CN107017664B - 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法 - Google Patents

一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107017664B
CN107017664B CN201710426872.8A CN201710426872A CN107017664B CN 107017664 B CN107017664 B CN 107017664B CN 201710426872 A CN201710426872 A CN 201710426872A CN 107017664 B CN107017664 B CN 107017664B
Authority
CN
China
Prior art keywords
wind
generating system
tracking
kth
output
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710426872.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107017664A (zh
Inventor
王兴贵
李源启
王海亮
杨维满
马平
郭群
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lanzhou University of Technology
Original Assignee
Lanzhou University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lanzhou University of Technology filed Critical Lanzhou University of Technology
Priority to CN201710426872.8A priority Critical patent/CN107017664B/zh
Publication of CN107017664A publication Critical patent/CN107017664A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107017664B publication Critical patent/CN107017664B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H02J3/385
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05FSYSTEMS FOR REGULATING ELECTRIC OR MAGNETIC VARIABLES
    • G05F1/00Automatic systems in which deviations of an electric quantity from one or more predetermined values are detected at the output of the system and fed back to a device within the system to restore the detected quantity to its predetermined value or values, i.e. retroactive systems
    • G05F1/66Regulating electric power
    • G05F1/67Regulating electric power to the maximum power available from a generator, e.g. from solar cell
    • H02J3/386
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy
    • Y02E10/56Power conversion systems, e.g. maximum power point trackers
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/76Power conversion electric or electronic aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Eletrric Generators (AREA)
  • Control Of Electrical Variables (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法,用一个DC/DC直流变换电路实现系统最大功率的分时跟踪。主要是以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据,当预测到光照强度将要发生较大变化时,系统开始跟踪光伏发电系统。同理,若风速将要发生较大变化时,系统切换跟踪目标。整个运行过程中为避免切换频率过高,影响系统稳定性,依据风速和光照强度的预测值与仿真模型确定切换跟踪目标时的最小判定值,防止误动。结构简单,既可以实现最大功率的分时跟踪功能又能降低成本。使系统输出稳定,实现资源优化配置。

