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光伏与低压弱电网系统的集成:采用Maximize-M卡尔曼滤波和自调P&O算法

DOI:10.1109/TIE.2018.2889617 期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:22:29
摘要: 本文提出了一种新型"自调谐扰动观察法(SPO)"用于快速最大功率点跟踪(MPPT),以及一种基于最大化M卡尔曼滤波器(MMKF)的控制技术,以实现"并网光伏系统在公共耦合点(PCC)连接线性/非线性负载时的最优运行"。所提出的SPO算法是传统扰动观察法的改进形式,成功解决了传统P&O算法固有的稳态振荡、动态响应慢和固定步长等问题。因此,SPO能极快速地追踪最大功率点(MPP),并精确地从光伏阵列提取最大功率。所提取的电能首先满足负载的有功需求,超出部分则馈入电网。在电力馈送过程中,基于MMKF的控制技术维持了电能质量和电力管理。该控制策略利用MMKF从电网电压和负载电流中提取基波分量,即使电网电压存在电压暂降、暂升、谐波畸变、直流偏移等不利工况时亦能实现。本文在开发的原型系统上测试了SPO MPPT算法和基于MMKF的控制技术,验证了这两种算法在光照变化、非线性负载以及电网过压、欠压、相位不平衡、电压谐波畸变等不同扰动条件下,于动态和稳态工况中均具备高效可靠的性能表现。
作者: Nishant Kumar,Bhim Singh,Bijaya Ketan Panigrahi
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研究概述 实验方案 设备清单

开发并测试一种用于最大功率点跟踪(MPPT)的自调谐扰动观察法(SPO)算法,以及基于最大化M卡尔曼滤波器(MMKF)的控制技术,以实现并网太阳能光伏系统在不同工况下的最优运行。

所提出的SPO MPPT算法和基于MMKF的控制技术有效缓解了传统方法中的问题,在各种电网和负载条件下实现了快速准确的功率提取与高电能质量。实验结果表明,其性能优于现有先进技术,且计算负担低,适用于低成本微处理器。

MMKF算法的复杂结构可能带来实施挑战,且该研究仅限于单相系统;未涉及三相系统的可扩展性及实际环境变化问题。

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