了粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)在光伏阵列(photovoltaic array)多峰MPPT中的应用,该方法根据多峰P-U曲线的特性,提出将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点电压处这一新思路,保证了粒子群算法不会陷入局部极值点且不会错过任何极值点。设置了粒子群算法的参数,同时提出有效的迭代终止策略,能够避免系统趋于稳定时的功率振荡。最后通过仿真验证了该算法在有、无阴影情况下均能够快速且准确地跟踪最大功率点,有效地提高了光伏阵列输出效率。
直流电网是解决新能源发电并网稳定性问题的研究热点。DC-DC变换器是连接不同电压等级直流电网的关键器件。MMC型DC-DC变换器采用模块化的拓扑结构,因而适用于高压大功率场合,其中单向MMC型DC-DC变换器适用于功率传输方向一定的电压变换场合,造价低、控制方式简单。但是目前对该拓扑的研究还比较少,相应的控制策略仍主要沿用MMC传统电平逼近的控制策略,国内目前也尚未有实际的示范工程,因此还需对该拓扑进行更深入的研究,提出适用于该拓扑的控制策略,为实际的示范工程提供一定的参考。该文提出了一种新型的适用于单向M M C型DC-DC变换器的控制策略,该控制策略将传统的电压追踪转变为电流追踪,在每个周期开始时刻计算出子模块的开通个数,通过控制子模块的开通和关断,使输出电流跟随参考电流变化。最后搭建了单向MMC型DC-DC变换器的仿真模型,仿真结果表明该控制策略可以很好地实现电压变换,输入侧电流波动小,是一种有效的控制策略。
