适用于光伏发电系统的神经网络最大功率点跟踪控制器研究
光伏发电系统中的最大功率点跟踪
光伏发电系统中的最大功率点跟踪摘要：所谓MPPT(最大功率点跟踪)，即是指控制器能够实时侦测太阳能电池板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使得光伏组件工作在最大功率点输出状态下，实现光伏逆变器的最大功率输入，提高阳光的利用率。
光伏电池输出特性具有明显的非线性,受到外部环境包括日照强度、温度、负载以及本身技术指标如输出阻抗等影响，只有在某一电压下才能输出最大功率，这时光伏阵列的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点，称之为最大功率点。
由于目前光伏电池的光电转换效率比较低，为了有效利用光伏电池，对光伏发电进行最大功率跟踪(MaximumPowerPointTracking ，简称MPPT)显得非常重要。
太阳能光伏并网发电系统太阳能电池原理太阳能电池由硅半导体PN 结构成，在硅半寻体中从硅原子的价电子层中分离出一个电子需要一定的能量，该能量称为硅的禁带宽度（在室温下硅的禁带宽度为1.12eV ），当一定强度的光照射到硅半导体时，能量大于硅的禁带宽度的光子将使硅半导体中的价电子受到激发而成为自由电子，从而在半导体内形成光生电子－空穴对，这些电子－空穴对由于热运动会向各个方向扩散。
当这些电子、空穴扩散到PN 结边界时在内建电场作用下，在N 区的电子－空穴会进入P 区，而在P 区的电子则在电场作用下进入N 区，从而在PN 结的两侧产生正负电荷的积累，使P 型层带正电，N 型层带负电，因此在PN 结上产生了电动势。
这个现像被称为“光生伏特效应”。
R光照图错误!文档中没有指定样式的文字。
.1光伏电池原理太阳能电池特性目前光伏系统中使用的电池多为硅太阳电池，包括单晶硅、多晶硅以及多晶硅薄膜电池，这些硅电池的输出具有强烈的非线性特性，他们的输出受太阳光照强度、环境温度以及负载的影响，如图错误!文档中没有指定样式的文字。
.2所示是在恒度温度下，不同光照强度时太阳能硅电池的输出特性。
(温度为25℃)图错误!文档中没有指定样式的文字。
光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究
光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略研究摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源技术得到广泛应用。
然而，由于太阳能辐射的不稳定性和光伏发电系统的非线性特性，光伏发电系统在不同工作条件下的最大功率点（MPP）会发生变化，从而导致系统效率的下降。
为了解决这一问题，本文研究了光伏发电系统最大功率点跟踪及并网控制策略，以提高系统的能量利用效率和稳定性。
1. 引言光伏发电系统是利用太阳能将光能转化为电能的设备，具有清洁、无污染等优点。
然而，光伏发电系统的高效运行面临着多个挑战，最大功率点跟踪和并网控制是其中重要的研究方向。
2. 光伏发电系统的最大功率点跟踪光伏发电系统的最大功率点是指输出功率最大的工作状态，实现最大功率点跟踪可以提高系统的能量利用效率。
最常用的最大功率点跟踪方法是基于模型的PID控制方法和基于启发式算法的MPPT算法。
其中，基于模型的PID控制方法适用于稳态工况，但对于光强较弱或快速变化的情况下可能会出现震荡现象；基于启发式算法的MPPT算法则可以在不同光照条件下实现较好的最大功率点跟踪效果，常用的算法包括P&O算法、IC 算法和INC算法等。
3. 光伏发电系统的并网控制策略光伏发电系统在并网运行时需要满足一定的电网要求，包括频率、电压和功率的稳定性要求。
为了实现光伏发电系统的稳定并网，常采用的控制策略包括直接功率控制和V/f控制。
直接功率控制是通过调节光伏发电系统的输出功率来控制系统的并网电流，可以实现稳定的功率注入电网，但对系统的稳定性要求较高；V/f控制通过控制光伏发电系统的输出电压与频率的比值来控制并网电流，对系统的稳定性要求相对较低。
4. 光伏发电系统最大功率点跟踪与并网控制策略的综合研究为了实现光伏发电系统最大功率点跟踪和稳定并网的综合控制，可以将两者结合起来进行研究。
常见的方法包括基于模型的控制策略和基于启发式算法的控制策略。
