关于光伏阵列的MPPT算法综述
光伏发电系统MPPT算法研究
光伏发电系统MPPT算法研究1. 引言随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的需求增加，光伏发电系统被普遍认为是未来能源供应的重要组成部分。
然而，光伏发电系统的效率和稳定性受到诸多因素的制约，其中最重要的是光伏阵列的最大功率点跟踪（MPPT）算法。
本文将探讨光伏发电系统MPPT算法的研究进展和应用。
2. 光伏发电系统简介光伏发电系统是利用太阳能将光能转化为电能的一种技术。
它由太阳能电池板、逆变器、储能系统和电网组成。
其中，太阳能电池板是光伏发电系统的核心部件，负责将太阳辐射能转化为直流电能。
然而，与其他能源发电技术相比，光伏发电系统的输出功率和效率受到多种因素的影响，如光照强度、温度和阻抗变化等。
3. MPPT算法的意义MPPT算法是光伏发电系统的核心控制算法，其主要功能是确保光伏阵列处于最大功率点以获取最大的能量转换效率。
光伏阵列的最大功率点随着环境因素的变化而变化，因此需要实时跟踪和调整以保持在最大功率点。
4. 传统MPPT算法研究在过去的几十年里，许多传统的MPPT算法已经得到了广泛的研究和应用。
其中，有三种常见的传统算法是基于理论分析和试验数据的结果：恒压法、增量-减量法和跟踪法。
这些算法具有简单、易实现的特点，但是在光照强度变化大、温度变化剧烈和负载变化快速的情况下，传统算法的精度和性能并不理想。
5. 新型MPPT算法研究为了克服传统算法的局限性，近年来出现了许多新型的MPPT算法。
这些算法基于不同的原理和算法思想，如人工智能算法、模糊控制算法、模型预测控制算法等。
这些新型算法能够更精确地跟踪最大功率点，并且具有更好的动态性能和稳定性。
例如，基于人工智能的算法可以通过学习和自适应调整来适应不同的光照环境。
而基于模糊控制的算法则能够克服传统算法在光照强度突变时的不稳定性。
6. 算法评估和比较为了评估和比较不同的MPPT算法，研究人员通常依据某些标准指标进行性能评估，如能源转换效率、稳定性和响应时间等。
(完整word版)光伏并网系统中MPPT常用算法及控制策略
光伏并网系统中 MPPT 常用算法及控制策略1.1光伏阵列的电气特性讨论光伏并网系统的控制策略，就必须首先要清楚光伏阵列的 控制解决方案。
1.1.1 光伏电池的等效模型图1光伏电池的等效模型图1是光伏电池(Solar Cell) 等效模型。
它由理想电流源 Is 、反向并联二极管 D 串联电阻R s 和并联电阻R sh 构成。
其中Is 的值等于电池的短路电流，其大小反映了光伏电池所处环境的日照强度。
日照越强，Is 越大；反之越小。
下式是光伏电池的I — V 特性关系方程。
理想情况下 Rs ,可近似为零，Rsh 近似为无穷大，则上式可简化为式中,V-I ，P-V 特性，进而提岀合理的I为工作电流，I o为反向饱和电流，V为电池的输岀电压，其余皆为常数。
这样，光伏电池的输出功率为:这表明光伏电池的输岀功率是日照强度和温度的非线性函数，但是和电流和电压时一种比例关系。
1.1.2 光伏电池特性1、光伏器件输出特性为了更好的理解光伏电池的特性，根据上面的结论，光伏电池的非线性函数关系绘制岀其在日照不同、结温相同和日照相同、结温不同情况下的光伏电池I —V、P- V特性曲线，如图2、3所示。
(1).电池结温不变，日照变化(a) I-V特性曲线(B) P-V特性曲垛图2光照强度不同情况下I —V、P-V特性曲线图2为光伏电池结温不变、日照强度变化情况下的一组I —V和P—V特性曲线，从图中可以得岀以下结论① 光伏电池的短路电流随光照强度增强而变大，两者近似为比例关系 种日照条件下变化不大； ② 光伏电池的最大输岀功率随光照强度增强而变大， 且在同一日照环境下有唯一的最大输岀功率点。
在最大功率点左侧，输出功率随电池端电压上升呈近似线性上升趋势 ；到达最大功率点后， 输出功率开始快速下降，且下降速度远大于上升速度；③ 如图2(a)所示：在虚线 A 的左侧，光伏电池的特性近似为电流源，右侧近似为电压源。
虚线 A 对应最大功率点时光伏电池的工作电流，约为电池短路电流的 90%;④ 如图2(b)所示：结温一定的情况下，光伏电池最大功率点对应的输岀电压值基本不变。
关于光伏阵列的MPPT算法综述
关于光伏阵列的MPPT算法综述陈科;范兴明;黎珏强;韦颖龙【摘要】针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题,只有实现最大功率点的跟踪(MPPT)才能提高太阳能电池的效率.分析了最大功率点跟踪的常用方法,即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等,并对几种常见的MPPT方法进行比较和分析,为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考.%Aiming at the nonlinear output characteristics of photovoltaic cells with the high power output, it is necessary to realize the maximum power point tracking (MPPT) for improving the efficiency of solar cells. The review analyzed the maximum power point tracking methods .such as constant voltage control > disturbance observation, admittance incremental approach, power back to grant and fuzzy control et al. The common MPPT methods were compared and analyzed in order to design and realize photovoltaic (pv) grid controller.