Description

一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法
技术领域
本发明涉及一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法,特别是实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风光互补发电系统的最大功率的方法。
背景技术
近年来,随着工业的快速发展,人类对于能源的需求量不断增加。而化石和矿物能源的过度开采与利用势必会造成能源枯竭、破坏生态环境。加速清洁能源的普及与推广,已成为世界各国实行可持续发展道路的必然选择。太阳能和风能在时间上的互补性使得风光互补发电系统在资源分布上具有很好的匹配性。
在初始阶段,风光互补发电系统只是简单的将风力发电系统和光伏发电系统进行了组合。在此结构中风力发电系统经过AC/DC整流电路与DC/DC直流变换电路后连接到直流母线上,光伏发电系统经DC/DC直流变换电路升压后并联到直流母线上。但是其成本较高。随着电力电子技术、智能控制的高速发展以及诸多学者对风光互补发电技术的深入研究,很多先进的最大功率跟踪方法已日臻完善。
太阳能、风能易受到天气变化、光照强度变化等因素的影响,具有波动性、间歇性等特点。当自然条件变化时,系统的输出功率也会随之变化。在使用一个DC/DC直流变换电路的风光互补发电系统中,适宜的最大功率跟踪方法至关重要,既可以降低成本又能实现最大功率跟踪(MPPT)功能。保证系统稳定输出,达到资源最优化配置。
发明内容
本发明的目的是用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风力发电系统和光伏发电系统的最大功率。
本发明是一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法,风力发电系统与光伏发电系统共用一个DC/DC直流变换电路,其步骤为:
步骤1:在风光互补发电系统正常运行的情况下,采集风力发电系统的输出电流iw、光伏发电系统的输出电流is、风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压E、风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0;检测风机的转速ω;根据采集到的风力发电系统的输出电压和输出电流计算风力发电系统的输出功率变化量ΔPw=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示风力发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;根据采集到的光伏发电系统的输出电压和输出电流计算光伏发电系统的输出功率变化量ΔPs=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示光伏发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;计算风机的转速变化量Δω=ωkk-1,其中ωk、ωk-1表示第k秒和第k-1秒时的风机转;计算风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压变化量ΔU0=Uk-Uk-1,其中Uk、Uk-1表示第k秒和第k-1秒时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;
步骤2:由风力发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Dw[k];同理,由光伏发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Ds[k];
步骤3:跟踪风力发电系统:计算并检测dPw/dω值的变化,其中Pw为风力发电系统的输出功率,若dPw/dω=0,即风力发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测风速值并计算风速的变化量|ΔSk|=Sk-Sk-1,单位为m/s,其中Sk、Sk-1表示第k秒和第k-1秒时风速预测值;依据对风速的预测值及仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔSmin,若在某一秒开始,风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(1)当dPw/dω=0且|ΔSk|>ΔSmin,说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪风力发电系统;占空比输出选择器输出Dw[k];
(2)当dPw/dω=0且|ΔSk|<ΔSmin,说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则不继续跟踪风力发电系统;切换跟踪目标,占空比输出选择器开始输出Ds[k];
步骤4:跟踪光伏发电系统:计算并检测dPs/dU0值的变化,其中Ps为光伏发电系统的输出功率,若dPs/dU0=0,光伏发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测并计算光照强度的变化量|ΔLk|=Lk-Lk-1,其中Lk、Lk-1表示第k秒和第k-1秒时光照强度预测值;依据对光照强度的预测值及仿真模型确定跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔLmin,若在某一秒开始,光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的光照强度变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(1)若dPs/dU0=0且|ΔLk|>ΔLmin,说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪光伏发电系统,占空比输出选择器输出Ds[k];
(2)若dPs/dU0=0且|ΔLk|<ΔLmin,则返回步骤3;
步骤5:用占空比输出选择器输出的Dw[k]或Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0
(1)当跟踪风力发电系统时,用Dw[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压:
(2)当跟踪光伏发电系统时,用Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压:
其中:U0表示风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;E表示风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压;Dw[k]表示跟踪风力发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比;Ds[k]表示跟踪光伏发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比。
由以上步骤可以实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风力发电系统的输出功率和光伏发电系统的输出功率,使风光互补发电系统工作在最大功率点。
本发明的有益之处在于:在使用一个DC/DC直流变换电路的风光互补发电系统中,既可以降低成本又能实现最大功率跟踪(MPPT)功能,保证系统稳定输出,结构简单,达到资源最优化配置。
附图说明
图1是风光互补发电系统结构图,图2是最大功率分时跟踪方法原理框图,图3是最大功率分时跟踪方法流程图。
具体实施方式
本发明是一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法,如图1所示,风力发电系统与光伏发电系统共用一个DC/DC直流变换电路,其步骤为:
步骤1:在风光互补发电系统正常运行的情况下,采集风力发电系统的输出电流iw、光伏发电系统的输出电流is、风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压E、风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0;检测风机的转速ω;根据采集到的风力发电系统的输出电压和输出电流计算风力发电系统的输出功率变化量ΔPw=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示风力发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;根据采集到的光伏发电系统的输出电压和输出电流计算光伏发电系统的输出功率变化量ΔPs=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示光伏发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;计算风机的转速变化量Δω=ωkk-1,其中ωk、ωk-1表示第k秒和第k-1秒时的风机转速;计算风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压变化量ΔU0=Uk-Uk-1,其中Uk、Uk-1表示第k秒和第k-1秒时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;
步骤2:由风力发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Dw[k];同理,由光伏发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Ds[k];
