太阳能电池最大功率点跟踪技术探讨
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析
太阳能电池系统中的MPPT算法研究与比较分析太阳能电池系统中的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法是一种重要的关键技术，用于提高太阳能电池组的发电效率。
在太阳能电池组中，由于存在温度和光照强度等因素的变化，太阳能电池组的输出电压和电流也在不断变化，而太阳能电池的输出功率是电压和电流的乘积，所以需要实时跟踪太阳能电池组的最大输出功率点，以确保太阳能电池组能够以最高效率工作。
目前常用的MPPT算法有众多种类，本文将对几种常见的MPPT算法进行研究与比较分析。
1. 常数加压步进变化（Constant Voltage Incremental Change，CVIC）算法CVIC算法是一种较为简单的MPPT算法，其原理是设定一个初始电压，通过改变电压的大小来搜索最大功率点。
具体步骤如下：首先确定一个初始电压值，在该电压下测量太阳能电池组的输出功率；然后根据当前输出功率与上一次测量功率的比较结果，调整电压值并重新测量功率；不断迭代，直到找到最大功率点。
CVIC算法的优点是实现简单，可以在较短的时间内找到最大功率点，但其缺点是其迭代速度较慢，不适用于功率变化较快的系统。
2. 全局定位（Global Maximum Power Point , GMPP）算法GMPP算法是一种基于搜索的MPPT算法，其原理是基于整个工作范围内最大功率点的特点，通过搜索寻找全局最大功率点。
具体步骤如下：首先检测输入电压和电流，并计算对应的输入功率；然后增加或减少输入功率，再次测量电流和功率，并计算新的输入功率；通过比较两次输入功率的大小，选择功率较大的一侧作为新的搜索方向，不断迭代，直到找到全局最大功率点。
GMPP算法的优点是可以找到全局最大功率点，适用于功率变化较快的系统，但其缺点是速度较慢，对计算资源要求较高。
3. 增量（Incremental Conductance, INC）算法INC算法是一种基于导数变化的MPPT算法，其原理是通过计算导数的变化来确定最大功率点。
光伏电池阵列的最大功率点追踪控制研究
光伏电池阵列的最大功率点追踪控制研究随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，全球能源消耗量不断增加，由此也带来了环境问题的加重。
因此，新能源技术逐渐发展起来，其中太阳能作为一种绿色、安全、清洁、可再生的能源，受到越来越广泛的关注。
而光伏发电作为太阳能利用的一种方式，也越来越受到人们的重视。
光伏发电系统中最为重要的部件就是光伏电池阵列。
而光伏电池阵列的输出功率与阳光照射强度、温度和阴影等因素有关，因此需要控制器对光伏电池阵列进行最大功率点追踪。
简单来说，最大功率点追踪主要是通过监测光伏电池阵列输出电压和电流，以定位在当前工作状态下能够输出最大功率的电压点和电流点，从而实现光伏电池阵列的最大功率输出。
而控制器就是实现最大功率点追踪的关键所在，他可以根据整体系统的反馈信息，执行相应的控制策略来优化光伏电池阵列的输出功率，从而提高太阳能光伏发电系统的发电效率。
最常见的控制策略是基于模糊控制和PID控制的组合控制策略。
具体来说，首先采用模糊控制器来根据输出电压和电流的实时反馈信息计算出最大功率点，然后将这个计算结果作为PID控制器的目标值，来调整光伏电池阵列的电压和电流，从而实现最大功率点的实时跟踪。
除了这种常规的控制策略之外，目前还有很多新的最大功率点追踪方法正在研究和发展中，例如模型预测控制、神经网络控制、小波变换控制等，这些方法相比传统的PID控制方法，有更高的动态调节精度和更快的响应速度。
不过，需要注意的是，最大功率点追踪中不仅仅是控制器的问题，还涉及到光伏电池的选型、电池组串拓扑结构的设计以及系统电路构建等方面。
因此，在实际应用中，需要从整体的系统层面来考虑和优化控制策略，以实现光伏电池阵列的高效运行和最大功率输出。
总之，在光伏发电系统中，最大功率点追踪控制器是非常关键的一环。