光伏发电系统的MPPT控制算法研究
光伏发电系统的MPPT控制算法研究随着可再生能源的重要性日益凸显，太阳能光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源供应方式，受到了广泛关注。
然而，光伏发电系统中存在一个重要的问题，即太阳能电池组的最大功率点（Maximum Power Point，简称MPPT）跟踪控制。
本文将探讨不同的MPPT控制算法，并分析其优缺点。
一、传统的光伏发电系统MPPT控制算法传统的MPPT控制算法主要包括开环控制和闭环控制两种形式。
开环控制算法主要依赖于模糊控制、PID控制和全局搜索等方式，通过调整光伏电池组的电压和电流来实现最大功率点跟踪。
然而，开环控制算法具有很大的局限性，容易受环境变化和外界干扰的影响，难以保持稳定的跟踪效果。
闭环控制算法通过监测光伏电池组的电压和电流，并将其与期望值进行比较，然后调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
闭环控制算法具有更好的稳定性和鲁棒性，能够适应各种环境条件和外界干扰，但在一些特定情况下可能无法有效跟踪最大功率点。
二、改进的MPPT控制算法为了解决传统MPPT控制算法存在的问题，研究者们提出了许多改进的算法，如模型预测控制算法、人工智能算法和混合算法等。
模型预测控制算法通过建立光伏发电系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的光照条件，并根据预测结果调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
该算法具有较好的响应速度和适应性，但对模型的准确性要求较高，且计算量大。
人工智能算法，如神经网络和遗传算法等，通过训练和优化模型来实现光伏发电系统的MPPT控制。
这些算法具有较强的自学习和优化能力，能够适应光照条件和光伏电池组参数的变化，但其计算复杂度较高，运行速度慢。
混合算法结合了不同的MPPT控制算法，旨在克服各自算法的局限性，提高最大功率点跟踪效果。
例如，将模型预测控制算法和人工智能算法相结合，利用神经网络预测光照条件，然后通过遗传算法优化控制策略，可以提高系统的鲁棒性和精确性。
光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进
光伏电池最大功率点跟踪控制方法的对比研究及改进摘要：光伏发电系统中光伏电池的输出特性具有唯一的最大功率点(MPP)，需要对光伏电池的最大功率点进行跟踪(MPPT)。
文中分析了几种常见的最大功率点跟踪控制方法，对比分析了它们的优缺点。
针对MPPT控制方法中存在的启动特性较差、跟踪过程不稳定、精度不高等特点，采用一种改进爬山法，该法以恒定电压法作为启动特性及采用变步长进行跟踪控制，并利用Matlab/Simulink搭建了改进爬山法的MPPT控制模型，仿真结果验证该方法的有效性。
关键词：光伏发电;最大功率点跟踪;改进爬山法面对日益枯竭的化石能源和不断恶化的生态环境，人类需要进行第三次能源结构转换，从矿物能源向可再生能源转换，用可再生能源替代矿物能源，用无碳能源、低碳能源替代高碳能源[1]。
为降低对传统能源的依赖，世界对新型能源的重视越来越高。
太阳能是最具潜能的新能源形式之一，其中光伏发电是太阳能利用的有效方式之一。
光伏发电具有许多优点，如：安全可靠，无噪声，无污染，能量随处可得，无需消耗燃料，不受地域限制，规模大小随意，无需架设输电线路，可以方便地与建筑物相结合等，这些优点都是常规发电和其他发电方式所不可比拟的[1]。
在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，达到充分利用太阳能资源的目的，一个重要的途径就是实时调节光伏电池的工作点，使之工作在最大功率点附近，这一过程就称为最大功率点跟踪[2]。
1 光伏电池模型及输出特性1.1 光伏电池的数学模型在光照强度和环境温度一定时，光伏电池既非恒压源，也非恒流源，也不可能为负载提供任意大的功率，是一种非线性直流电源。
其等效电路如图1所示[1,3]。
图1中，UJ为PN 结电压，Id为光伏电池在无光照时的饱和电流，Id=Io{EU+IRS) nKT-1}.一个理想的太阳能电池，由于串联电阻RS很小，旁路电阻Rsh很大，所以在进行理想电路的计算时，它们均可忽略不计。