步骤3:跟踪风力发电系统:计算并检测dPw/dω值的变化,其中Pw为风力发电系统的输出功率,若dPw/dω=0,即风力发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测风速值并计算风速的变化量|ΔSk|=Sk-Sk-1,单位为m/s,其中Sk、Sk-1表示第k秒和第k-1秒时风速预测值;依据对风速的预测值及仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔSmin,若在某一秒开始,风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(3)当dPw/dω=0且|ΔSk|>ΔSmin,说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪风力发电系统;占空比输出选择器输出Dw[k];
(4)当dPw/dω=0且|ΔSk|<ΔSmin,说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则不继续跟踪风力发电系统;切换跟踪目标,占空比输出选择器开始输出Ds[k];
步骤4:跟踪光伏发电系统:计算并检测dPs/dU0值的变化,其中Ps为光伏发电系统的输出功率,若dPs/dU0=0,光伏发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测并计算光照强度的变化量|ΔLk|=Lk-Lk-1,其中Lk、Lk-1表示第k秒和第k-1秒时光照强度预测值;依据对光照强度的预测值及仿真模型确定跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔLmin,若在某一秒开始,光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的光照强度变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(3)若dPs/dU0=0且|ΔLk|>ΔLmin,说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪光伏发电系统,占空比输出选择器输出Ds[k];若dPs/dU0=0且|ΔLk|<ΔLmin,则返回步骤3;
上述步骤3与步骤4中的判定条件及跟踪目标列表如下:
表1最大功率分时跟踪方法
步骤5:用占空比输出选择器输出的Dw[k]或者Ds[k]调整风光互补发电系统的输出电压U0,从而分时跟踪风力发电系统、光伏发电系统的输出功率,使风光互补发电系统工作在最大功率点。其中风光互补发电系统的输出电压:
其中E为风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压,U0为风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压,D为占空比。
如图1所示,风力发电系统1由AC/DC整流电路2整流后由DC/DC直流变换电路5升压,然后经过DC/AC逆变电路6接入负载8。光伏发电系统4由DC/DC直流变换电路5升压,然后经过DC/AC逆变电路6接入负载8。光伏发电系统4由光伏电池板3组成。此系统的特点是风力发电系统1经过AC/DC整流电路2与光伏发电系统4的输出端并联,然后由DC/DC直流变换电路5升压后再经过DC/AC逆变电路6接入负载8。
由于风光互补发电系统会受到风速、光照强度等自然条件的制约和影响,其输出功率并不稳定。适宜的最大功率跟踪方法使得系统在自然条件变化时,可以快速跟踪风光互补发电系统的输出功率。由于风速和光照强度的随机性,以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据,对风力发电系统和光伏发电系统的输出功率进行分时跟踪,就可以实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风光互补发电系统的最大功率。
如图2所示,以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据,对风光互补发电系统的最大功率进行跟踪。当预测到风速即将发生变化时,开始跟踪风力发电系统;若预测到光照强度发生变化时,则开始跟踪光伏发电系统。这样就可以实现用一个DC/DC直流变换电路对风光互补发电系统输出功率进行分时跟踪。该最大功率跟踪方法可以有效的使风光互补发电系统分时跟踪系统的输出功率,提高了发电效率。
如图3所示,首先采集风光互补发电系统的输出电压与输出电流等参数,计算功率及其他参数的变化量。然后由风力发电系统和光伏发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比,再根据风速和光照强度的预测值与最小判定值确定是否跟踪目标。
具体实施步骤如下:
步骤1:在风光互补发电系统正常运行的情况下,采集风力发电系统的输出电流iw、光伏发电系统的输出电流is、风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压E、风机的转速ω、风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0。根据采集到的风力发电系统的输出电流和输出电压计算风力发电系统的输出功率变化量ΔPw;根据采集到的光伏发电系统的输出电流和输出电压计算光伏发电系统的输出功率变化量ΔPs
步骤2:由风力发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Dw[k];由光伏发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Ds[k];
步骤3:跟踪风力发电系统。计算并检测dPw/dω值的变化,其中Pw为风力发电系统的输出功率,若dPw/dω=0,即风力发电系统达到最大功率。用BP神经网络预测风速值,在风速的正常变化范围内取一典型样本数据模拟实际测量数据,风速预测结果对比如下表:
表2风速预测结果对比
从以上表可以得出,以BP神经网络对风速的预测值为依据,计算风速的变化量ΔSi=Si+1-Si,单位为m/s。依据对风速的预测值与仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔSmin。若在某一秒开始,风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒时的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值。
(1)当dPw/dω=0且|ΔSi|>ΔSmin,说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪风力发电系统。占空比输出选择器开始输出Dw[k];
(2)当dPw/dω=0且|ΔSi|<ΔSmin,说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则不继续跟踪风力发电系统。切换跟踪目标,占空比输出选择器开始输出Ds[k];
步骤4:跟踪光伏发电系统。计算并检测dPs/dU0值的变化,其中Ps为光伏发电系统的输出功率,若dPs/dU0=0,光伏发电系统达到最大功率。用BP神经网络预测光照强度值,在光照强度的正常变化范围内取一典型样本数据模拟实际测量数据,光照强度预测结果对比如下表:
表3光照强度预测结果对比
以上表可以得出,以BP神经网络对光照强度的预测值为依据,计算光照强度的变化值|ΔLi|,单位为W/m2。依据对光照强度的预测值与仿真模型确定跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔLmin。若在某一秒开始,光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的光照强度变化量为跟踪目标时的最小判定值。
(1)若dPs/dU0=0且|ΔLi|>ΔLmin,说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪光伏发电系统,占空比输出选择器输出Ds[k];
(2)若dPs/dU0=0且|ΔLi|<ΔLmin,说明在下一秒光照强度的变化不会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则不继续跟踪光伏发电系统,则返回步骤3;
步骤5:用占空比输出选择器输出的Dw[k]或者Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压。
(1)当跟踪风力发电系统时,用Dw[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压:
(2)当跟踪光伏发电系统时,用Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压:
其中:U0表示风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;E表示风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压;Dw[k]表示跟踪风力发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比;Ds[k]表示跟踪光伏发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比;
由以上步骤可以分时跟踪风光互补发电系统的输出功率,使风光互补发电系统工作在最大功率点。
本发明为了避免切换频率过高影响系统稳定运行,主要依据对风速的预测值与仿真模型确定风力发电系统跟踪目标时的最小判定值ΔSmin,依据对光照强度的预测值与仿真模型确定光伏发电系统跟踪目标时的最小判定值ΔLmin。在实际应用中,应对系统的控制精度要求、并网电能质量及发电站所在地理位置的天气状况进行综合考量。