选用合适的控制策略可以有效提高光伏电池阵列的发电效率，减少能源浪费，实现节能和环保的目的。
mppt原理
mppt原理MPPT（Maximum Power Point Tracking）原理。
MPPT（Maximum Power Point Tracking）是太阳能光伏发电系统中的一个重要技术，它的作用是通过调节光伏电池板的工作点，使得光伏电池板输出功率达到最大值。
在太阳能发电系统中，光照强度和温度的变化会导致光伏电池板的输出电压和电流发生变化，为了充分利用光伏电池板的输出功率，需要采用MPPT技术对光伏电池板进行最大功率点跟踪。
MPPT原理的核心是利用控制算法，根据光伏电池板的输出特性，实时调整光伏电池板的工作点，使得光伏电池板的输出功率达到最大值。
常见的MPPT控制算法有Perturb and Observe（P&O）算法、Incremental Conductance（IC）算法等，它们通过不断调节光伏电池板的工作点，实现对最大功率点的跟踪。
在实际应用中，MPPT控制器通常会采集光伏电池板的电压和电流信号，经过AD转换和数字信号处理，得到光伏电池板的输出功率，并根据MPPT控制算法计算出最佳工作点，控制光伏电池板的工作状态。
通过这种方式，MPPT控制器可以实现对光伏电池板输出功率的最大化，提高太阳能发电系统的整体效率。
MPPT技术的应用可以显著提高太阳能发电系统的发电效率，特别是在光照条件不稳定的情况下，MPPT控制器可以有效应对光伏电池板输出功率的波动，保证光伏电池板始终工作在最佳状态。
因此，MPPT技术已经成为太阳能光伏发电系统中不可或缺的重要部分。
总的来说，MPPT原理是通过控制算法实现对光伏电池板最大功率点的跟踪，从而提高太阳能发电系统的发电效率。
随着太阳能光伏发电技术的不断发展，MPPT技术也在不断完善和应用，为太阳能发电行业的发展注入了新的活力。
希望通过本文的介绍，读者对MPPT原理有了更深入的了解，为太阳能发电系统的设计和应用提供一定的参考价值。
太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术
二、MPPT技术的基本原理和性能检测方法
I(mA)
曲线1 曲线2
负载1
A1
A2 B1
负载2 B2
O
U(mV)
➢最大功率点A1→最大功率点B1 (条件：将系统负载特性由负载1改为负载2)
➢最大功率点B1→最大功率点A1
(条件：将系PPT技术的基本原理和性能检测方法
由上述公式推导，可得系统运行点与最大功率点的判据如下：
① G+dG>0，则UPV<UMPP，需要适当增大参考电压来达到最大
功率点；
② G+dG<0，则UPV>UMPP， 300
250
需要适当减小参考电压来达 200
输出功率（W）
到最大功率点；
150
100
③ G+dG=0，则UPV=UMPP， 50
0
由此可得
IPV dIPV G dG 0 UPV dUPV
式中，G为输出特性曲线的电导；dG为电导G的增量。由
于增量dUPV和dIPV可以分别用ΔUPV和ΔIPV来近似代替，可得：
dUPV t2 UPV t2 UPV t2 UPV t1 dIPV t2 IPV t2 IPV t2 IPV t1
dPPV 0 dU PV
最大功率点
dPPV 0 dU PV
dPPV 0 dU PV
此时系统正工作在最大功率 点处；
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 输出电压（V）
常用的最大功率点跟踪算法
光伏电池仿真模型设计
仿真结果
由此可见，光伏发电系统中的MPPT控制策略，就是先根 据实时检测光伏电池的输出功率，再经过一定的控制算法预测 当前工况下光伏电池可能的最大功率输出点，最后通过改变当 前的阻抗或电压、电流等电量等方式来满足最大功率输出的要 求。
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究1光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究随着能源危机日益加剧，人们开始逐渐关注非化石能源的开发和利用。
光伏发电系统作为一种新兴的能源利用方式，具有环保、可持续发展等优点，并且在短时间内日益得到了快速发展。