由图1的太阳能光伏电池等效电路得出：I=Iph-I0[eq(U+IRS) nKT -1]- U+IR R s sh(1)式中，I为光伏电池输出电流;I0为PN结的反向饱和电流;Iph为光生电流;U为光伏电池输出电压;q为电子电荷，q=1.6伊10-19 C;k为波尔兹曼常数，k=1.38伊10-23 J/K;T 为热力学温度;n为N结的曲线常数;Rs，Rsh为光伏电池的自身固有电阻。
PV系统最大功率点追踪控制技术研究
PV系统最大功率点追踪控制技术研究随着太阳能发电技术的不断发展和普及，PV系统在新能源领域中扮演着越来越重要的角色。
PV系统的最大功率点（Maximum Power Point，简称MPP）是指在特定的太阳辐照度和温度下，PV系统可以输出最大电功率的电压和电流的组合。
由于影响MPP的因素较多，因此需要通过MPP追踪控制技术来保证PV系统的高效发电。
PV系统的MPP主要受到以下几个因素的影响：1.太阳辐照度PV系统的电流与太阳辐照度成比例，因此MPP也会随着太阳辐照度的变化而变化。
在不同的时段，太阳的辐照度会有所不同，因此需要通过MPP追踪控制技术来实时调整PV系统的电压和电流，以保证系统能够在不同的太阳辐照度下输出最大电功率。
2.温度PV系统的温度会影响系统中光伏电池的电性能，因此也会影响MPP的位置。
在高温下，光伏电池的电压降低，电流增加，MPP的位置向低电压方向移动；在低温下，光伏电池的电压增加，电流降低，MPP的位置向高电压方向移动。
因此，在设计MPP追踪控制技术时需要考虑温度对系统的影响。
3.阴影和污染PV系统中，阴影和污染会影响光伏电池的发电能力，进而影响MPP的位置。
阴影和污染会导致某些光伏电池的电流降低或者失去发电能力，从而影响整个PV系统的电功率输出。
在设计MPP追踪控制技术时，需要考虑如何减少阴影和污染对系统的影响。
为了保证PV系统的高效发电，需要采用MPP追踪控制技术来实时调整PV系统的电压和电流，以保证系统能够在不同的太阳辐照度和温度下输出最大电功率。
市面上常用的MPP追踪控制技术主要有以下几种：1.基于传统算法的MPP追踪控制技术这种技术通常采用模拟电路实现，通过程序控制器对系统的电压和电流进行调整，以实现MPP的追踪。
此外，也有基于微处理器控制的追踪技术。
这种技术的优点是实现简单，成本低，但对系统中的阻抗匹配要求较高。
2.基于改进算法的MPP追踪控制技术改进算法包括模糊逻辑控制、神经网络控制、遗传算法控制等，这些算法可以更精确地计算MPP的位置，并实现更精准的控制。
光伏发电最大功率点跟踪控制Boost变换器研究
出光伏 系统 改进 ＭＰ Ｐ Ｔ 控 制 算 法 。将 该 算 法 用 单
片机 实现 ， 并 结合 Ｐ Ｉ 调节， 实现 系统在 最 大功 率 点 的稳 定输 出。给 出 了适 用 于 ＭＰ Ｐ Ｔ 控 制 的 具 有 保
护功 能 的 Ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ变换 器设 计 方 案 。 仿 真 分 析 以 及 实
［ ２ ］ 邓 星钟 ． 机 电传 动控制 Ｉ － Ｍ］ ． 武汉 ： 华 中科技 大学 出版
４ 结 束语
从 电气控 制 方 案 、 元 器件 选 型 及 现场 环 境 等诸 多 因素 综合 考虑 ， 并 根据 用户需 求 ， 对加 热炉 进行 了
社 ， ２ ０ ０ ６ ．
Ｉ ｓ ］ 袁 春 坤 ．基 于现 场 总 线 的 变 频 调 速 系 统 在 电 厂 锅 炉 给
表1mppt控制方法的优缺点比较方法优点缺点cvt精度差电压设置对工作效率影响大pao稳态值只在最大功率点附近运行功率跟踪非单调性误差算法不严谨ic控制效果好稳定度高不受功率时间曲线影响由表1可知采用恒定电压控制法控制时负载系统如蓄电池充电系统的启动过程具有最优的特性仅需要判断光伏发电系统的实际输出电压与设定电压指令值之间的大小关系单方向调节控制器输出功率输出单向增加无振荡
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｉ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ — ｌ ａ ｍ ｏ ｎ ｌ ｏ ｗ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ。 ａ ｎ ｏ ｖ ｅ ｌ
