太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术资料
太阳能光伏发电中的最大功率点跟踪技术研究
太阳能光伏发电中的最大功率点跟踪技术研究太阳能光伏发电越来越受到重视，其中一个关键技术就是最大功率点跟踪技术。
本文将介绍最大功率点跟踪技术的原理以及现有的几种常见方法，并分析其优缺点，最后展望未来的发展方向。
一、最大功率点跟踪技术的原理光伏电池的电流和电压是非常复杂的非线性函数，其输出特性曲线如图1所示。
在某一时刻，光照强度不同、温度不同、阴影情况不同等都会影响光伏电池的输出功率。
因此，为了使光伏电池能够输出最大功率，需要通过追踪其输出功率特性曲线，确定出当前工作条件下的最大功率点。
最大功率点跟踪技术的原理图如图2所示。
该系统通常由光伏电池组、功率逆变器、控制器和最大功率点跟踪模块等几个部分构成。
光伏电池组将太阳能转换为直流电能，功率逆变器将直流电转换为交流电，最大功率点跟踪模块通过控制器来改变功率逆变器的输出电压和电流，以达到追踪光伏电池输出功率特性曲线的目的。
二、常见的最大功率点跟踪技术1、基于开关频率的最大功率点跟踪技术基于开关频率的最大功率点跟踪技术通常是利用模拟控制电路或数字控制电路，改变开关频率，通过改变输出电容和电感器的电流，以使得输出功率最大。
该技术优点在于系统简单和容易实现，缺点则是系统的响应速度和效率受到限制。
2、基于模糊控制的最大功率点跟踪技术基于模糊控制的最大功率点跟踪技术是运用模糊控制理论来实现最优跟踪。
它可以根据当前的输入和输出状态，自适应地改变最大功率点跟踪控制策略。
该技术的优点在于可以实现更准确的功率跟踪，缺点则是控制器复杂度较高，需要大量计算和存储空间。
3、基于神经网络的最大功率点跟踪技术基于神经网络的最大功率点跟踪技术是利用多层神经网络对光伏电池的输出特性曲线进行建模，快速识别最大功率点和跟踪输出功率点。
该技术主要优点在于不需要精确的模型或控制算法，具有在输入/输出关系未知的情况下进行跟踪的能力，缺点则是网络结构的设计需要耗费大量时间和资源。
三、未来发展趋势最大功率点跟踪技术的研究已经非常成熟，不断出现新的控制策略和算法，为光伏电池输出更高的效率和更稳定的电能做出了重要的贡献。
太阳能光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术研究
太阳能光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术研究1. 引言太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛的关注和应用。
然而，由于太阳能电池的特性，其发电效率会受到多种因素的影响，如光强、温度等。
为了最大限度地提高太阳能电池组的发电效率，研究者们提出了一种重要的技术：最大功率点跟踪技术。
2. 最大功率点跟踪技术的原理及方法最大功率点跟踪技术的核心思想是通过不断调整电池电压和电流，使得系统能够工作在太阳能电池的最大功率输出点。
简单来说，即通过智能控制算法，调整输出电压和电流，使得光伏发电系统能够始终运行在最理想的状态。
目前，最大功率点跟踪技术主要有以下几种方法：- 电压控制方法：根据电池电压与光强之间的关系，采用电压控制算法，实现最大功率点跟踪。
- 电流控制方法：通过控制电池输入电流的大小，来实现最大功率点跟踪。
- 功率控制方法：根据光伏发电系统的功率输出特性，采用功率控制算法，使得系统能够实时跟踪最大功率点。
这些方法既有各自的优点，也存在着一定的局限性。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。
3. 最大功率点跟踪技术的研究进展近年来，随着太阳能光伏发电技术的快速发展，最大功率点跟踪技术也在不断地提升和优化。
首先，研究者们通过改进电压、电流和功率控制方法，提高了系统的跟踪精度。
利用更高效的控制算法，使得光伏发电系统能够更准确地工作在最大功率点附近，提高了能量转换效率。
其次，一些新的跟踪技术被提出并应用于实际生产中。