然而，光伏发电系统本身存在着输出波动大、稳定性差等问题，最大功率跟踪控制成为了实现光伏发电系统的高效利用的重要控制手段。
最大功率跟踪控制方法是指在各种光照条件下，通过调节光伏电池阻抗，使得光伏电池输出功率达到最大。
该方法可保证光伏发电系统的最大工作效率，提高光伏发电系统的性能指标。
目前，在光伏发电系统最大功率跟踪控制方法中，较为常用的有基于传统控制方法的PID控制算法、基于传统控制方法的模糊控制算法以及基于人工智能的控制方法。
PID控制算法是目前工业应用最广泛的一种控制方法，其优点是简单易行、可靠性高。
但是，在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，PID控制算法的缺点也很明显，即对系统参数不确定和非线性时效应响应较差。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性，能够在一定程度上解决光伏发电系统非线性和不确定性问题。
但是，模糊控制算法的不足之处也很明显，即控制逻辑复杂、难以优化、且受控精度较低。
人工智能控制方法是目前最受关注的一种控制方法，其通过模拟人类智慧的思维方式来完成系统控制。
在光伏发电系统最大功率跟踪控制中，人工智能控制方法能够很好地解决非线性和不确定性问题，并且具有很高的精度和操控性。
但是，人工智能控制方法的缺点也很明显，即需要耗费大量时间和成本来完成系统学习和训练，以及容易出现过拟合和欠拟合现象。
综上所述，最大功率跟踪控制是光伏发电系统高效利用的重要手段。
通过不同的控制方法，在解决非线性和不确定性问题的同时，还能够提高光伏发电系统的性能指标。
随着科技的不断发展，相信控制方法的研究也将不断更新，为光伏发电系统的发展贡献更多的力量在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，不同的智能控制方法具有各自的优缺点。
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。
光伏发电最大功率点追踪算法
光伏发电最大功率点追踪算法光伏发电是一种利用太阳能将光能转化为电能的技术。
在光伏发电系统中，为了提高系统的能量转换效率，需要对光伏电池阵列进行最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）。
光伏发电最大功率点追踪算法可以帮助我们找到电池阵列工作时能够输出最大功率的电压和电流组合。
在本文中，我们将深入探讨光伏发电最大功率点追踪算法的原理、常见的算法类型以及算法的应用。
通过了解这些内容，我们可以更好地理解光伏发电系统的优化以及如何选择合适的MPPT算法。
首先，让我们来了解光伏发电最大功率点追踪算法的原理。
光伏电池的输出特性曲线显示了在不同电压和电流下的功率输出情况。
该曲线通常呈现出一个“倒U”型，即存在一个最大功率点。
光伏发电最大功率点追踪算法的目标就是寻找到这个最大功率点，并调整系统工作点使得光伏电池能够输出最大功率。
常见的光伏发电最大功率点追踪算法可以分为模拟算法和数字算法两种类型。
模拟算法包括传统的开环算法和闭环算法。
开环算法根据光强和温度等环境因素预先设定一个工作点，以此来调整电压和电流。
闭环算法则是根据实时的光强和电压进行反馈调节，以追踪最大功率点。
常见的闭环算法有Perturb and Observe算法和Incremental Conductance算法。
这些算法通过不断调整工作点，使得系统能够在不同光照条件下实现最优的能量转换效率。
除了模拟算法，数字算法也被广泛应用于光伏发电最大功率点追踪。
数字算法通过使用微控制器或数字信号处理器等设备，根据电池阵列当前的电压和电流等参数计算出最大功率点，并调整系统的工作点。
常见的数字算法有P&O算法、IC算法、Hill-Climbing算法等。
这些算法通过快速的运算和调整能够更精确地实现最大功率点追踪。
光伏发电最大功率点追踪算法在实际应用中具有重要意义。
通过采用合适的算法，光伏发电系统可以在不同的光照条件下实现高效的能量转换。
光伏发电最大功率点跟踪原理及分析