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2011(031)005【总页数】5页(P386-390)【关键词】光伏阵列;最大功率点跟踪;算法分析;光伏并网【作者】陈科;范兴明;黎珏强;韦颖龙【作者单位】桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TM83随着经济发展的能源需求日益增长，常规能源越来越供不应求，然而其大量使用造成了世界范围的环境污染和生态恶化，使得新能源的开发成为当今世界的必然发展趋势。
局部阴影下光伏阵列最大功率追踪(MPPT)算法
设定为 1/16 遮阴、1/4 遮阴、1/2 遮阴和正常。在设计重构算法
时，需要对光伏组件的遮阴程度进行判别，即对“遮阴度”模
型的输出结果进行分析。“遮阴度”模型的实质就是对不同遮
阴条件下的光伏组件进行准确诊断[5-6]。
本文在欧氏距离与余弦相似度的基础上，提出了一种基
于“遮阴度”模型的新型多峰全局最大功率点跟踪重构算法。
1 重构算法
光伏阵列受到局部遮阴时，实际情况中各组件的遮阴程 度不尽相同。根据这种局部遮阴的特点，本文将遮阴程度分别
收稿日期：2019-03-19 基金项目：国家自然科学基金项目（61674097）；江苏高校品牌专 业建设工程资助项目（PPZY2015A033） 作者简介：赵俊霞(1979—)，女，河南省人，硕士，讲师，主要研究 方向为新能源芯片设计技术。E-mail: worldas@
离。假设二维空间中两个点 ( 1, 1)和 ( 2, 2)，归一化为单位 12 + y12 ) ( x12 + y12 )
(1)
2019.9 Vol.43 No.9
1528
研究与设计
B(
x2
,
y2
)
(x22 + y22 ) (x22 + y22 )
(2)
欧式距离为：
D =
对于大型光伏阵列，当上空因积云遮挡阳光或是表面泥 水积累较多时，其部分组件受光面积会随时间变化，整个光伏 阵输出的工作电压会迅速下降，最高可能降到设计标准的 40%，功率失配问题也更加显著[1-4]。本文提出了一种基于“遮 阴度”模型的新型多峰全局最大功率点跟踪算法，用其将不同 遮阴程度的光伏组件进行分类和重新配置，可在不增加额外 补偿阵列的情况下提高光伏阵列系统的输出功率。
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。
光伏发电系统中的动态MPPT算法研究
光伏发电系统中的动态MPPT算法研究近年来，光伏发电系统逐渐成为可再生能源领域的热门研究方向，其在可持续发展和减少对传统能源的依赖方面具有巨大的潜力。
然而，光伏发电系统的效能受到多种因素的影响，如天气条件、温度变化和阴影等。
为了最大化光伏发电系统的发电效率，研究人员采用了各种最大功率点跟踪（MPPT）算法。
其中，动态MPPT算法是一种研究热点，旨在实时监测、调整和优化光伏发电系统的工作状态，以提高其整体性能。
动态MPPT算法的研究是为了解决传统MPPT算法在变化环境下性能不稳定的问题。
传统MPPT算法通常假设光照条件和系统参数是恒定的，而实际工作环境中，光照强度、温度和电池状态等因素经常发生变化。
因此，设计一种适应性强且稳定性较好的动态MPPT算法对于改善光伏发电系统的效能至关重要。
首先，动态MPPT算法需要一个准确且快速的控制策略，以实时获取光伏发电系统的工作特性。
其中，大部分算法都会使用电池电压和电流来确定最大功率点位置，从而调整光伏板的工作电压和电流输出。
然而，动态MPPT算法相比于传统MPPT算法，更加关注不同光照和温度条件下的系统性能，因此需要更加准确和快速的控制策略。
其次，动态MPPT算法需要考虑光伏发电系统的稳定性和可靠性。
光伏发电系统通常安装在户外环境，这意味着它会受到各种不稳定因素的影响，如风、雨、雪、尘等。
为了保证系统的稳定运行，动态MPPT算法需要在不同的气候条件下进行充分的测试和验证，并针对性地调整控制策略，以保证光伏发电系统能够在不同的环境中实现最佳性能。
此外，动态MPPT算法还需要考虑能耗和成本的问题。
对于光伏发电系统，虽然光伏电池阵列是可再生能源，但监测和调节算法所需的能耗是不可忽视的。
因此，设计一种能够在提高系统性能的同时降低能耗和成本的动态MPPT算法，对于实际应用具有重要意义。
最后，动态MPPT算法需要满足实时性的要求。
光伏发电系统是一个动态的系统，其性能受到外部环境的影响，因此及时地收集和处理数据对于实现最优性能至关重要。
MPPT知识和算法介绍
MPPT知识和算法详解MPPT•MPPT是Maximum Power Point Tracking（最大功率点跟踪）的简称，MPPT控制器能够实时侦测太阳能板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使系统以最高的效率对蓄电池充电。
应用于太阳能光伏系统中，协调太阳能电池板、蓄电池、负载的工作，是光伏系统中非常重要的组件。