例如，模糊控制、神经网络和遗传算法等人工智能技术被应用于最大功率点跟踪中，使得系统能够自动学习和优化控制策略，提高了系统的稳定性和适应性。
另外，一些基于无线通信和云计算的远程监测和控制系统也被开发出来，可以实时监测光伏发电系统的运行状态，并进行远程调整和优化。
这些技术的应用进一步提高了系统的可靠性和效率。
4. 最大功率点跟踪技术面临的挑战尽管最大功率点跟踪技术取得了显著的进展，但仍然面临着一些挑战。
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。
光伏发电系统中的最大功率点追踪研究
光伏发电系统中的最大功率点追踪研究随着能源需求的不断增长和对可再生能源的需求日益增加，太阳能光伏发电系统作为一种清洁、可再生的能源选择越来越受到人们的关注。
然而，由于光照条件的变化以及光伏电池的非线性特性，光伏发电系统的效率往往受到一些困扰。
因此，研究光伏发电系统中的最大功率点追踪技术，对于提高光伏电池的转换效率以及系统整体的性能具有重要意义。
最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking, MPPT）技术是光伏发电系统中的一项关键技术，其目的是在不同的光照条件下找到光伏电池的最大功率输出点，从而保证系统可以以最高的效率转换光能为电能。
光伏电池的工作点通常在电流-电压曲线的“悬崖”上，这意味着只有在特定的电压和电流值下，光伏电池才能实现最大功率输出。
因此，通过实时追踪电流-电压曲线上的最大功率点，可以最大限度地提高光伏发电系统的转换效率。
光伏发电系统中常见的最大功率点追踪算法有Perturb and Observe（P&O）算法、Incremental Conductance（IncCond）算法以及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）算法等。
P&O算法是最简单和最常见的一种追踪算法，其原理是通过改变电压的值来扫描功率-电压曲线，然后根据功率变化的趋势调整电压值，直至找到最大功率点。
IncCond算法基于对电流-电压曲线斜率的分析，通过比较斜率来判断当前工作点与最大功率点的相对位置，从而调整电压的值。
MPC算法是一种基于数学模型的预测控制方法，通过预测电池的电流-电压特性以及环境的变化情况来优化功率输出。
然而，不同的最大功率点追踪算法在光照条件变化、部分阴影遮挡以及温度变化等因素的影响下，可能会出现一些问题。
例如，P&O算法在光照较弱时容易出现震荡问题，而IncCond算法对光照条件变化的适应性相对较差。
为了克服这些问题，研究者们提出了许多改进算法，例如模糊控制算法、神经网络算法等，以提高最大功率点追踪的精度和稳定性。
光伏发电系统最大功率跟踪技术研究报告
光伏发电系统最大功率跟踪技术研究报告光伏发电系统是一种新型的清洁能源发电方式，其优点包括无污染、可再生、寿命长等。
然而，由于光伏电池的特性，其输出功率与光照强度、温度等因素有关，因此需要采用最大功率跟踪技术来提高发电效率。
一、最大功率点追踪技术概述最大功率点追踪技术（Maximum Power Point Tracking，MPPT）是指在光伏发电系统中通过对输出功率进行实时监测和调节，使得系统输出功率始终保持在最大值处的一种控制策略。
MPPT技术的核心是通过调整光伏阵列工作点的电压和电流来匹配负载特性，从而达到最大功率输出。
MPPT技术可分为模拟式和数字式两种。
二、模拟式MPPT技术模拟式MPPT技术是指利用模拟器件如运算放大器、比较器等来实现对光伏阵列工作点进行调节的一种方法。
其主要原理是通过对输入信号进行采样和处理，得到反馈信号，并通过反馈信号控制开关管的导通与关闭来实现对工作点的调节。
模拟式MPPT技术具有成本低、可靠性高、抗干扰能力强等优点，但其精度和稳定性较数字式MPPT技术稍差。
三、数字式MPPT技术数字式MPPT技术是指利用数字信号处理器（DSP）或微控制器（MCU）等数字设备来实现对光伏阵列工作点进行调节的一种方法。
其主要原理是通过对光伏阵列输出电压和电流进行采样和处理，得到反馈信号，并通过控制开关管的导通与关闭来实现对工作点的调节。
