注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 多峰值Mppt Simulink仿真模型

  2. 多峰值Mppt Simulink仿真模型，三个串联PV构成多峰值模型，MATLAB2015b版本下亲测可用！建议使用不低于2015b版本的MATLAB！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-28
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：u011127242

  1. 3500W Mppt Simulink仿真模型

  2. 3500W Mppt Simulink仿真模型，三个串联PV构成多峰值模型，MATLAB2015b版本下亲测可用！建议使用不低于2015b版本的MATLAB！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-28
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：u011127242

  1. 基于模糊控制的光伏发电MPPT控制技术

  2. 随着全球经济的发展，能源问题日益尖锐，越来越多的国家开始关注能源利用及转换效率的问题。光伏发电具有无污染、无噪音、取之不尽、用之不竭等优点，因而越来越受关注。但是由于光伏系统本身非线性和光电池制造工艺复杂的特点，导致其转换效率一般为14％～15％。为了让太阳能电池阵列在同样日照、温度的条件下输出更多的电能，提出了最大功率点跟踪（MPPT）问题。 　　MPPT本质上是一个寻优过程。通过测量电压、电流和功率，以及比较它们之间的变化关系，决定当前工作点与峰值点的位置关系，然后控制电流（或电压）向当前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38564826

  1. 使用最大峰值功率跟踪器完善太阳能发电系统

  2. 最大峰值功率跟踪器（MMPT）电路内置于高效率的充电控制器中，通过动态地查找和利用最大功率点（MPP）来实现可用功率的最大化。在某些应用中，MPPT控制器可以提高多达50%的总可用功率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38674675

  1. 电源技术中的基于模糊策略的光伏发电MPPT控制技术

  2. 随着全球经济的发展，能源问题日益尖锐，越来越多的国家开始关注能源利用及转换效率的问题。光伏发电具有无污染、无噪音、取之不尽、用之不竭等优点，因而越来越受关注。但是由于光伏系统本身非线性和光电池制造工艺复杂的特点，导致其转换效率一般为14％～15％。为了让太阳能电池阵列在同样日照、温度的条件下输出更多的电能，提出了最大功率点跟踪(MPPT)问题。 　　MPPT本质上是一个寻优过程。通过测量电压、电流和功率，以及比较它们之间的变化关系，决定当前工作点与峰值点的位置关系，然后控制电流(或电压)向当前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：weixin_38716563

  1. 模拟局部阴影下的光伏特性曲线

  2. 通过simulink仿真模拟不同光照强度下的光伏模块串后的光伏特性，可以进行局部阴影下的光伏发电MPPT模拟仿真，仿真结果为多峰值形式，符合文献中规律特点，结果可导入工作空间，利用MATLAB进行绘图。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-30
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：wrsgenuis

  1. 基于模拟定位电路的多峰值MPPT方法

  2. 针对局部遮荫或者不同特性光伏组件组合的光伏发电系统，提出一种基于模拟定位电路的多峰值最大功率点跟踪方法。采用硬件模拟定位电路和软件数字控制算法相结合的方式，先利用定位电路在极短的时间内准确地找到多峰值情况下的全局最大功率点，再选择相应的控制算法进行跟踪调节和保持稳定，最终实现光伏发电系统的最大功率输出。与传统功率曲线扫描方法相比，该方法不需要使用高速的AD转换电路，对后级控制电路的扰动小，并且对系统工作效率的影响也非常小。仿真和实验的研究结果表明所提方法易于实现，稳定可靠。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：943kb
    • 提供者：weixin_38706782

  1. 阴影条件下基于迁移强化学习的光伏系统最大功率跟踪

  2. 在光伏系统中,光伏阵列往往会受到阴影条件(partial shading condition,PSC)的影响,造成光伏系统输出功率偏低以及功率-电压($P-V$)特性曲线出现多峰值的现象,从而导致常规最大功率跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法易陷入局部最优的问题.对此,设计一种基于迁移强化学习(transfer reinforcement learning,TRL)的MPPT算法.该算法将连续变量的动作空间分解为若干个小范围的子搜索空间,从而有效提高T

  3. 所属分类：其它