MPPT的概述•最大功点跟踪(Maximum Power Point Tracking，简称MPPT)系统是一种通过调节电气模块的工作状态，使光伏板能够输出更多电能的电气系统能够将太阳能电池板发出的直流电有效地贮存在蓄电池中，可有效地解决常规电网不能覆盖的偏远地区及旅游地区的生活和工业用电，不产生环境污染。
光伏电池的输出功率与MPPT控制器的工作电压有关，只有工作在最合适的电压下，它的输出功率才会有个唯一的最大值。
日照强度为1000W/下，U=24V,I=1A；U=30V,I=0.9A；U=36V,I=0.7A；可见30的电压下输出功率最大。
MPPT的原理•给蓄电池充电，太阳板的输出电压必须高于电池的当前电压，如果太阳能板的电压低于电池的电压，那么输出电流就会接近0。
所以，为了安全起见，太阳能板在制造出厂时，太阳能板的峰值电压（Vpp）大约在17V左右，这是以环境温度为25°C时的标准设定的。
当天气非常热的时候，太阳能板的峰值电压Vpp 会降到15V左右，但是在寒冷的天气里，太阳能的峰值电压Vpp可以达到18V。
现在，我们再回头来对比MPPT太阳能控制器和传统太阳能控制器的区别。
传统的太阳能充放电控制器就有点象手动档的变速箱，当发动机的转速增高的时候，如果变速箱的档位不相应提高的话，势必会影响车速。
但是对于传统控制器来说，充电参数都是在出厂之前就设定好的，就是说，MPPT控制器会实时跟踪太阳能板中的最大的功率点，来发挥出太阳能板的最大功效。
电压越高，通过最大功率跟踪，就可以输出更多的电量，从而提高充电效率。
光伏发电系统中的MPPT算法优化研究
光伏发电系统中的MPPT算法优化研究随着全球气候变化的加剧，人们迫切需要寻找新能源替代传统能源，以达到能源安全和环保的目的。
光伏发电是一种新兴的能源技术，它可以将太阳能转换为电能，而且没有任何污染，十分环保。
但是，由于天气、季节、太阳角度等因素的影响，太阳能的输出不稳定，因此需要一种能够根据当前太阳能输出功率自动调节电压和电流的控制系统，以提高发电效率。
这就是MPPT算法。
一、MPPT算法简介MPPT（Maximum Power Point Tracking）是一种广泛应用于光伏发电领域的算法，它能追踪太阳能电池板的最大输出功率点，从而将太阳能的输出转化为最大的电能输出，提高光伏发电效率。
MPPT算法通常分为两种类型：模拟算法和数字算法。
模拟算法包括 Perturb and Observe 算法（简称 P&O 算法）和 Incremental Conductance 算法（简称 IC 算法）。
P&O 算法通过周期性地改变太阳能电池板电流和电压来找到最大功率点，但是由于其存在震荡，对最大功率点的跟踪速度较慢，精度也较低。
IC 算法根据太阳能电池板的导电率，快速跟踪最大功率点，但是其算法复杂度较高，难以实现。
数字算法包括 Perturb and Observe 算法和 Incremental Conductance 算法的改进方法，如 Hill Climbing 算法、Gradient Descent 算法、Adaptive Perturb and Observe算法等。
这些算法通过使用数学模型来代替硬件电路来优化太阳能电池板输出功率，能够达到更高的跟踪速度和精确度，但是相对复杂，需要较高的计算能力。
二、MPPT算法优化在实际的光伏发电系统中，MPPT算法的优化是非常重要的，它能够提高发电效率，减少能源浪费，变相地提高光伏发电的经济效益和环保效益。
以下是几种MPPT算法的优化方法。
1、遗传算法优化遗传算法是一种基于自然选择和遗传进化理论的全局寻优算法，它通过模拟生物进化过程来搜索最佳解，具有强大的优化能力。
光伏发电系统中的MPPT算法研究
光伏发电系统中的MPPT算法研究随着环境保护意识的增强和可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电作为一种清洁、可靠的能源来源得到了广泛应用。
然而，光伏发电系统的效率和能量利用率受到多种因素的影响，其中最为重要的就是最大功率点追踪（MPPT）算法的选择和研究。
本文将对光伏发电系统中的MPPT算法进行深入研究，并探讨其在提高系统性能和增加能量利用效果方面的重要性。
MPPT算法是光伏发电系统中至关重要的一个环节，其主要功能是通过动态调整光伏阵列输出电压和电流，以最大化输出功率。
光伏发电系统的输出功率取决于光照强度、温度和阵列特性等因素，因此，MPPT算法的主要任务是找到一个最佳操作点，在光伏阵列的特性曲线上获取最大功率点。
实现了MPPT算法后，能够大幅提高光伏发电系统的效率和能量利用率，从而增加系统的经济效益和可靠性。
目前常用的MPPT算法包括传统的模拟算法和现代的数字算法。
模拟算法中，传统的Perturb and Observe（P&O）方法、Incremental Conductance（IC）法和Hill Climbing（HC）法被广泛应用于光伏发电系统中。
这些算法通过采集光伏阵列的电流和电压信息，根据功率曲线的斜率或连续的功率变化进行调整，逐渐趋近于最大功率点。
然而，模拟算法在快速变化的光照条件下，容易产生震荡现象并且对阵列输出电流和电压的采样速度较慢，导致系统响应较慢。
与传统的模拟算法相比，现代的数字算法更加精确和灵活。
这些算法基于微处理器或数字信号处理器，利用精确的测量数据进行最优功率点追踪。
其中，基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的MPPT算法是近年来的研究热点之一。