数字式MPPT技术具有精度高、稳定性好、适应范围广等优点，但其成本较高。
四、常见的MPPT算法1. Perturb and Observe (P&O) 算法：该算法通过改变电压或电流的小量扰动来判断功率是否增大，从而实现最大功率跟踪。
2. Incremental Conductance (IncCond) 算法：该算法通过测量光伏阵列输出功率变化率与电压变化率之比来判断当前工作点是否在最大功率点处。
3. Fractional Open Circuit Voltage (FOCV) 算法：该算法通过测量开路电压与光伏阵列工作电压之比来判断当前工作点是否在最大功率点处。
光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术优化
光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术优化随着可再生能源的快速发展，光伏发电系统成为了一种重要的绿色能源解决方案。
光伏发电系统的核心是太阳能电池板，它将太阳能转化为直流电能。
然而，太阳能电池板的输出功率和太阳辐射强度之间存在一个非线性的关系，即存在一个最大功率点。
为了最大化光伏发电系统的效能，需要使用最大功率点跟踪技术来实现最大功率点的稳定锁定。
最大功率点跟踪技术（MPPT）是一项关键技术，可以确保光伏发电系统在不同光照条件下始终在最大功率点运行。
其目标是通过调整太阳能电池板的工作点，使得输出功率达到峰值。
而光伏发电系统的效率和经济性主要取决于MPPT技术的优化与应用。
在光伏发电系统中，常见的MPPT技术有模拟技术和数字技术两类。
模拟技术是通过传统的电路设计方法实现MPPT的一种方法。
其中最常见的是基于模拟电路的功率转移技术（P&O）和逐渐逼近法（GA）。
P&O技术是通过测量输入电流和电压来实现最大功率点的跟踪，然后根据该信息调整电池板的工作点。
虽然这种方法简单而成本较低，但受到环境条件的不稳定以及传感器测量误差的影响，造成功率输出不稳定的问题。
逐渐逼近法利用电池板工作电压的信号及其变化趋势，通过不断调整工作点来逼近最大功率点。
尽管逐渐逼近法的效果相对较好，但它的处理效率较低，且受到光照辐射和温度变化的影响较大。
数字技术则通过数字信号处理器（DSP）或微处理器来实现MPPT。
其中最常见的是基于模型预测控制（MPC）和人工智能（AI）技术的MPPT。
MPC技术通过根据太阳辐射变化模型，预测最佳功率点，并调整工作点。
这种技术不仅能够实现精确的功率跟踪，而且对于不同环境条件下的光伏发电系统具有较好的适应性。
人工智能技术则运用神经网络和模糊控制等方法，通过学习和自适应来实现最大功率点跟踪，更加适用于复杂环境和非线性系统。
为了进一步优化光伏发电系统中的MPPT技术，可以考虑以下几方面的优化措施：首先，改进传感器和测量方法，以提高最大功率点跟踪准确度。
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算法
光伏发电最大功率点跟踪算法1. 简介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，为了获取最大的发电功率，需要实时跟踪太阳能辐射强度的变化，并调整光伏组件的工作状态以保持在最大功率点附近。
本文将介绍光伏发电最大功率点跟踪算法的原理及应用。
2. 最大功率点跟踪算法原理在光伏发电系统中，光伏组件的输出功率与其工作点相关。
而工作点又由组件的电压和电流决定。
因此，通过调整组件的工作状态来使其工作在最大功率点附近，可以实现最大发电效率。
最大功率点跟踪算法是通过对太阳能辐射强度进行实时监测，并根据监测结果调整组件工作状态来实现的。
常用的最大功率点跟踪算法有以下几种：2.1 Perturb and Observe (P&O) 算法P&O算法是一种简单且广泛应用的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过不断扰动组件的工作状态，然后观察功率的变化情况来确定最大功率点。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前功率。