光伏发电最大功率点跟踪原理及分析3.2. 1 光伏发电最大功率点跟踪控制原理从光伏电池的特点中可以看出，它的输出电压与输出电流表现为非线性，而且输出功率 伴随光照强度的改变而变化 。
但是，总是有一最佳电压值，使太阳能电池在一定的条件下能 输出最大功率。
由戴维南定理得知，在特定的日照强度及气温情况下，太阳能电池阵列可表 示为电流源和电阻串联而成的等效电路，在负载电阻与等效内阻相等的情况下，此等效电路 出力最大[46] 。
此时，太阳能电池的输出量一定为最大功率。
3.2.2 部分遮蔽光伏系统的输出特性光伏电池在有部分被遮蔽的情况下时，会导致这些部分所受光辐照度降低 。
所以在此种 情况下的光伏电池输出特性曲线会产生较大波动，其输出特性曲线上有若干个极值点[47] 。
在 此背景下，常规最大功率点跟踪控制算法无法准确的跟踪到整条曲线的最大功率点，而是会 处于一种局部最优的情况[48] 。
下图 3-4 为光伏电池的输出特性曲线，其中曲线 A 表示光伏电 池受光均匀， 曲线 B 表示光伏电池部分被遮蔽。
7350 A 6300 A 2502003 150B2100 1 0 00 10 20 30 40 50 60 70 0 10 20 30 40 50 60 70U /V U /V不同条件下光伏电池的输出特性图由上图可知，在光照强度均匀的条件下，曲线 A 波动稳定，并且仅有一个极值点，这样 传统最大功率点跟踪控制算法就会轻松的将此点作为全局极值点， 以此来完成最大功率点跟 踪 。
但是在光照强度不均匀的条件下，曲线 B 进行了不稳定50 B 5 4波动，整段曲线上出现了两个极值点，传统最大功率点跟踪控制算法无法准确地区分出哪一个极值点为全局极值点，对接下来的工作造成一定的不便。
3.2.3 常见光伏发电最大功率点跟踪控制方法（1）恒定电压法恒压跟踪法直接忽略了温度对其的影响。
当光照强度不同时，装置工作的最大功率点电压大小接近，可选固定电压值。
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第31卷 第4期2008年8月电子器件Chinese J ournal Of Elect ron DevicesVol.31 No.4Aug.2008Study T echnology of Maximum Pow er Point T racker on the Solar Cell 3YA N G Fan3,P EN G Hong 2w ei ,H U W ei 2bi n g ,L I Guo 2pi ng ,J I A N G Yan(College of Elect ronic and I nf ormation Engineering ,W uhan I nstit ute of Technology ,W uhan 430073,Chi na )Abstract :Outp ut characteristic of t he solar battery in p hotovoltaic power 2generation system and t he princi 2ple of Maximum Power Point Tracker are int roduced.Bot h t he merit s and flaws of several t racing met hods in common usage are analysed.The emp hasis of t he st udy is Maximum Power Point Tracker based on quadratic interpolation.A system is designed to ascertain t he maximum power outp ut (M PO ),which is based on regular empirical approach and t he quadratic interpolation.The result of t he test indicates t hat t he M PO of solar battery can be