该算法通过对光伏阵列的模型进行建模和预测，利用最小化误差的优化控制方法实现最大功率点追踪。
相比于传统算法，MPC算法具有更好的动态响应性能和较快的追踪速度，可以有效应对光照变化的快速性。
MPPT基本算法介绍
MPPT基本算法介绍欢迎大家加入2000人技术交流QQ群：光伏+风电+微电网技术429126230前言在上一个话题中，我们阐述了光伏MPPT基本原理：从本质上来说，MPPT算法均是通过DC-DC的占空比d来进行控制的。
至于如何计算占空比d的值，则取决于具体的MPPT算法。
那么在本话题中，我们将介绍两种基本的MPPT算法，即观察扰动法（Perturb and Observe，P&O）和电导增量法（Incremental Conductance，INC）。
P&O法与INC法的基本原理到目前为止，已经有超过20种MPPT算法被提出并被验证 [1,2]。
在这些MPPT算中，由于P&O法和INC法较为简单且较为实用，因此是最为常见的MPPT算法。
其基本原理，如下图所示。
如上图所示，P&O法是利用光伏组件功率-电压（P-V）曲线的特性，来对当前工作点的位置进行判断，进而决定下一次的扰动方向是向左还是向右。
一般来说，可以用以下公式进行判断：INC法则是根据在最大功率点（MPP）时，光伏组件的输出功率对电压的微分为0而被提出来的。
我们可以将INC法看做是对P&O法进行进一步推导而得出的[4]。
在MPP处，有将P=VI带入上式中，则有根据上式，INC法可以通过以下公式进行判断：其中，I/V为电导，而ΔI/ΔV则为电导增量，故此方法被称为电导增量法。
P&O法流程图与实例说明P&O法流程图如下图所示。
首先，算法需要采集当前光伏组件电压V(k)、电流I(k)，并读取上一次采集到到的电压V(k-1)、电流I(k-1)。
然后，计算电压增量ΔV和功率增量ΔP，继而根据上文所得到P&O 法的公式进行逻辑判断。
完成判断后，则会通过调节占空比d，最终决定工作点下一次移动的方向。
为了更好地理解这一流程，我们一下图作为实例进行讲解 [5]。
1.假定工作点从D处移动到A处，我们发现ΔP、ΔV均为正，因此下一次移动方向应向右。
光伏电站MPPT算法的研究与应用
光伏电站MPPT算法的研究与应用随着能源技术的不断发展，太阳能作为一种绿色、清洁、可再生的能源得到了广泛的关注和应用。
光伏发电是太阳能利用的一种方法，它可以将太阳能转换成电能，并且没有污染、噪音等问题。
在光伏电站中，光伏阵列是关键的组成部分。
光伏阵列的功率输出受到各种因素的影响，如光照强度、温度、阴影等。
因此，设计一个高效稳定的功率跟踪算法是至关重要的。
MPPT（Maximum Power Point Tracking）算法是一种实现功率跟踪的重要技术。
通俗来讲，MPPT算法就是为了让光伏阵列能够输出最大功率而运用的一种算法。
在MPPT算法中，需要根据光照强度和温度等因素来确定电池板输出功率最大时的点。
经过多年的研究和实践，目前已经有多种MPPT算法被广泛应用在光伏电站中，如Perturb and Observe方法、Incremental Conductance方法、Hill Climbing方法等。
其中，Perturb and Observe方法是一种较为简单的MPPT算法，它通过不断扰动电池板的工作点并观察输出电压和电流变化情况来确定最大功率点。
该算法具有实现简单、响应速度快等优点，但是在光伏阵列存在阴影和多峰问题时会出现误判。
相比之下，Incremental Conductance方法在光伏阵列存在阴影和多峰问题时具有更好的性能，它可以利用光伏阵列输出电压和电流变化的趋势来实现最大功率点跟踪。
此外，该算法稳定性较高，能够适应不同的光照强度和温度等环境。
Hill Climbing方法也是一种常见的MPPT算法，它类似于寻找山顶的过程。
每次比较当前工作点和相邻工作点输出功率大小，不断寻找更高的功率点，直至找到最大功率点为止。
该算法响应速度较快，但是容易陷入次优解并且需要较高的计算功耗。
除此之外，还有很多其他MPPT算法，如模型预测控制方法、人工神经网络方法、模糊控制方法等。
这些算法都有各自的特点和适用范围，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
光伏发电系统MPPT控制方法研究
光伏发电系统MPPT控制方法研究近年来，随着环保意识的增强和可再生能源技术的迅速发展，太阳能光伏发电在全球范围内逐渐流行起来。
而在光伏发电系统的运行中，MPPT控制方法则成为了关键环节。
MPPT（Maximum Power Point Tracking）是光伏发电中非常重要的控制技术，主要用于寻找光伏电池阵列的最大功率点，确保系统获得最大的电能输出。
MPPT控制方法的本质是控制光伏电池充电电压和充电电流，以求得最大输出功率。
目前，常用的MPPT控制方法有全局搜索算法、模型预测控制、逆变输入阻抗法等。
本文将针对这些方法进行分析。
一、全局搜索算法全局搜索算法是一种比较传统的MPPT控制方法，其原理是通过对PV阵列的输入电压、输入电流、电池电压和电池电流等参数进行测量和分析，得出参考值，然后通过迭代算法找到最大功率点。
虽然全局搜索算法在理论上理想，但在实际应用中存在一些问题。
首先是计算量大，需要进行大量的计算，降低了系统的实时性和控制精度。
其次，该算法对光伏电池模型的准确性要求较高，如模型误差较大，将导致系统失效。
最后，当阴影遮挡或天气变化等因素引起光伏电池输出变化时，全局搜索算法也不易适应其变化。
二、模型预测控制模型预测控制是一种基于模型的先进控制技术，其原理是利用数学模型对光伏电池阵列的输出功率进行预测和控制，从而实现实时跟踪最大功率点。