3.增加或减小电压或电流的值，并测量新的功率。
4.比较新旧功率，如果新功率大于旧功率，则继续增加或减小电压或电流的值；如果新功率小于旧功率，则改变方向并减小步长。
5.重复步骤3和4，直到达到最大功率点。
P&O算法简单易实现，但由于其基于局部搜索方法，容易受到噪声和阴影等因素的干扰。
2.2 Incremental Conductance (INC) 算法INC算法是一种基于微分方法的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过根据组件的导纳特性来调整工作状态，以实现最大功率点跟踪。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前输出功率和导纳。
3.根据当前导纳与前一时刻导纳的比较结果来调整工作状态：–如果导纳增大，则增加电压或电流的值；–如果导纳减小，则减小电压或电流的值；–如果导纳不变，则保持当前工作状态。
4.重复步骤2和3，直到达到最大功率点。
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也较高。
方式 工作原理
优点 缺点
MPPT方法比较
恒压法
扰动观察法
电导增量法
把工作电压设置到 固定值
扰动设置工作点电 压，监控功率的增 量来定位MPP
扰动设置工作点电 压，监控工作点出 功率与电压的导数 变化率来定位MPP
实现简单，复杂度 硬件成本低，实现 误判率低，跟踪精
低
算法容易
度高
功率严重浪费，跟 不能判定何时达到 硬件要求高，算法
恒电压控制法基本原理 某型光伏电池在不同光照强度下的功率-电压曲线
在一定温度情况下，最大功率点近似分布在同一直线上 ，若采用一垂直直线代替，即为保持恒定电压不变，说明光 伏电池的最大功率输出点大致对应某一恒定电压，可对其进 行等效代替。通过实验测试，可以得到光伏电池在某一日照 强度及温度下的最大功率点的电压值，该电压即可看做最大 功率点处的工作电压Um。因此恒电压控制法的控制思想就是 将系统输出电压稳定控制在特定值Um处
② 实测统计。记录和分析实际光伏发电系统的长期运行数 据。优点：真实地反映系统运行效果；缺点：耗时长，可重复 性差，无法得知真正的光伏电池特性，只能依赖数据辨识模型 、拟合曲线。
③ 模拟光源法。用人造光源照射光伏组件，进行MPPT实 验。优点：实时性好，特性真实；缺点：成本高，效率低，功 率小，灵活性差。
（1）干扰观测法 干扰观测法的基本原理是每隔一定的时间增加或者减少光伏电 池输出电压，并观测其后面的输出功率变化方向，从而决定下 一步的控制策略。该方法的优点是控制算法比较简单，对电量 传感器精度要求不高。其缺点为总是在光伏电池最大功率点附 近振荡运行，产生一定的功率损失，另外，跟踪步长的设定难 以兼顾跟踪精度和响应速度，并且有时会出现判断错误现象。
功率P
1000W/m2 800W/m2 600W/m2 400W/m2
功率P
25℃ 35℃ 45℃ 55℃
O
电压U
O
电压U
光伏电池输出特性随光照的变化曲线 光伏电池输出特性随温度的变化曲线
因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，一个 重要的途径就是实时调整光伏电池的工作点，使之始终工作在 最大功率点附近，这一过程就称之为最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)。
踪精度低，不能适 MPP，因此会存在 实现复杂
应环境的改变
震荡
MPPT技术的应用
在控制精度要求不是特别高的情况下，如 各种独立太阳能路灯、太阳能景观系统等 小功率系统，采用干扰观测法进行MPPT控 制足以满足控制精度，又相对节约硬件投 入。
MPPT技术的应用
在需要高性能控制场合如MW级大型光伏并网系 统等，系统稳定性和高效性尤为重要，采用高性 能控制应为首位，采用电导增量法、各种优化方 法等较为可取。
动态调节步长的改进干扰观测法
设定电压UPV
UPV=UPV+ΔU
检测输出电压Un，输 出电流In
计算Pn （Pn=UnIn）
N
Pn>Pn-1?