ascertained very soon in t he quadratic interpolation.K ey w ords :solar cell ;quadratic interpolation ;Maximum Power Point Tracker EEACC :8250太阳能电池最大功率点跟踪技术探讨3杨 帆3,彭宏伟,胡为兵,李国平,姜 燕(武汉工程大学电气信息学院,武汉430074)收稿日期:2007208220基金项目:湖北省教育厅基金资助(20060271)作者简介:杨 帆(19662),女,硕士,硕士生导师,教授,主要研究方向为智能仪器与测控技术,yangfan188@.摘 要:介绍了光伏发电系统太阳能电池的输出特性及最大功率点跟踪技术的基本原理。
分析了多种常用的跟踪方法的优缺点。
重点研究了二次插值法的最大功率点跟踪技术。
并设计了一个系统,应用常规实验方法及二次插值法寻找太阳能电池的最大输出功率,试验结果表明二次插值法能快速寻找太阳能电池的最大输出功率。
关键词:太阳能电池;二次插值;最大功率点跟踪中图分类号:TP331 文献标识码:A 文章编号:100529490(2008)0421081204 太阳能作为绿色能源,具有无污染,无噪音,取之不尽,用之不竭等优点,越来越受到人们的关注。
由于光伏系统目前的主要问题是电池的转换效率低且价格昂贵,因此,如何进一步提高太阳能电池的转换效率,如何充分利用光伏阵列转换的能量,一直是光伏发电系统研究的重要方向。
太阳能光伏发电系统的最大功率点跟踪控制M PP T (Maximum Power Point Tracker )就是其中一个重要的研究课题。
最大功率点跟踪是太阳能并网发电中的一项重要的关键技术,它是指,为充分利用太阳能,控制改变太阳能电池阵列的输出电压或电流的方法,使阵列始终工作在最大功率点上,根据太阳能电池的特性,目前实现的跟踪方法主要有以下三种:太阳追踪、最大功率点跟踪或两种方法综合使用。
出于经济方面的考虑,在小规模的系统中经常使用最大功率点跟踪的方法[1]。
M PP T 能使太阳能电池阵列的输出功率增加约15%～36%。
1 太阳能电池的伏安特性分析太阳能电池的伏安(p 2u )特性如图1所示,图1(a )为温度变化时的p 2u 特性曲线,图1(b )是日照强度变化时的p 2u 特性曲线。
从图可以看出太阳能电池具有明显的非线性。
太阳能电池的输出受日照强度、电池结温等因素的影响。
当结温增加时,太阳能电池的开路电压下降,短路电流稍有增加,最大输出功率减小;当日照强度增加时,太阳能电池的开路电压变化不大,短路电流增加,最大输出功率增加。
在一定的温度和日照强度下,太阳能电池具有唯一的最大功率点,当太阳能电池工作在该点时,能输出当前温度和日照条件下的最大功率。
本文就是探讨如何快速寻找太阳能电池的最大输出功能率点。
图1 太阳能电池的p 2u 特性曲线2 最大功率点跟踪方法分析与比较在光伏系统中,通常要求太阳能电池的输出功率始终最大,即系统要能跟踪太阳能电池输出的最大功率点。
在实际应用中,日光照度的变化再加上工作温度的变化,使得太阳能电池输出特性的变化很复杂。
根据太阳能电池的特性,最大功率点的跟踪方法有很多种,比较常见的有:功率匹配电路:选择太阳能电池或太阳能电池组合使其输出特性与特定的负载相匹配。
由于该技术主要与日射和负载条件相关,所以只能大概地估计M PP T 的位置。
曲线拟合技术:预先测得太阳能电池组件的输出特性,并用显示的数学表达式描述。
该方法不能预测一些复杂因素的影响,如老化、温度或者某些电池的击穿等。
曲线拟合技术使用数字分析寻找最大功率点的电流与相电流之间的近似关系,其中相电流与日照水平成正比。
这种方法只用于温度变化相对小的地区。
恒电压跟踪CV T (Constant Voltage T racker ):该方法具有控制简单,可靠性高,稳定性好,易于实现等优点,比一般光伏系统可望多获得20%的电能,较之不带CV T 的直接耦合要有利得多。
但是,这种跟踪方式忽略了温度对太阳能电池开路电压的影响。
以单晶硅太阳能电池为例,当环境温度每升高1℃时,其开路电压下降率为0.35%～0.45%。