相比于全局搜索算法，模型预测控制具有更高的效率和精度。
该算法可以实时反映光伏电池阵列的实际情况，可以在阴影遮挡或天气突变时快速做出应对方案，从而提高光伏发电系统的运行效率。
三、逆变输入阻抗法逆变输入阻抗法是一种基于光伏逆变器的MPPT控制技术，其原理是利用逆变器的输入阻抗特性来调整光伏电池的输出电压和输出电流，从而达到最大功率点跟踪目的。
与全局搜索算法和模型预测控制相比，逆变输入阻抗法在控制精度和计算时间上都具有优势。
该方法利用了逆变器的特性，只需进行少量的计算即可快速实现最大功率点跟踪，同时逆变器本身也能够保护光伏电池阵列免受气象灾害等外界因素的影响。
设计高效稳定的超时空MPPT算法
设计高效稳定的超时空MPPT算法一、引言随着太阳能光伏发电技术的突破和应用，光伏发电逐步成为一种非常有前途的新型能源。
在光伏发电系统中，光伏电池阵列对于光照的响应往往具有非常强的非线性特性，因此必须使用专业的电力系统调节技术来提高其输出电力的效率和可靠性。
在众多电力系统调节技术中，最重要的就是最大功率点跟踪（MPPT）技术，而超时空MPPT算法就是其中的一种高效、稳定的MPPT方案。
二、超时空MPPT算法的基本原理超时空MPPT算法是一种多目标优化算法，其目标是通过改变电路参数，捕捉光伏电池阵列的最大功率点。
既要保证跟踪光伏电池阵列的最大功率，又要满足系统的输出电压和输出电流等要求。
该算法的核心原理是基于数据采集以及贝叶斯优化算法，它可以通过采集光伏电池阵列的电压和电流数据，实时估算最大功率点位置，从而达到实时跟踪最大功率的效果。
三、超时空MPPT算法的优势特点1. 高效性超时空MPPT算法具有非常高的效率，它可以在非常短的时间内实现跟踪光伏电池阵列的最大功率，从而提高整个电力系统的输出效率。
2. 稳定性超时空MPPT算法具有非常高的稳定性，其可以对光照强度和周围环境等因素进行自适应调节，从而保证整个电力系统的运行稳定性。
3. 精准性超时空MPPT算法能够非常精准地跟踪光伏电池阵列的最大功率点，从而保证整个电力系统的输出电压和输出电流均满足要求。
4. 实用性超时空MPPT算法具有非常广泛的应用前景，其可以在多种环境和场合下使用，包括太阳能光伏发电、风能发电等领域。
四、超时空MPPT算法的实现步骤1. 数据采集首先需要对光伏电池阵列的电压和电流数据进行采集，保证数据的精准性和实时性。
2. 确定初始参数根据采集到的数据，需要确定光伏电池阵列的初始参数，用于后续的优化计算。
3. 建立优化模型基于采集到的数据和初始参数，建立超时空MPPT算法的优化模型，包括目标函数、约束条件等。
4. 迭代优化使用贝叶斯优化算法，依据当前的目标函数和约束条件，迭代求解超时空MPPT算法的最优解。
MPPT介绍
MPPT介绍
1.MPPT定义
光伏阵列的输出功率与输出电压为非线性关系，受气象条件（辐照和温度）的影响，MPPT（Maximun Power Point Tracking）模块可以调节组件的输出电压，使得光伏组件的输出最大功率，提高光伏系统转化率。
2.光伏阵列模型
理想情况太阳能电池的等效模型，如下图：
其中：Iph为光伏组件短路电流，大小反映了光伏电池当下的光照强度；
Id为暗电流，是指在光伏电池在无光照时，由外电压作用下PN结内
流过的单向电流；
I为光伏电池的输出电流；
Rsh为并联电阻；
Rs为串联电阻。
输出电流表达式为：
其中：
I0为反向饱和电流；q为电子电量；K为玻尔兹曼常量；T为绝对温
度；A为PN结理想因子；Vd为二极管端电压；
光伏电池输出电压、输出电流和功率之间关系如下图：
组件的输出功率和电压不呈线性关系，MPPT模块的功能就是通过算法找到输出的功率最高点。
一般并网逆变器通过Boost电路来实现最大功率点追踪，实现方法将在培训会上介绍。
光伏发电系统常用Mppt算法仿真分析综述
的输 出功 率 也会 变化 ， 是存 在一 个最 大 功率 点 尸 但 ｍ
以及 与最 大功率 点 相对 应 的电压 和 电流 ，。 当 ｍ
收稿 日期 ：０ ２ ０ — ０ ２ １— ３ ２
有 恒 电压跟 踪 （ Ｖ ）扰 动 观察法 （ ＆ 、 Ｃ Ｔ、 Ｐ Ｑ） 电导增量
一
０ 一
第 １卷 ５
工 作 环 境 变 化 时 ，特 别 是 １ 度 和 环 境 温 度 变化 ３照
时 ，太 阳能 电池 阵 列 的输 出特 性 曲线 也 随之 变化 ，
与之相 对应 的最 大功 率点 也 随之 改变 ，为 了实时从 光 伏 阵列获 得最 大输 出功 率，需 要在 光伏 发 电系 统 中实现 最大 功率 点 的跟 踪控 制 。 普 遍 较 常用 的太 阳能 电池 最 大 功 率 点 追踪 法
础 上 ， Ｍａｌｂｓｕ ｌ 中对 这几 种常 用 ＭＰ Ｔ方 在 ｔ ＼ｉｍ ｉ ａ ｎ Ｐ 法 进行 了仿 真分 析 。并 基于这 些 常用简 单 的方 法 总
结 了一 些改 进 的方法 。
１ 光 伏 电池 最 大 功 率 跟 踪 的 原 理
由图 １ 示 的 光伏 电池 ， 和 Ｐ 特性 曲线 所 一 — 可 看 出 ， 伏 阵 列 的 电压 、 光 电流 和 功率 输 ｍ 随光 照