Y
ΔU=-ΔU
பைடு நூலகம்
干扰法的控制流程图
如果功率增加，则说 明电压的改变方向正确， 继续在该方向上按照此步 长变化电压；如果功率减 少，则说明电压的改变方 向错误，在下一控制周期 反向调整参考电压。
MPPT控制方法的分类
准最大功率点跟踪法（间接） 真最大功率点跟踪法（直接）
准最大功率点跟踪法（间接）
曲线拟合法 查表法 定电压法（CVT） 开路电压比例系数法 短路电流比例系数法 有限周期电流扰动法
定电压法（CVT）
最早出现的光伏功率输出控制方法是定电压（CVT）控制，
即当光照强度或温度发生变化时，始终控制光伏电池输出电
（2）增量电导法
增量电导法是通过调整工作点的电压，逐渐接近于
最大功率点的电压。 由P-V曲线知： 在最大功率点处， 功率对电压的导数为0
输出功率（W）
最大功率点
300
250 200
dPPV 0
dPPV 0 dU PV
dU PV 150
dPPV 0 dU PV
100
50
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 输出电压（V）
压维持恒定控制
功率P
317.3V/9.5 kW，55℃
345.6V/10.5 kW，25℃
345.6V/8.9 kW，55℃
O
电压U
当 光 照 强 度 1000W/m2 时 ， 某 光 伏电池组件在25℃下的最大功率 点 为 345.6V/10.5kW ； 当 温 度 变 为 55 ℃ 时 ， 最 大 功 率 点 变 为 317V/9.5kW 。 若 维 持 U=345.6V ，则55℃时的功率为8.9kW，仅 为此时最大功率的93.7%
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第3章 最大功率点跟踪技术
主要内容
MPPT技术的简介 MPPT控制方法的分类
MPPT在应用存在的问题
MPPT技术的简介
光伏阵列输出特性具有非线性特征，其输出受光照强度、 环境温度和负载情况影响。在一定的光照强度和环境温度下， 光伏电池可以工作在不同的输出电压，但是只有在某一输出电 压值时，光伏电池的输出功率才能达到最大值，这时光伏电池 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 (Maximum Power Point ，MPP)。
（4）对实际运行状态的考虑不足 多数文献在仿真验证算法时，是通过对环境变化的阶越响应实 现的。但实际情况中，环境的变化是连续的，不会从一个稳态 突然跳到另一个稳态。很多算法会在环境快速连续变化的情况 下失效。 在众多MPPT算法的研究中，被很多研究者忽略的问题是采样 精度和计算误差所带来的限制。很多理论上成立且仿真中有效 的算法，在实际系统中是不可行的。
（2）缺乏统一的定量评价标准 目前对MPPT尚无统一的评价标准，难以对各种算法进行定量的 对比。传统的指标有两个： ① 稳态特性。考察稳态工作点与真实最大功率点之间的偏差。 ② 动态特性。考察环境变化时的跟踪速度，通常以环境阶跃变 化为激励。但这并不符合实际情况，实际环境变化常常是连续 的。
（3）实验验证困难 MPPT很难进行实验验证，主要原因有二：一是难以保证实验 条件的均一性；二是很难确定实际的最大功率点。目前的实验 方法主要有以下几种： ① 短时实测。直接用阳光照射下的光伏电池作为电源，在较短 的时间段内进行实验。优点：能体现光伏电池的真实特性；缺 点：难以保证实验条件的均一性，无从知道实际的最大功率点 ，不便于设定各种实验条件以适应不同的测试需求，灵活性差 。
由光伏电池特性曲线可知，最大功率点处满足
dPPV dU PV
IPV
dU PV dU PV
UPV
dIPV dU PV
IPV
UPV
dI PV dU PV
0
由上式就可以判断出光伏电池是否工作在最大功率点处。这种
方法控制精确，响应速度快，适用于光照强度不断变换的情况
下，但对传感器的精度要求比较高，因而整个系统的硬件造价
MPPT技术的应用
系统动稳态响应要求均较高，动态响应对 系统稳定性有重要意义，稳态性能直接影 响输出功率大小，长期运行效益明显。
MPPT技术在应用中存在的问题
（1）误跟踪现象 大多数MPPT算法仅采集光伏电池的电压和电流，并基于扰动 观察的思想进行跟踪，但是无从得知光伏电池输出功率的变化 是由扰动还是由外界环境的变化而引起的，所以当环境变化较 快时，容易发生误跟踪现象。解决方案主要有以下几类： ① 根据环境进行开环控制； ② 使算法扰动带来的功率变化大于环境变化带来的功率变化； ③ 辨识和补偿环境变化带来的功率变化；
真最大功率点跟踪法（直接）
干扰观察法 增量电导法 间歇变步长搜索法 功率步进法 模糊控制方法
经典的MPPT方法主要有干扰观测法、电导增量法、模糊逻 辑控制、神经元网络控制法、最优梯度法等，以及在这些方 法的基础上，根据实际情况和各种方法的优缺点采用相应的 改进方法，如改进的干扰观测法、变步长的电导增量法等