光伏系统的最大功率点跟踪控制方法研究
光伏发电系统最大功率点的跟踪方法研究
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ６１ ５ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — ５ （ ０ ９） ６ ０ ７ ２ ６ ２ ０ ４７ ２ ０ ０ —０ ８ —０
当今 社 会 能 源 日益 紧 张 ， 境 污 染 日趋 严 重 ， 阳 能 以 其 环 太 清 洁 无污 染 取 之不 尽 用 之 不 竭 的特 点 ， 来 越 受到 全 世 界 的 关 越 注。 光伏 电池 的输 出为 非 线性 特 性 ， 出功 率 受 工作 电压 、 照 输 光 强度、 负荷 状 态 和 环 境 温 度 等 因素 的影 响 ， 阳 能 电池 输 出 的 太 最 大功 率 点 时刻 都 在 变化 。 所 以在 实 际 应 用 中 ， 用 最 大 功 率 利
点跟 踪 技 术 提高 对 太 阳 能 的利 用 效 率 。 最 大 功 率 跟 踪 控 制 （ －ｈ ｘｍ ｍ ｐ ｗ ｒｐｉｔ ＭＰ ｔｅｍａｉ ｕ ｏ ｅ ｏｎ ｔ ｃ ｉｇ是 一 种 光伏 阵列 功率 点控 制 方 式 。 过 实 时检 测 光 伏 ｒ ｋｎ ） ａ 通 阵 列 的 输 出功 率 ， 用 一 定 的 控 制 算 法 ， 断 调 节 系 统 的 工 采 不 作 状 态 ， 跟 踪 光 伏 阵 列 的 最 大 功 率 点 ， 现 系 统 的 最 大 功 来 实
合法。
一
工作 时 ， 隔 一 定 的 时 间 用较 小 的步 长 改 变 太 阳能 电池 的输 出 每 电压 ， 向可 以是 增 加 也 可 以是 减 少 ， 检 测 功 率 变 化 方 向 ， 方 并 来 确 定 寻 优 方 向 ， 果 输 出 功 率 增 加 ， 么 继 续 按 照 上 一 周 期 的 如 那 方 向继 续 “ 扰 ” 否则 改 变其 扰 动 方 向 。其 算 法 流 程如 图 ２所 干 ， 示 ， （ ） （ ） 光伏 阵列 的 当前 输 出 电压 、 出 电流 ，（＿ ） Ｕ ｋ、 ｋ为 Ｉ 输 Ｐ ｋ １为 上 一 周 期 的采 样 值 。 由于 始 终 有 “ 扰动 ” 存 在 ， 的 系统 工 作 点 无 法 稳定 运 行 在 最 大 功 率 点 上 ， 能 在 最 大 功 率 点 附 近振 荡 运 行 ， 只 而振 荡 的 幅值 则 由步 长决 定 。 然 而 扰 动 步 长 如 果 过 大 ， 在 最 大 功率 点 附 近 则 的振 荡就 比较 大 ， 应 的功 率 损 失较 大 ， 相 但跟 踪 的速 度 快 ： 反 相
光伏发电中MPPT控制方法综述
光伏发电中MPPT控制方法综述在光伏发电系统里，为了能充分利用光伏发电功率，最大功率点跟踪（MPPT）起着无法替代的作用。
本文将进行具体的分析，以供参考。
标签：光伏发电；MPPT；控制；应用1、前言光伏產业是当今世界上增速最快的行业之一。
为了实现环境和能源的可持续发展，光伏发电已成为很多国家发展新能源的重点，光伏发电将是未来主要的能量来源。
为了充分利用太阳能源，通过最大功率点跟踪（MPPT）的控制方法来使能量最大化以逐渐成为发展趋势。
2、常见的MPPT控制方法2.1 扰动观测法扰动观测法是最大功率跟踪算法中使用最广泛的一种算法，基本思想是：首先增加或减小光伏电池板的输出电压（或电流），然后观测光伏电池输出功率的变化，根据功率变化再连续改变电压（或电流）的幅值，使光伏电池输出功率最终工作于最大功率点。
扰动观察法由于简单易行而被广泛用于MPPT控制中，但随着研究的深入，该方法存在的不足之处逐渐显现出来，即存在震荡和误判的问题。
在实际应用过程中，由于检测精度和计算速度的限制，电压扰动的步长一般是一个定值，在这种情况下，就会产生震荡。
当步长越小时，震荡就越小，跟踪的速度就越慢。
要想达到理想的状态，就要在速度和精度做权衡考虑。
在扰动观察算法运行过程中，当工作电压达到最大功率点附近时，由于步长恒定，有些情况下，工作电压会跨过最大功率点，改变扰动方向后，工作电压再一次反向跨过最大功率点，如此往复循环，即出现了震荡，即扰动观察法的震荡问题。
当日照，温度等外界条件发生变化时，光伏阵列的特性缺陷也会跟着发生变化。