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｒｎ ｉ ｌ ｆｓ ｖ ｒ ｌｃ ｍｍｏ ｌ ｓ ｄ ｍａ ｉ ｍ ｏ ｒ ｐ ｉ ｔｔ ｃ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ａ ａ ｚ ｄ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｅ ｐ ｉ ｃｐ ｅ ｏ ｅ ｅ ａ ｏ ｎ ｙ ｕ ｅ ｘｍｕ ｐ ｗｅ ｏ ｎ ｒ ｋ ｎ ｌ ｏ ｈ ｉ ｎ ｙ ｅ ａ ｉ ａ ｄ ｓｍｕ ａ ｅｏ ｓ ｍａ ｅ ｂ Ａ Ｌ ｉ ｌｔ ｎ Ｆ ｎ ｌ ，ｉ ｒ ｖ ｄ ｎ ｉ ｌ ｔｉ ｎ ｉ ｄ ｙ Ｍ Ｔ ＡＢ Ｓ ｍｕ ａｉ ． ｉ ａ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｏ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｙ ｔ ｏ ｓ ｂ ｓ ｄ ｎ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ
光伏发电中的MPPT算法研究
光伏发电中的MPPT算法研究光伏发电技术已经成为当前最受欢迎的可再生能源之一。
光伏发电系统的重要组成部分之一就是最大功率点追踪系统（MPPT）。
在由光伏电池产生的不稳定、波动的电压和电流中，MPPT算法可以确保系统达到最佳的转换效率，并且可以使整个光伏发电系统的工作更加稳定和可靠。
MPPT算法的作用在光伏发电系统中，MPPT算法可以自动追踪光伏电池的工作状态，准确地找到光伏电池的最大功率点（MPP），从而确保系统发电的效率最高、稳定性最好。
MPPT算法旨在消除光伏电池的阻抗失配问题，以实现从电池中提取最大功率的目标。
通过这种算法，系统可以自适应地调整输出电压和电流，以确保系统始终工作于最佳状态。
常见的MPPT算法在光伏发电领域中，有许多种不同的MPPT算法。
其中最常见的算法包括Perturb and Observe（P&O）、Incremental Conductance（IC）、Fractional Short Circuit Current（FSCC）、Fractional Open Circuit Voltage（FOCV）以及Model Predictive Control（MPC）等。
Perturb and Observe（P&O）算法在当前光伏发电系统中使用最为广泛，其原理是在不断改变输出电压的同时观察光伏电池的当前功率，当功率发生变化时，系统就会调整电压的方向。
虽然P&O算法相对简单易懂，但在实际使用中也存在一些缺点。
例如，P&O算法必须以固定的步长逐渐调整电压，因此难以实现更高级的最大功率追踪。
Incremental Conductance（IC）算法可以消除P&O算法的部分缺点。
IC算法通过观察电池的电流和电压的变化，判断当前电池是否在MPP的左边或右边，并自适应地调整输出电压的方向，从而能够更快速、准确地找到MPP。
Fractional Short Circuit Current（FSCC）算法和Fractional Open Circuit Voltage （FOCV）算法则是一些较新的MPPT算法。
光伏MPPT算法原理
1 MPPT 算法原理光伏电池的利用率受两方面的影响:(1)光伏电池的内部特性;(2)使用环境如辐照度、负载和温度。
在不同的外界条件下，光伏电池可运行在不同且唯一的最大功率点(Maximum Power Point)上。
因此，对于光伏发电系统来说，应当寻求光伏电池的最优工作状态，以最大限度地将光能转化为电能。
本文结合并网逆变控制提出快速逼近插值算法。
对输入的直流侧电压和电流算出光伏阵列输出的当前功率p(k)，前1个步长的功率p(k-1)，前2个步长的功率p(k-2)，三个功率点可以得到2条直线的斜率，dp(k)/du(k)、dp(k-1)/du(k-1)，比较其斜率的变化，如果斜率相同且为正，说明没有搜索到最大功率点，当前电压u(k)增加一个步长h ，如果斜率相同且为负，说明没有搜索到最大功率点且已经超过最大功率点，当前电压u(k)减小一个步长h ，如果斜率相反，进行插值运算。
图1 工况1U Pu(k)u(k-1)u(k-2)p(k-2)p(k-1)p(k)dp(k-1)/du (k-1)>0dp(k)/du(k)<0图2 工况2图3 工况3图1中的情况，功率的斜率都为正，说明最大功率点不在当前数据范围内，输出电压u*(k)=u(k)+h。
图2中的情况，功率的斜率有正有负，说明最大功率点在当前数据范围内，对当前数据进行牛顿插值，得到输出电压u*(k)。
图3中的情况，功率的斜率都为负，说明最大功率点不在当前数据范围内，输出电压u*(k)=u(k)-h。
开始给一初始值k1>0且k2>0 u*(k)=u(k-2)+hk1*k2<0，同时要防止零除k1<0且k2<0k1*k2=0Lagrange插值牛顿插值最小二乘u*(k)=u(k-1)返回u*(k)=u(k-1)-h)(d)1(d)2(d)1(dp)(dp2k1k)())1(p2)-p(kI(k))(u(k)1))-I(k1),-(u(k2))-I(k2),-(u(k3kIkIkIkkkpk、、、、、、，、、计算、、点顺次寻找----图4 MPPT快速插值算法流程图由图4 MPPT快速插值法流程图可知，当光照变化时，跟踪的快慢与步长h 有关，步长大时，跟踪速度快，电压波形波动大；步长过小，在光照变化快时，不能快速跟踪最大功率点电压，所以步长的选取很关键，基于本文建模h=0.2。
【干货】光伏逆变器MPPT算法全面解析
【⼲货】光伏逆变器MPPT算法全⾯解析来源：Solarbe 作者：张喆什么叫多路MPPT,为什么组串逆变器有好⼏个MPPT。
MPPT算法⼜是什么?为⼤家解释什么是MPPT。
