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光伏元件的输出功率是其所受日照强度、器件内部结温的非线性函数。在外部环境稳定的情况下,光伏元件存在唯一的最大功率输出点。本文提出了一种光伏发电系统最大功率点跟踪算法,在传感器精度保证的条件下,能够大大提高系统在光照变化的条件下的适应性。 相似文献
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以光伏电池的工作原理与等效电路为研究基础,利用MATLAB软件对光伏电池的工程模型进行建模仿真,计算分析了影响功率变化的因素;研究了最大功率点跟踪,通过仿真模拟分析了最大功率跟踪效果.结果表明,该方法能够确保光伏电池以最大功率输出,提高了光伏系统的发电效率.计算对比了光伏电池的发电量与客车空调耗电量,补电量最高可达耗电... 相似文献
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以西藏高寒地区光伏提水草场喷灌为研究对象,利用噶尔站太阳辐射数据,构建日照分布函数模型及光伏阵列最大输出功率模型,计算出设计灌溉面积2.07hm^2草场所需光伏阵列系统的峰值功率,为草场优化配置32块光伏板,即峰值功率为6.88kW时,可以满足项目区生育期的灌水需求。工程应用表明:光伏匹配模型和优化计算所确定的光伏板数量和功率是可行的,能够驱动水泵正常运行,满足燕麦灌水需求。 相似文献
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本文对最大功率点跟踪技术进行深入的研究,根据其输出的非线性关系选择一个最大功率点跟踪的方法,从而设计了一款基于MPPT(Maximum Power Point Tracking)技术的光伏充电系统,对提高能源的利用率具有非常重要的意义。本论文设计主要由光伏电池模型、DC/DC控制器、MPPT控制器、蓄电池、四部分组成。结合DC/DC变换器对常用MPPT算法进行仿真。本文DC/DC控制电路选择前级升压后级降压的电路对蓄电池进行控制,然后在MATLAB-Simulink建立光伏电池仿真模型,进行实验测试证明本设计的合理性,满足设计需求。 相似文献
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为探究一种新型的自适应最大功率跟踪算法,提出了基于AVR单片机的光伏水泵系统控制结构.将遗传算法与占空比扰动观察法(P&O)相结合,根据遗传算法的原理计算推导出DC-AC变换器的占空比,可以实现快速搜索到光伏水泵系统的最大功率跟踪点,以克服外界环境的剧烈变化对控制器造成的干扰.通过Simulink环境下的仿真试验,验证了基于遗传算法实现的MPPT方法具有良好的自适应性以及稳定性.在光伏水泵系统的试验平台上进行相关的抽水试验,结果表明:建立于遗传算法进而实现MPPT算法而设计的系统,对于外界不断的气候变化,该光伏水泵系统都可以较好地应对,综合效率基本稳定在60%以上.所开发的系统可以实现对水泵负载的可靠控制,系统工作稳定,整体效率较高,为光伏水泵系统的优化控制提供了参考. 相似文献
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燃料电池三点比较实时电阻匹配最大功率跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
依据最大功率传输理论以及燃料电池电气的特性,提出了一种适用于燃料电池的最大功率跟踪控制方法。该方法通过实时在线检测燃料电池工作点处的输出电压与电流并计算燃料电池的内阻和理想状态下欧姆极化区的开路电压,求解出最大功率点对应的电流型变换器的参考电流。通过控制变换器使燃料电池能够较为稳定地工作在燃料电池欧姆极化区的最大功率输出点处。当外界环境发生变化时,通过电流型扰动观察法完成对燃料电池的最大功率点跟踪。所提算法具有功率自校正功能,以减小算法本身对燃料电池功率输出的扰动。仿真结果表明:当负载或者工作环境发生变化时,该算法可以有效地跟踪燃料电池的最大功率点。 相似文献
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针对传统的农业物联网路由以及网关选址时,考虑实际地形对传输损耗的影响不够,导致节点电能的浪费以及维护费用增加的问题,本文首先对农场地形以及已布置终端的位置进行建模,使用K-means算法确定路由初始位置以及该路由负责对接的终端。在考虑电磁波自由空间损耗以及绕射损耗的前提下设计合理的适应度函数,基于一种可变惯性系数的粒子群优化算法对路由和网关的位置进行优化。最终模型给出最大的电磁波损耗数据,用于在确定节点的最大发射功率时提供参考。算例仿真发现,路由位置通过PSO算法寻优,最大传输损耗最多可降低27.82%。实地检验发现,本算法所选取的最优点通信质量显著高于其附近的点,RSSI提升达12%～20%。模型最终给出的路由和网关最大传输损耗与最优布局位置对于实际节点铺设具有指导性意义。 相似文献
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提出一种基于移动最小二乘法的点云模型尖锐特征提取算法.首先使用投影残差来识别潜在的特征点,然后采用一种优化的主元分析法光顺潜在的特征点,再利用改进的折线生长方法生成特征线,最后为模型建立角点完善提取的特征线.实验表明,本文算法运行稳定,性能优于其他算法,可以准确地捕捉点云模型上的特征线. 相似文献
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针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。 相似文献
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推进蔬菜机械化与无人化种植能够保障优良的蔬菜规模化种植技术效益,有力保证蔬菜质量与品质,有利于蔬菜规模化生产种植技术产业体系的发展。利用无人拖拉机作业GPS定位点集将实际农业作业区域转化为规则矩形,在此基础上建立以无人拖拉机总转弯距离最短为优化模型,采用蚁群算法对无人拖拉机耕地作业路径序列进行搜索。同时考虑到传统蚁群算法易陷入局部最优、全局搜索能力不足等问题,提出一种基于和声搜索策略的改进蚁群算法,通过引入sigmoid函数与和声搜索机制改善路径搜索能力,得到高质量耕地作业路径序列。将传统蚁群算法(AC)、精英蚁群算法(ELAC)作为对比算法,将传统梭形、回形作业方法作为路径对比作业方法,针对不同耕地作业规模进行无人拖拉机作业路径搜索试验。结果表明,本文算法得到的总转弯距离较梭形耕法降低35.53%～43.08%、较回形耕法降低24.98%～86.88%。精英蚁群算法在小规模作业区域中性能较优,但随着蔬菜大田规模扩大,改进和声蚁群算法优化效果更明显。 相似文献
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利用遗传算法强全局随机搜索特点,结合DRNN神经网络对非线性数据具有鲁棒性和自学习能力的优点,通过将历年农机总动力数据作为时间序列进行分析,建立DRNN神经网络预测模型对农机总量进行预测。本文采用遗传算法对DRNN神经网络进行训练,可克服基于梯度算法的神经训练算法的缺点,收敛速度快,可达到全局最优。通过与校验用数据的比较证明本文建立的预测模型具有较高的精度。 相似文献
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光伏离心泵负载匹配研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为优化离心泵负载与光伏系统的匹配特性,首先根据晴天光照分布特征通过系统配置估算方法得到所需离心泵负载在最高光照时的基本配置参数,然后根据离心泵运行的流量和扬程特性,采取不同额定流量与最大流量之比与系统匹配,分别对不同匹配下的系统性能进行分析,最后选取较优性能下的负载参数对泵选型并进行实验。结果表明:流量扬程特性曲线较斜的离心泵更适合于光伏水泵全工况运行,系统效率随离心泵的最大光照时流量与额定流量比值增大而增大,比值在1.1~1.2的离心泵,其系统全天具有较高的效率。研究结果可为光伏离心泵负载选型及优化提供参考。 相似文献