而扰动算法却无法察觉到，算法还认为是在一条曲线上进行扰动观察，此时就会出现扰动方向误判的情况，即扰动观测法的误判问题。
定步长的扰动观测法存在震荡和误判的问题，使系统不能准确的跟踪到最大功率点，造成了能量损失，因此需要对上述定步长的扰动观测法进行改进。
其中，基于变步长的扰动观测法可以在减小震荡的同时，使系统更快的跟踪到最大功率点；基于功率预测的扰动观测法可以解决外部环境剧烈变化时所产生的误判现象；基于滞环比较的扰动观测法在最大功率点跟踪过程中的震荡和误判这两方面均有较好的性能。
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。
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。
光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究
２１ ０ ０年 １ ０月
电 力 电子 技 术
Ｐ ｗ ｒＥ ｅ ｔ ｎ ｃ ｏ ｅ ｌ ｃｒ ｉｓ ｏ
Ｖｏ．４，Ｎｏ１ １ ４ ．０ Ｏｃｏ ｅ Ｏ Ｏ ｔｂ ｒ２ １
光伏发 电系统最大功率点快速跟踪控制研究
汪义 旺 ，曹丰 文 ，张 波 ，高金 生
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ Ｍ ａ ｉ ｕｍ ｗｅ ｉ ｓ ａ ｋｉ ｎｔ ｏ ｓａ ｃ ｏ ｘｍ Ｐｏ ｒ Ｐｏ ｎｔ Ｆａ ｔ Ｔｒ ｃ ｎｇ Ｃｏ ｒ ｌ
ｏ ｈ ｔ ｖ ｌ ｉ ｎ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｆＰ ｏ ｏ ｏｔ ｃ Ｇｅ ｅ ａ ｉ ｙ ｔｍ ａ ｏ
ｉ ｅ ｔｉ ｒ ｐ ｓ ｄ， ｉ ｈ ｃ ｎ ｍｏ ｅ ｑ ｉｋ ｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔ ｌ ｒ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ＭＰＰ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ＶＴ ｃ ｎ ｒ １ ｆ ｉ ｎ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｗｈ ｃ ａ ｒ ｕ ｃ ｌ ｎ ｃ ｕ ａｅｙ ｔａ ｋ ｎ ｈ ｃ ｏ ａ ｅ ｏ ｔ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ Ｃ ｏ ｔｏ ． ｈ ｉ
跟踪 控制 的精度 和效 率 ， 结合 电导增量 法 （ｎＣ ｎ ） 现对 光伏 电池 最 大功率 点跟 踪 （ Ｐ ） Ｉｃ ｏｄ 实 ＭＰ Ｔ 的复合 控制 ， 即在 系统 偏离 ＭＰ Ｐ误 差较 大时采 用 Ｃ Ｔ控 制 ， Ｖ 快速 调整 光伏 组件 的工作 点 ， 再采 用 Ｉｃ ｏ ｄ进行 ＭＰ Ｔ控制 。 ｒ ｏ ｔｒｃｉｇ ＭＰ Ｔ ， ｏｅ ｉ ｒｖｄｏｌ ｅｃｒ ｃｉ Ｖ ａｅ ｎｔ ｅａ ｒ ｃｅ－ ｉ ｙｔ ｘ ｏ ｅ ｍｕ ｏ ｅ ｉ ａｋｎ （ Ｐ ） ａｎ ｖｌｍｐｏｅ ｎｉ ｏｒ ｔ ｎＣ Ｔ ｂｓｄｏ ｍｐｒｔ ｅ ｏｆ ｐｎｔ ｎ ｅ ｏ ｅ ｕ
光伏发电系统中的输出功率最大化控制策略
光伏发电系统中的输出功率最大化控制策略光伏发电系统作为一种清洁能源技术，已经被广泛应用于能源供应和环境保护领域。
在光伏发电系统中，输出功率的最大化是关键目标，因为它直接影响到系统的经济性和效率。
为了实现这一目标，研究人员一直在寻找最佳的控制策略。
在本文中，我们将讨论几种常见的控制策略，并对其进行比较和评估。
第一种策略是最大功率点跟踪（MPPT）算法。
这种算法通过不断调节光伏电池阵列的工作点，以使得其输出功率达到最大值。
最常用的MPPT算法包括Perturb and Observe (P&O)， Incremental Conductance (IncCond)和Hill Climbing (HC)等。
这些算法基于对光伏电池的电流和电压进行采样和计算，通过不断调整光伏电池的工作点来追踪最大功率点。
然而，这些算法存在一些问题，如振荡、性能下降与不确定性等，因此它们不是完美的选项。