最⼤功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，简称MPPT)是光伏发电系统中的⼀项核⼼技术，它是指根据外界不同的环境温度、光照强度等特性来调节光伏阵列的输出功率，使得光伏阵列始终输出最⼤功率。
图 1图1我们可以发现，在不同的太阳能辐照度条件下，最⼤功率点是不同的。
温度不同时，最⼤功率点也不同。
图2图2温度越⾼最⼤功率点越低。
图 3光伏阵列在使⽤过程中易受周围环境(如浮云，建筑物，树⽊遮荫等)和电池板表⾯的灰尘的⼲扰，导致光伏阵列的输出功率减⼩，输出特性曲线变得复杂。
输出特性曲线呈多极值点，这就使得基于单峰值的最⼤功率点跟踪算法有可能在这种情况下失效，得不到全局最⼤功率点，使得光伏发电系统效率⼤⼤降低。
如果⼀个电站，某⼀个组串后⾯有空调机组;⼜有⼀⽚树叶遮盖了某⼀块电池⽚;⼜有⼀⽚树荫遮挡了部分组件。
那么就会出现图3的情况，有了多个功率的峰值。
如何找到图3中最⾼的那个点，就需要MPPT了!⼀、最⼤功率点的条件这个问题说起来⼜有⼀点复杂了!太阳能电池组件，有内电阻和外电阻之分。
当某⼀刻内电阻和外电阻相等时，此刻电池组件就⼯作在最⼤功率点了。
P=UI=I2R=[E/(R+r)]2R=E2R/(R+r)]2=E2/(√R+r/√R)2=E2/[(√R-r/√R)2+4r]右边R为变量,分⼦⼀定,分母中√R=r/√R,即R=r时和最⼩,这时分数值最⼤。
所以,当外电阻和内电阻相等时,输出功率最⼤。
太阳能电池组件的内阻，主要体现在发电的时候，对电流的抑制作⽤。
在发电的时候，主要参与的元素有电池⽚，内部焊条导线，还有外部链接线缆。
这些参与的元素有⼀个共同的特性，就是在低温的时候，电阻值全部都会变⼩。
所以在同辐射强度的情况下，环境温度越低，电池板的内阻越⼩，发电效果越⾼;反之，则温度越⾼，内阻越⼤。
关于光伏阵列的MPPT算法综述
关于光伏阵列的ＭＰＰＴ算法综述陈科范兴明黎珏强韦颖龙桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林５４１００４摘要：针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题，只有实现最大功率点的跟踪（ＭＰＰＴ）才能提高太阳能电池的效率。
分析了最大功率点跟踪的常用方法，即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等，并对几种常见的ＭＰＰＴ方法进行比较和分析，为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考。
光伏阵列；最大功率点跟踪；算法分析；光伏并网ＴＭ８３Ａ１６７３－８０８Ｘ（２０１１）０５－０３８６－０５Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ＭＰＰＴ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ａｒｒａｙ Ｃｈｅｎ Ｋｅ Ｆａｎ Ｘｉｎｇｍｉｎｇ Ｌｉ Ｊｕｅｑｉａｎｇ Ｗｅｉ Ｙｉｎｇｌｏｎｇ ２０１１－０８－２９国家自然科学基金（５１０６７００２）范兴明（１９７８－），男，山东德州人，副教授，博士，研究方向为智能化电器、高电压新技术及应用。
Ｅ－ｍａｉｌ：４２０５３０３７＠ｑｑ． ｃｏｍ 在光伏３点比较应用中＠＠［１］刘辉，吴麟章，江小涛，等．太阳能电池最大功率跟踪技术研究 ［Ｊ］．武汉科技学院学报，２００５，１８（８）：１２－１５．＠＠［２］王庆章，赵庚申，许盛之，等．光伏发电系统最大功率点跟踪控制 方法研究［Ｊ］．南开大学学报：自然科学版，２００５，３８（６）：７４－７９．＠＠［３］杨化鹏，薛媛，王云丽，等．新型光伏系统最大功率跟踪算法的研 究［Ｊ］．西北水力发电，２００６，２２（４）：２－３．＠＠［４］雷元超，陈春根，沈骏，等．光伏电源最大功率点跟踪控制方法研 究［Ｊ］．电工电能新技术，２００４，２３（３）：７６－８０．＠＠［５］周林，武剑，栗秋华，等．光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述 ［Ｊ］．高电压技术，２００８，３４（６）：１１４５－１１５４．＠＠［６］司传涛，周林，张有玉，等．光伏阵列输出特性与ＭＰＰＴ控制仿 真研究［Ｊ］．华北电力学报，２０１０，３８（２）：２８５－２８８．＠＠［７］周德佳，赵争鸣，吴理博，等．基于仿真模型的太阳能光伏阵列特 性的分析［Ｊ］．清华大学学报：自然科学版，２００７，４７（７）：１１０９－ １１１７．＠＠［８］ ＴＡＦＴＩＣＨＴ Ｔ， ＡＧＢＯＳＳＯＵ Ｋ， ＤＯＵＭＢＩＡ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｓｙｓｔｅｍｓ ［Ｊ］． Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ Ｅｎｅｒｇｙ，２００８，３３（７） ： １５０８－１５１６．＠＠［９］崔岩，蔡炳煌，李大勇，等．太阳能光伏系统ＭＰＰＴ控制算法的 对比研究［Ｊ］．太阳能学报，２００６，２７（６）：５３５－５３９．＠＠［１０］徐鹏威，刘飞，刘邦银，等．几种光伏系统ＭＰＰＴ方法的分析比 较及改进［Ｊ］．电力电子技术，２００７，４１（５）：３－５．＠＠［１１］ ＨＯＨＭ Ｄ Ｐ， ＲＯＰＰ Ｍ Ｅ． Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｕｓｉｎｇ ａｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ， ｐｒｏ ｇｒａｍｍａｂｌｅ， ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｔｅｓｔ ｂｅｄ［Ｃ］／／ ＩＥＥＥ ２８ｔｈ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ａｎｃｈｏｒａｇｅ， ＵＳＡ： ［ｓ． ｎ］， ２０００： １６９９－１７０２．＠＠［１２］杨帆，彭宏伟，胡为兵．ＤＣ－ＤＣ转换电路在光伏发电ＭＰＰＴ中 的应用［Ｊ］．武汉工程大学学报，２００８，３０（３）：１０４－１１７．＠＠［１３］ Ｈｕａ Ｃｈｉｃｈｉａｎｇ，Ｓｈｅｎ Ｃｈｉｍｉｎｇ． Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｔｒａｃｋ ｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ＤＣ／ＤＣ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａ ｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ［Ｃ］／／Ｐｏｗｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔｓ Ｃｏｎｆｅｒ ｅｎｃｅ， ＰＥＳＣ ９８ Ｒｅｃｏｒｄ． ２９ｔｈ Ａｎｎｕａｌ ＩＥＥＥ． Ｆｕｋｕｏｋａ，Ｊａｐａｎ： ［ｓ． ｎ］， １９９８：８６－９３．＠＠［１４］刘莉，张彦敏．一种扰动观察法在光伏发电ＭＰＰＴ中的应用 ［Ｊ］．电源技术研究与设计，２０１０，３４（２）：１８６－１８８．＠＠［１５］龙腾飞，丁宣浩，蔡如花．太阳电池最大功率点跟踪的三点比较 理论法分析［Ｊ］．大众科技，２００７（９６）：４８－７４．＠＠［１６］张超，何湘宁．短路电流结合扰动观察法在光伏发电最大功率 点跟踪控制中的应用［Ｊ］．中国电机工程学报，２００６，２６（２０）： ９８－１０２．＠＠［１７］朱炜峰，张宇样，王文静．采用滞环比较法实现太阳能电池的最 大功率追踪［Ｊ］．现代电子技术，２００６（１４）：２７－２８．＠＠［１８］叶满园，官二勇，宋平岗．基于最优梯度法ＭＰＰＴ的三相光伏 并网逆变器［Ｊ］．电力电子技术，２００６，４０（２） ：３３－７５．＠＠［１９］陈广华，杨海柱．基于模糊控制的光伏系统ＭＰＰＴ［Ｊ］．电气技 术，２０１０（５）：３７－４０．＠＠［２０］ ＹＥ Ｙ， ＫＡＺＥＲＡＮＩ Ｍ， ＱＵＩＮＴＡＮＡ Ｖ Ｈ． Ａ ｎｏｖｅｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｒｅｅ－ｐｈａｓｅ ｐｗｍ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓ［Ｃ］／／Ｐｏｗ ｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ＰＥＳＣ． ２００１ ＩＥＥＥ ３２ｎｄ Ａｎｎｕａｌ． Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ， Ｃａｎａｄａ： ［ｓ． ｎ］， ２００１ ： １０２－１０７．＠＠［２１］ ＫＩＭＴＹ ，ＡＨＮ ＨＧ， ＰＡＲＫＳ， ｅｔ ａｌ． Ａｎｏｖｅｌ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｕｎ ｄｅｒ ｒａｐｉｄｌｙ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｉｃｓ， ＩＳＩＥ ２００１． ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ． Ｐｕｓａｎ，Ｋｏｒｅａ： ［ｓ． ｎ］ ，２００１ ： １０１１－１０１４．。
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关于光伏阵列的ＭＰＰＴ算法综述
陈科范兴明黎珏强韦颖龙
桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林５４１００４
摘要：针对光伏电池非线性输出特性存在最大功率输出的问题，只有实现最大功率点的跟踪（ＭＰＰＴ）才能提高太阳能电池的效率。
分析了最大功率点跟踪的常用方法，即恒定电压控制法、扰动观测法、导纳增量法、功率回授法以及模糊控制法等，并对几种常见的ＭＰＰＴ方法进行比较和分析，为实现光伏并网控制器中重要环节的设计与实现提供参考。
光伏阵列；最大功率点跟踪；算法分析；光伏并网
ＴＭ８３Ａ１６７３－８０８Ｘ（２０１１）０５－０３８６－０５
Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｔｈｅ ＭＰＰＴ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ａｒｒａｙ
Ｃｈｅｎ Ｋｅ Ｆａｎ Ｘｉｎｇｍｉｎｇ Ｌｉ Ｊｕｅｑｉａｎｇ Ｗｅｉ Ｙｉｎｇｌｏｎｇ
２０１１－０８－２９
国家自然科学基金（５１０６７００２）
范兴明（１９７８－），男，山东德州人，副教授，博士，研究方向为智能化电器、高电压新技术及应用。
Ｅ－ｍａｉｌ：４２０５３０３７＠ｑｑ． ｃｏｍ
在光伏
３点比较
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