这表明太阳能电池最大功率点对应的电压也随环境温度的变化而变化。
对于四季温差或日温差比较大的地区,CV T 方式并不能在所有的温度环境下完全地跟踪最大功率。
鉴于CV T 方式的局限性,它只能是一定温度条件下的最大功率点跟踪,在不同温度条件下仍有功率损失,达不到MPPT 在任何温度和日照条件下都能跟踪太阳能电池最大功率点的要求[2]。
登山法:它的控制原则是电压的变化始终是让太阳能电池输出功率朝大的方向改变,其实质上是一个自然寻优过程,通过对太阳能电池阵列当前输出电压与电流的检测,得到当前太阳能电池阵列输出功率,再与已被存储的前一时刻的阵列功率相比较,舍小取大,再检测,再比较,如此不停地周而复始,使太阳能电池阵列动态地工作在最大功率点的附近[3]。
登山法虽然可以使阵列动态地实现最大功率点跟踪,但在光照及温度变化快时跟踪速度较慢,造成充电时间过长,另外由于在寻优过程中不断调整参考电压,因此太阳能电池的工作点始终在MPPT 点附近振荡,无法稳定在最大功率点上,同时当光照强度快速变化时,电压调整方向可能发生错误[4]。
滞环比较法:在日照量快速变化(如有云经过)时,并不跟随快速移动工作点,而是等到日照量稳定时再跟踪到最大功率点,从而减少了扰动损失。
采用滞环比较法,能够稳定地跟踪太阳能电池的最大功率点,与登山法相比,当太阳能电池的照度发生变化时,输出端电压能以平稳的方式追随其变化,电压晃动较小,系统不会出现振荡,还能够减少程序在运行中的误判现象,从而提高系统的效率。
但是算法比较复杂,而且在跟踪的过程中需要花费相当多的时间去执行A/D 转换运算,对微处理器在控制上造成了较大的困难。
二次插值法:太阳能电池在光照强度和温度发生变化时它的输出呈非线性,但是在某一瞬间它的输出功率相对于占空比是连续可导的,有且仅有一个极点。
因此只要准确确定初始区间和初始点的位置,便可采用单片机控制技术,利用二次插值的方法来快速寻找系统当前的最大功率点,即实现最大功率点跟踪技术。
通过各种最大功率点跟踪方法比较,二次插值法具有明显的优势。
3 二次插值法实现最大功率点跟踪技术3.1 二次插值法算法原理图2中,D 、P 分别表示占空比和输出功率,设D 1,D 2,D 3为初值点,P 1,P 2,P 3分别为D 1,D 2,D 3对应的功率点。
D X 为插值点,P X 为D X 所对应的功率点。
在实际工作过程中,系统可能会出现4种插值情况,如图2(a ) (b ) (c ) (d )所示。
(1)如图(a )所示,当D X ≥D 2,P X ≤P 2时,表明M PP 点在D 1和D X 之间。
此时系统确定新的插值区间为[D 1,D X ],初始点为:D 1=D 1;D 2=D 2;D 3=D X ;P 1=P 1;P 2=P 2;P 3=P X(2)如图(b )所示,当D X ≤D 2,P X ≤P 2时,表明M PP 点在D X 和D 3之间。
此时系统新的插值区间2801电 子 器 件第31卷为[D X ,D 3],初始点为:D 1=D X ;D 2=D 2;D 3=D 3;P 1=P X ;P 2=P 2;P 3=P 3(3)如图(c )所示,当D X ≤D 2,P X ≥P 2时,表明M PP 点在D 1和D 2之间,此时系统新的插值区间为[D 1,D 2],初始点为:D 1=D 1;D 2=D X ;D 3=D 2;P 1=P 1;P 2=P X ;P 3=P 2(4)如图(d )所示,当D X ≥D 2,P X ≥P 2间,表明M PP 点在D 2和D 3之间,此时系统新的插值区间为[D 2,D 3]初始点为:D 1=D 2;D 2=D X ;D 3=D 3;P 1=P 2;P 2=P X ;P 3=P 3(5)当D 2和D X 差的绝对值小于等于ε(极小值)时,表明系统已经找到了MPP 点,如果P X >P 2则最大功率点功率为P X ,此时占空比为D X 。
如果P X <P 2则最大功率点功率为P 2,此时占空比为D 2。
(6)判断系统的工作点是否发生了漂移,如发生MPP 点[5]。
图2 二次插值寻优3.2 系统功能的实现下图3是为实现二次插值法算法设计的系统图,系统硬件主要由BUC K 型降压电路(图3中虚线框所示)和单片机系统组成。