第二种策略是集中式控制策略。
该策略通过中央控制器对整个光伏发电系统进行集中控制。
它基于光照条件、温度、负载需求等多个参数的监测和采集，使用优化算法来调节整个系统的工作。
集中式控制策略可以通过实时监测系统各个部分的运行状况，提供全面且准确的信息，从而有效地优化整个系统的输出功率。
然而，该策略需要较高的成本和复杂度，并且系统故障可能导致整个系统的故障。
第三种策略是分布式控制策略。
该策略采用分布式控制器，将控制算法分配到光伏电池阵列的每个单元，在设计和实现上更加简单和灵活。
分布式控制策略可以在不需要集中式控制器的情况下，实现功率的最大化。
这种策略具有较低的成本和较好的系统可扩展性。
然而，分布式控制策略在系统设计和实现上需要更多的技术支持和管理。
此外，还有一些其他策略，如混合控制策略和模型预测控制策略。
混合控制策略结合了最大功率点跟踪算法、集中式控制策略和分布式控制策略的优点，通过优化算法和控制器的组合来实现最大功率的输出。
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。
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光伏系统的最大功率点跟踪控制方法研究
1.1 P&O（Perturb and Observe）算法
P&O算法是最常见的光伏系统最大功率点跟踪控制方法之一。
该算法通过不断扰动光
伏系统的工作点，观察输出功率的变化情况，从而找到最大功率点。
其主要思想是根据当
前工作点和功率变化的趋势，预测下一个工作点并进行调整，直到达到最大功率点。
1.2 梯度下降法
梯度下降法是一种数学优化方法，通过计算目标函数的梯度来指导系统寻找最大功率点。
该方法将目标函数看作是一个平面或者曲面，通过不断迭代调整参数，沿着梯度的方
向逐步逼近最大功率点。
1.3 模糊控制方法
模糊控制方法结合了模糊逻辑和控制理论，通过定义模糊规则和隶属函数来指导系统
寻找最大功率点。
该方法不需要准确的数学模型，适用范围广泛，但需要大量的经验知识
和实验数据。
1.4 遗传算法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断迭代和变异来搜索最大功率点。
该方法具有全局寻优能力，但计算量大，收敛速度较慢。
1.5 人工神经网络
人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过学习和调整神经元之间的连
接权值来实现最大功率点跟踪。
该方法需要大量的训练数据和较强的计算能力，但具有较
强的自适应性和鲁棒性。
2.1 算法性能比较
对于不同的光伏系统最大功率点跟踪控制方法，研究者们进行了大量的算法性能比较。
通过仿真实验和实际测试，对各种方法的精度、稳定性、收敛速度等进行了客观评估。
2.2 系统参数影响分析
光伏系统的最大功率点受到诸多影响因素的影响，包括温度、光照强度、阴影遮挡等。
研究者们对这些影响因素进行了分析和建模，以指导最大功率点跟踪控制方法的设计和优化。
2.3 控制策略优化
针对不同的应用场景和需求，研究者们提出了针对性的最大功率点跟踪控制策略优化
方案。
在光伏系统并网发电系统中，需要考虑功率平衡和电网稳定性等因素。
2.4 系统集成与实时控制
随着光伏系统规模的不断扩大，对于最大功率点跟踪控制方法的实时性要求也越来越高。
研究者们致力于将最大功率点跟踪控制方法与智能电网、互联网等技术进行集成，实
现对光伏系统的实时监控和控制。
3.1 智能化与自适应性
未来的光伏系统最大功率点跟踪控制方法将更加智能化和自适应性，能够根据环境和
工况的变化进行实时调整和优化。
3.2 多源信息融合
未来的光伏系统最大功率点跟踪控制方法将充分利用多源信息，包括光照强度、温度、风速等，进行综合分析和预测。
3.3 多元化应用
未来的光伏系统最大功率点跟踪控制方法将面向多元化的应用场景，包括分布式发电、农村电力供应、建筑一体化等。
3.4 智能网联化
光伏系统的最大功率点跟踪控制方法是一个复杂而且具有挑战性的研究课题，其涉及
到电子、控制、信息等多个学科的知识。
未来，随着科技的不断进步和应用需求的不断增加，光伏系统最大功率点跟踪控制方法将迎来更大的发展空间和潜力。
希望本文能对相关
研究和应用人员提供一定的参考和借鉴。