Claims (1)

1.一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法,风力发电系统与光伏发电系统共用一个DC/DC直流变换电路,其特征在于,其步骤为:
步骤1:在风光互补发电系统正常运行的情况下,采集风力发电系统的输出电流iw、光伏发电系统的输出电流is、风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压E、风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0;检测风机的转速ω;根据采集到的风力发电系统的输出电压和输出电流计算风力发电系统的输出功率变化量ΔPw=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示风力发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;根据采集到的光伏发电系统的输出电压和输出电流计算光伏发电系统的输出功率变化量ΔPs=Pk-Pk-1,其中Pk、Pk-1表示光伏发电系统第k秒和第k-1秒时的输出功率;计算风机的转速变化量Δω=ωkk-1,其中ωk、ωk-1表示第k秒和第k-1秒时的风机转速;计算风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压变化量ΔU0=Uk-Uk-1,其中Uk、Uk-1表示第k秒和第k-1秒时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;
步骤2:由风力发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Dw[k];同理,由光伏发电系统MPPT控制方法得到风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的电压占空比Ds[k];
步骤3:跟踪风力发电系统:计算并检测dPw/dω值的变化,其中Pw为风力发电系统的输出功率,若dPw/dω=0,即风力发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测风速值并计算风速的变化量|ΔSk|=Sk-Sk-1,单位为m/s,其中Sk、Sk-1表示第k秒和第k-1秒时风速预测值;依据对风速的预测值及仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔSmin,若在某一秒开始,风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(1)当dPw/dω=0且|ΔSk|>ΔSmin,说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪风力发电系统;占空比输出选择器输出Dw[k];
(2)当dPw/dω=0且|ΔSk|<ΔSmin,说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响,则不继续跟踪风力发电系统;切换跟踪目标,占空比输出选择器开始输出Ds[k];
步骤4:跟踪光伏发电系统:计算并检测dPs/dU0值的变化,其中Ps为光伏发电系统的输出功率,若dPs/dU0=0,光伏发电系统达到最大功率;用BP神经网络预测并计算光照强度的变化量|ΔLk|=Lk-Lk-1,其中Lk、Lk-1表示第k秒和第k-1秒时光照强度预测值;依据对光照强度的预测值及仿真模型确定跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔLmin,若在某一秒开始,光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则确定这一秒的光照强度变化量为跟踪目标时的最小判定值;
(1)若dPs/dU0=0且|ΔLk|>ΔLmin,说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响,则继续跟踪光伏发电系统,占空比输出选择器输出Ds[k];
(2)若dPs/dU0=0且|ΔLk|<ΔLmin,则返回步骤3;
步骤5:用占空比输出选择器输出的Dw[k]或Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U0
(1)当跟踪风力发电系统时,用Dw[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压:
(2)当跟踪光伏发电系统时,用Ds[k]调整风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压
其中:U0表示风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路的输出电压;E表示风力发电系统与光伏发电系统并联后的输出电压;Dw[k]表示跟踪风力发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比;Ds[k]表示跟踪光伏发电系统时风光互补发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比;
由以上步骤可以实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风光互补发电系统的输出功率,使风光互补发电系统工作在最大功率点;既可以降低成本又能实现最大功率跟踪(MPPT)功能,保证系统稳定输出,达到资源最优化配置,而且结构简单,降低了成本。
CN201710426872.8A 2017-06-08 2017-06-08 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法 Active CN107017664B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710426872.8A CN107017664B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710426872.8A CN107017664B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107017664A CN107017664A (zh) 2017-08-04
CN107017664B true CN107017664B (zh) 2019-04-30