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光伏发电系统的最大功率点追踪控制方法探讨
115 电源与节能技术n p I pVn s R s /n pn s R D /n pI +…n p I Dn sn p图1 光伏发电系统等效电路模型1.2 光伏发电系统的输出特性光伏电池的输出受外部环境温度和光照强度的双重影响，呈现出明显的非线性特性。
在相同温度下 2024年3月25日第41卷第6期117 Telecom Power TechnologyMar. 25, 2024, Vol.41 No.6刘金山，等：光伏发电系统的 最大功率点追踪控制方法探讨素的影响，且某些方法可能会在特定条件下产生振荡，或收敛速度不理想。
3 伏发电系统的最大功率点追踪控制优化策略3.1 控制方法优化为提高光伏发电系统的最大功率点追踪控制效能，可以采用混合型控制方法，即综合利用不同的最大功率点追踪技术，使系统能够在多样的环境条件下实现自适应切换，从而提升系统的稳健性。
通过设计智能控制器，运用机器学习算法对环境因素（如光照、温度等）进行实时学习和调整，使系统可以灵活地选择最适合当前条件的最大功率点追踪方法，从而获得最佳性能。
针对振荡或收敛速度不理想的问题，引入先进的控制算法成为一种有效途径。
强化学习和深度学习技术能够更好地捕捉系统的非线性特性，提供更准确的建模和优化能力。
这些算法通过不断学习环境变化和系统响应，能够动态地调整最大功率点追踪策略，从而在复杂的光伏系统环境中实现更为精准和高效的最大功率点追踪。
因此，通过混合型控制方法和先进的算法优化，光伏发电系统可以在多变的工作条件下更为灵活、智能地选择和调整最大功率点追踪策略，提高整体系统的性能和适应性。
3.2 系统集成优化借助优化算法能够解决最大功率点追踪方法复杂度和计算成本较高的问题，如引入硬件加速技术或优化编程语言，以提高系统的计算性能。
通过对系统进行集成优化，可以在不降低准确性的前提下减少计算成本，使最大功率点追踪方法更为实用。
此外，可以制定更高效益的硬件方案，如专门设计的节能型处理器，以提高最大功率点追踪方法的实际应用效果。
光伏发电系统最大功率点跟踪调节策略设计与实现
光伏发电系统最大功率点跟踪调节策略设计与实现光伏发电系统已成为当今可再生能源领域中最具发展潜力的技术之一。
然而，在实际应用中，光伏发电系统的效率存在一定的限制，其中一个重要的因素是光伏阵列与负载之间的电力匹配问题。
为了提高光伏发电系统的效率，研究人员提出了一种称为最大功率点跟踪（MPPT）技术的方法，进行光伏阵列与负载之间的电能转换效率优化。
光伏发电系统的最大功率点是指在给定的环境条件下，光伏电池阵列所能输出的最大功率。
而最大功率点跟踪则是通过调节光伏阵列的工作状态，使其实时输出与最大功率点相匹配的电压和电流，从而实现最大功率的获取。
在光伏发电系统中，最常用的MPPT技术包括开环和闭环控制两种方式，分别适用于单一光伏阵列和多光伏阵列系统。
开环控制是指根据光照强度、温度等环境参数，通过数学模型计算出光伏阵列的最大功率点。
闭环控制则是通过反馈控制器来实时监测光伏阵列的输出功率，并动态调节光伏阵列的工作状态，不断迭代寻找最大功率点。
基于开环控制的MPPT方法有很多种，其中最常用的是P&O（Perturb and Observe）算法。
P&O算法通过周期性扰动光伏阵列的工作电压或电流，观察输出功率的变化情况，并根据变化趋势不断调整工作状态，直到找到最大功率点。
该算法简单易实现，但受环境条件变化的影响较大，容易出现震荡现象。
为了克服P&O算法的缺点，研究人员提出了很多改进的MPPT算法，如模型预测控制（MPC）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法通过建立更准确的数学模型或使用深度学习技术来预测光伏阵列的最大功率点，从而提高了MPPT的精确性和稳定性。
闭环控制的MPPT方法则是通过反馈控制器来实时调节光伏阵列的工作状态，使其输出功率始终保持在最大功率点附近。
闭环控制器一般包括传感器、执行器和控制算法三个部分。
传感器用于实时监测光伏阵列的工作状态，执行器用于调节阵列的工作状态，控制算法则根据传感器的数据和设定的最大功率点参考值，计算出控制量并输出给执行器。