Family

ID=59452346

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710426872.8A Active CN107017664B (zh) 2017-06-08 2017-06-08 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107017664B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106779065A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 北京理工大学珠海学院 一种光伏阵列的最大功率点跟踪方法及系统
CN109672218B (zh) * 2018-12-25 2023-02-03 新疆金风科技股份有限公司 风电机组的功率控制方法和装置
CN113625821B (zh) * 2021-08-09 2023-07-07 固德威技术股份有限公司 一种动态mppt控制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105186969A (zh) * 2015-08-24 2015-12-23 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司 一种具有无功自补偿风光互补发电控制方法及系统
CN105446411A (zh) * 2015-11-27 2016-03-30 苏州市职业大学 一种基于风光互补混合发电功率的mppt控制系统
CN106059448A (zh) * 2016-06-24 2016-10-26 华北电力大学 基于监督预测控制的风光互补发电系统功率协调控制方法
CN106712660A (zh) * 2016-12-28 2017-05-24 北方民族大学 风光互补发电系统的远程监控系统及其监控方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101951014A (zh) * 2010-10-29 2011-01-19 上海致远绿色能源有限公司 风光柴市电一体化供电系统
US9859714B2 (en) * 2015-06-18 2018-01-02 Sparq Systems Inc. Multiple input three-phase inverter with independent MPPT and high efficiency

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105186969A (zh) * 2015-08-24 2015-12-23 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司 一种具有无功自补偿风光互补发电控制方法及系统
CN105446411A (zh) * 2015-11-27 2016-03-30 苏州市职业大学 一种基于风光互补混合发电功率的mppt控制系统
CN106059448A (zh) * 2016-06-24 2016-10-26 华北电力大学 基于监督预测控制的风光互补发电系统功率协调控制方法
CN106712660A (zh) * 2016-12-28 2017-05-24 北方民族大学 风光互补发电系统的远程监控系统及其监控方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107017664A (zh) 2017-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
De Broe et al. A peak power tracker for small wind turbines in battery charging applications
Fathabadi Novel highly accurate universal maximum power point tracker for maximum power extraction from hybrid fuel cell/photovoltaic/wind power generation systems
CN100555155C (zh) 一种太阳能光伏电池最大功率点追踪的方法
Fathabadi Novel standalone hybrid solar/wind/fuel cell/battery power generation system
CN104135030B (zh) 一种用于智能电网的柔性孤岛‑并网控制装置及方法
CN107017664B (zh) 一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法
CN104638668B (zh) 一种光伏发电并网控制方法及系统
CN103914097B (zh) 光伏发电系统最大功率点快速跟踪方法
CN102751729A (zh) 含风电场的电网静态电压稳定控制的研究方法
CN109494793A (zh) 一种基于锂电容的兼顾一次调频的光伏分级储能系统
CN106953356A (zh) 一种孤岛模式下的无储能风光柴互补供电系统及方法
CN105356508B (zh) 基于psd-bpa的电网风电接入评价系统及其方法
Liao et al. Model predictive control based coordinated voltage control for offshore radial DC-connected wind farms
CN107545327A (zh) 基于支持向量机的光伏发电短期输出功率综合预测方法
CN107204731B (zh) 基于几何平均数的风光互补发电系统mppt控制方法
Benlahbib et al. Fractional order PID controller for DC link voltage regulation in hybrid system including wind turbine-and battery packs-experimental validation
Gianto et al. Modeling of SCIG-Based Variable Speed Wind Turbine in Power Factor Control Mode for Load Flow Analysis
CN107968432B (zh) 一种提高光伏电池板输出利用率的控制方法
Ahmed et al. Simulation and control of a hybrid PV-wind system
Simoiu et al. Towards hybrid microgrid modelling and control. A case study: Subway station
CN108233373B (zh) 考虑天气场景的分布式光伏接入配电网的概率谐波分析方法
Chatterjee et al. Hybrid generation scheme for delivering irrigation loads and other critical loads with smart IoT based control
Yan et al. Power reserve control strategy in the left‐side of maximum power point for primary frequency regulation of grid‐connected photovoltaic systems
Ramkumar et al. A Hybrid AI Based and IoT Model Generation of Nonconventional Resource of Energy
CN205753400U (zh) 一种家用直流微电网稳压电路

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant