一种优化MPPT控制算法及应用
MPPT控制原理
MPPT控制原理MPPT（Maximum Power Point Tracking）是一种太阳能光伏系统中常用的控制原理，主要用于提高光伏系统的能量转换效率。
MPPT控制原理的核心是通过调节光伏阵列的工作点，使其始终工作在最大功率点上，从而最大限度地提取光伏电池的能量。
为了更好地理解MPPT控制原理，我们首先需要了解光伏电池的工作特性。
光伏电池的输出功率与光照强度和电压之间存在着一定的关系，当光照强度不变时，电压越高，输出功率越大。
然而，光照强度是随着时间和环境变化的，因此光伏电池的工作点也会不断变化。
如果光伏电池的工作点偏离了最大功率点，系统将无法充分利用光能，导致能量转换效率降低。
MPPT控制原理的基本思想是通过不断调节光伏电池的输出电压和电流，使光伏电池的工作点始终处于最大功率点。
具体来说，MPPT控制器会对光伏电池的输出电压和电流进行监测，并根据监测结果调节电池的工作点。
当光伏电池的输出功率小于最大功率时，MPPT控制器会逐渐增加电池的负载电流，以提高输出功率。
相反，当光伏电池的输出功率超过最大功率时，MPPT控制器会逐渐减小电池的负载电流，以降低输出功率。
通过这种方式，MPPT控制器能够实时跟踪光伏电池的最大功率点，从而提高系统的能量转换效率。
在实际应用中，MPPT控制器通常采用迭代搜索算法来寻找最大功率点。
常见的迭代搜索算法包括增量调整法、开关法和模拟法等。
这些算法通过不断调节光伏电池的负载电流或电压，以逼近最大功率点。
其中，增量调整法是最常用的一种算法，其基本思想是根据光伏电池的当前输出功率与上一次输出功率的比较结果，调节电池的负载电流或电压，直到找到最大功率点为止。
总之，MPPT控制原理通过实时跟踪光伏电池的最大功率点，调节电池的工作点，从而提高系统的能量转换效率。
这种控制原理在太阳能光伏系统中得到广泛应用，可以有效提高能源利用率，降低光伏系统的成本。
风力发电系统的MPPT算法及实现
风力发电系统的MPPT算法及实现风力发电系统的MPPT算法及实现一、引言风力发电作为一种清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。
在风力发电过程中，最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)算法的设计和实现对提高风力发电系统的电能输出效率至关重要。
本文将重点介绍风力发电系统的MPPT算法及其实现方法。
二、风力发电系统的原理风力发电系统由风轮、发电机、转换器和电网组成。
风轮将风能转化为机械能，通过发电机将机械能转化为电能，再经过转换器将电能转化为适合电网输入的电能。
在风力发电系统中，风轮的转速与发电机输出电压和电流之间的关系是非线性的。
为了使系统能够以最大效率工作，必须对风力发电系统进行MPPT控制。
三、MPPT算法的原理MPPT算法的目标是通过调整发电机的电压和电流，使得系统在任何风速下都能以最大功率输出。
最常用的风力发电系统的MPPT算法是皮尔斯(Perturband Observe, P&O)算法。
该算法的原理是通过不断扰动发电机的电压和电流，观察此时系统的功率变化情况，从而找到最大功率点。
具体的算法步骤如下：1. 根据当前风速和发电机特性曲线，设置初始电压和电流；2. 测量当前电流和电压，并计算出系统的功率；3. 对电压或电流进行微小扰动，比较扰动前后系统功率的大小；4. 若功率增加，则继续以相同方向扰动电压或电流；若功率减小，则改变扰动方向；5. 循环执行步骤3和步骤4，直到找到最大功率点。
四、MPPT算法的实现MPPT算法的实现需要有合适的控制器进行支持。
在风力发电系统中，常采用微处理器或DSP作为控制器，实现MPPT算法。
控制器的具体实现步骤如下：1. 采集风速和发电机的电流和电压信息；2. 根据采集到的信息，通过MPPT算法计算系统的最大功率点；3. 调整发电机的电压和电流，使其工作在计算得到的最大功率点；4. 不断更新发电机的电压和电流，保持系统在最大功率点工作。
mppt控制技术
MPPT控制技术引言在太阳能发电系统中，最大功率点跟踪（MPPT）控制技术是一种关键的技术。
MPPT控制技术可以提高太阳能电池板的发电效率，使太阳能发电系统能够更好地适应不同的环境条件，并最大限度地利用太阳能资源。
本文将介绍MPPT控制技术的基本原理以及常用的几种实现方法。
MPPT控制技术的原理MPPT控制技术的基本原理是通过调节太阳能电池板的工作电压和电流，使其输出功率达到最大值。
太阳能电池板的输出功率与其工作电压和电流之间存在着一定的关系。
对于太阳能电池板来说，其最大功率点就是工作电压和电流组合中产生最大功率的点。
MPPT控制技术通过监测太阳能电池板的输出电压和电流，以及太阳能辐射的强度等环境参数，不断调节太阳能电池板的工作电压和电流，使其运行在最佳的工作点上，从而达到最大功率输出的目的。
MPPT控制技术的实现方法基于功率导数的MPPT控制方法基于功率导数的MPPT控制方法是一种比较简单的实现方式。
它利用功率与电压的关系，通过对太阳能电池板的工作电压进行微小的扰动，然后通过测量扰动后的功率变化来判断太阳能电池板的工作点是否在最大功率点附近。
如果功率变化为正值，则说明太阳能电池板的工作点在最大功率点的左边；如果功率变化为负值，则说明太阳能电池板的工作点在最大功率点的右边。
通过不断微调太阳能电池板的工作点，最终可以找到最大功率点。
基于 perturb and observe 算法的MPPT控制方法基于 perturb and observe 算法的MPPT控制方法是一种比较常用的实现方式。
它通过周期性地进行电压扰动，然后观察功率的变化情况来判断当前工作点的位置。
如果功率变化为正值，则说明太阳能电池板的工作点在最大功率点的左边；如果功率变化为负值，则说明太阳能电池板的工作点在最大功率点的右边。
根据功率变化的情况，调整扰动的幅度和方向，直到找到最大功率点。
基于模型预测控制的MPPT控制方法基于模型预测控制的MPPT控制方法是一种相对较复杂的实现方式。
基于MPPT技术的组串功率优化器在光伏电站运维中的应用
摘要光伏电站运行过程中，光伏阵列端容易出现部分光伏组件衰减严重、组件中旁路二极管损坏、电势诱导衰减（Potential Induced Degradation，PID）、阴影遮挡、组件倾角不一致、表面脏污等现象，给光伏电站的发电收益带来了较大的影响。
这些现象可能导致局部几个组件串电压偏低、电压不匹配的现象，从而导致整个逆变光伏阵列输出功率出现大幅度的削减，产生光伏组串的“木桶效应”。
本论文研究并采用一种组串功率优化器，将存在问题的组串与正常的组串隔离，使所有组串相关输出功率不受影响。
同时通过应用最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）技术，让其均工作在各自的最大输出功率状态，保证光伏阵列整体输出功率的最大化。
第一章，首先介绍了功率优化器的研究现状及发展前景，同时阐述了目前光伏运维的现状和难点，讨论了将本论文的研究创新应用于运维技改的现实意义。
第二章，介绍了光伏电池的数学模型及其在MATLAB/Simulink下的仿真输出特性。
同时，对光伏的MPPT控制原理及其常用的3种算法作了分析和比较，最终确定了以扰动观测算法作为本文的研究对象。
第三章，介绍了光伏系统在实际运行中由于光伏组件引起的功率输出失配现象，并对失配影响因子进行了分析研究，论证了基于MPPT技术的组串功率优化器在大型光伏电站运维技改中应用的可行性。
第四章，首先介绍了功率优化器的设计总则，阐述了产品软、硬件设计开发的方案。
同时，介绍了软件开发的环境，并给出了开发流程图。
最后，利用光伏模拟电源和光伏并网逆变器搭建了实验平台，对开发的样机进行了实验测试。
最后，本论文对组串功率优化器的安装及应用效果进行了介绍和分析。
针对一个装机容量为10MWp的光伏电站，在其出现PID后，研究了本文提出的功率优化器对其组串间电压失配的改善作用。
关键词：PID，光伏组串，功率优化器，MPPT，扰动观测法，运维技改ABSTRACTABSTRACTDuring the operation of photovoltaic (PV) power station, there are various defects occurring in PV array in their lifetime, such as, huge power degradation, by-pass diodes failure, potential induced degradation (PID), local shadow, tilted angles mismatch, surface soiling, etc. It brings high challenge to the yield production and benefit of the PV power station. These defects can reduce the voltage of some local PV strings and lead to mismatch with normal PV strings, which results in a significant reduction in the power output of the whole PV array. It calls as “Barrel Effect” of the PV string in term. This paper introduces a special PV string power optimizer to separate the problematic strings from the normal strings. Then the problematic strings and normal strings can keep independent each other and work at respective maximum power output status based on maximum power point tracking (MPPT) technology.The first chapter presents the research status and development prospect of power optimizer. Simultaneously, the current development and difficulties of PV operation and maintenance (O&M) are introducing. Further, the significance and value of the research in this thesis are discussing.The second chapter introduces PV output characteristics and MPPT simulations by MATLAB/Simulink. Three popular algorithms are introducing particularly about respective characteristic. Through simulating comparison, this thesis studies relevant MPPT simulation of PV modules string with perturbing and observing method.The third chapter introduces power mismatch phenomenon caused by PV modules defects during the whole system operation period. Meanwhile relevant research and analysis on the whole power output are implementing. The results implicate that the great application value of string power optimizer based on MPPT technology in PV O&M for large-scale PV plant.The forth chapter mainly performs detailed analysis on the design of hardware and software and the implementation of string power optimizer. The function of circuit modules and the tool of software are introducing, and the design idea and operation process of the software are analyzing. Finally, PV simulation power supply and on-grid inverter constructs the experimental platform. The tests on the developed prototype comply with the design requirement.The last chapter does relevant analysis about actual application results of PV string power optimizer in large-scale PV plant. Especially, one example of 10MWp PV plant application puts forward with PID issue, where power optimizer of PV string can eliminate voltage mismatch and maximize power output.Key words: PID; PV string; Power optimizer; MPPT; Perturbing and observing method; O&M and technical renovation.目录目 录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 .................................................................................................................................... I II 第一章绪论 . (1)1.1研究背景及意义 (1)1.1.1研究背景 (1)1.1.2研究意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.2.1 光伏发电系统 (3)1.2.2 光伏功率优化器的发展与前景 (5)1.3 中国光伏运维现状 (6)1.4 本论文研究内容 (8)第二章光伏输出特性及MPPT仿真 (10)2.1 光伏电池建模 (10)2.1.1 光伏电池数学模型 (10)2.2 光伏的输出特性仿真 (11)2.2.1 光伏输出特性 (11)2.2.2 输出特性仿真 (12)2.3 MPPT仿真研究 (14)2.3.1 MPPT控制原理 (14)2.3.2 MPPT控制算法 (15)2.3.3 MPPT算法仿真研究 (18)2.3.4变步长扰动观测法仿真 (19)2.4 本章小结 (21)第三章MPPT功率优化器的应用可行性 (22)3.1 光伏系统功率损失影响因子分析 (23)3.1.1 影响因子分类 (23)3.1.2 失配条件下光伏阵列的输出特性分析 (24)3.2 不同MPPT结构下光伏系统发电能效的比较研究 (27)3.2.1 MPPT结构对发电能效的影响分析 (27)东南大学工程硕士论文3.2.2阴影遮挡下直流输出能效的模拟比对 (28)3.3 技改经济可行性分析 (31)3.4 本章小结 (33)第四章组串功率优化器的设计和实现 (34)4.1 功率优化器的总体结构设计 (34)4.1.1 总体设计原则 (34)4.1.2 总体设计框架 (35)4.2 组串功率优化器硬件设计 (35)4.2.1 主电路拓扑结构设计及选择 (36)4.2.2 Boost电路参数计算 (38)4.2.3 主芯片电路 (40)4.2.4 隔离驱动电路设计 (41)4.2.5 采样电路设计 (41)4.2.6 SCI接口电路 (43)4.3 组串功率优化器的软件设计 (43)4.3.1 总体软件设计概述 (43)4.3.2 采样运算流程实现 (44)4.3.3 MPPT控制运算的实现 (45)4.4实验样机测试 (47)4.4.1 实验平台的硬件搭建 (48)4.4.2 实验平台的软件配置 (49)4.4.3 测试结果 (50)4.5 本章小结 (55)第五章组串功率优化器的实际应用 (56)5.1 组串功率优化器的应用及效果验证 (56)5.1.1 应用目的 (56)5.1.2效果验证 (57)5.2应用案例-光伏PID组串性能失配下的发电性能提升 (61)5.2.1 案列介绍 (61)5.2.2 问题排查分析 (61)5.2.3 解决措施 (62)5.2.4 应用效果追踪 (64)5.3本章小结 (65)第六章结论与展望 (66)目录6.1 结论 (66)6.2 展望 (66)致谢 (68)参考文献 (69)附录现场调试图 (73)第一章 绪论第一章 绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景进入二十一世纪以来，随着石油价格不断攀升、常规能源日近枯竭，全球能源危机问题日益受到关注。
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。
mppt控制原理
mppt控制原理MPPT控制原理。
MPPT（Maximum Power Point Tracking）是太阳能光伏系统中常用的一种控制方式，它可以使光伏组件的输出功率达到最大值，从而提高系统的整体效率。
本文将介绍MPPT控制原理及其在光伏系统中的应用。
首先，我们需要了解光伏组件的工作原理。
光伏组件是利用光的能量转换为电能的装置，当光照强度发生变化时，光伏组件的输出电压和电流也会相应变化。
然而，光照强度和温度的变化会导致光伏组件的电压-电流特性曲线发生偏移，从而影响光伏系统的工作效率。
为了克服这一问题，MPPT控制器应运而生。
MPPT控制器通过不断调整光伏组件的工作点，使其工作在最大功率点附近，从而最大化输出功率。
其控制原理主要包括以下几个方面：1. 电压-电流特性曲线分析，通过分析光伏组件的电压-电流特性曲线，可以确定其最大功率点的位置。
MPPT控制器利用这一特性进行功率跟踪，以保证系统始终工作在最大功率点。
2. 变步长寻峰算法，MPPT控制器采用变步长寻峰算法，根据当前工作点的功率变化情况，动态调整步长，快速而准确地找到最大功率点。
3. 输出功率反馈控制，MPPT控制器通过实时监测光伏组件的输出功率，并根据功率变化调整工作点，以实现最大功率输出。
在光伏系统中，MPPT控制器通常与光伏组件和逆变器相连接，通过对光伏组件输出电压和电流进行实时监测和调节，实现最大功率跟踪。
其工作流程如下：1. 监测光伏组件输出电压和电流；2. 根据当前电压和电流计算输出功率；3. 根据输出功率变化调整工作点，使其逐渐趋近最大功率点；4. 将调整后的工作点信息传递给逆变器，控制其输出电压和频率，以实现最大功率输出。
通过MPPT控制器的应用，光伏系统可以在不同光照条件下实现最大功率输出，提高系统的整体效率。
同时，MPPT控制器还可以实现对光伏组件的保护，避免过载和过压等问题的发生，延长光伏系统的使用寿命。
总之，MPPT控制原理是光伏系统中至关重要的一部分，它通过对光伏组件的输出电压和电流进行实时监测和调节，实现最大功率跟踪，提高系统的整体效率和稳定性。
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。
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。
电池储能系统的优化控制方法
电池储能系统的优化控制方法随着能源消耗和环境问题的日益突出，电力系统的可持续发展成为全球关注的焦点。
电池储能系统作为一种重要的可再生能源存储技术，具有很大的应用潜力。
然而，电池储能系统的优化控制方法对于提高能源利用效率、延长电池寿命和保障电力系统的稳定性至关重要。
本文将介绍几种常用的电池储能系统优化控制方法。
第一种优化控制方法是基于最大功率点跟踪（MPPT）的控制策略。
电池储能系统的主要工作是将各种可再生能源（如太阳能和风能）转换为电能进行储存。
然而，这些可再生能源的输出功率通常是不稳定的，受到天气条件和其他因素的影响。
因此，利用MPPT算法追踪可再生能源的最大功率点，可以最大程度地提高电池储能系统的效率和能源利用率。
常用的MPPT算法包括扰动观测法、追踪器停止法和模型预测控制法等。
第二种优化控制方法是基于能量管理的控制策略。
电池储能系统需要合理地管理电能的充放电过程，以实现最佳的性能和寿命。
能量管理控制策略可以确保电池储能系统在各种运行模式下都能有效地充电和放电，最大限度地延长电池的使用寿命。
常用的能量管理控制策略包括最大充电/放电功率控制、最大深度充放电控制和功率平衡控制等。
这些控制策略可以根据电池储能系统的实际需求进行灵活调整，以实现最佳的能源管理效果。
第三种优化控制方法是基于状态估计的控制策略。
电池储能系统的性能和寿命与电池的状态密切相关，包括电压、电流、温度和剩余容量等。
因此，准确地估计电池的状态对于优化电池储能系统的控制非常重要。
常用的状态估计方法包括卡尔曼滤波器和递归最小二乘滤波器等。
这些方法可以通过测量电池的输入输出特性和参考模型来估计电池的实时状态，并根据估计结果实施优化控制策略。
第四种优化控制方法是基于多变量控制的策略。
电池储能系统通常包括多个子系统，如电池组、功率电子器件和电网等。
这些子系统之间存在复杂的相互作用和耦合关系，需要采用多变量控制方法来实现协调控制。
常用的多变量控制方法包括模型预测控制、模糊逻辑控制和神经网络控制等。
一种改进的光伏发电系统MPPT控制方法
该方 法控制 简单 ， 易实现 ． 容 由仿 真波 形可 以看 出， 其启 动 特性 很 好 ， 动 时间 为 ０ ０ ， 照 突变 启 ．２Ｓ光 后 可 以快 速跟 踪到 最大功 率点 ， 但是 精度 比较 低 ， 只
间为 ０ ０ ， 照 突变 后 ， ． ５Ｓ 光 跟踪 的速度 比较 慢 ， 同时
出现 一个大 的波 动 ， 明 出现 了“ 判 ” 象 ， 且 说 误 现源自并稳态 时 出现振荡 ．
２ ３ 电导增 量 法 ．
该方法 通过 比较光 伏 阵列 的瞬 时电导 和 电导 变 化量来 实现 最大 功率 跟 踪． 据 太 阳 电池 输 出特 性 根 曲线 Ｐ ＝ Ｕ 可知 ， Ｉ 在最 大 功率 点 处其 斜 率 为零 ， 即
Ｄ Ｔ＝ Ｔ ｅ ｏ— ｆ ；
＋ 一） ； （ 。
２ １ 固定 电压 法 ．
Ｄｕ＝一卢・ ＤＴ—Ｒ ＤＩ ・ ；
（） ８
上 的最 大功 率点 电压 几 乎 为 一定 值 ， 如果 将 输 出电 压控制 在此 值 ， 太 阳电池 近 似 工 作在 最 大 功 率 点 则 处 ． 仿真 图形 如 图 ４所示 ： 其
Ｐ ＝ Ｉ ． Ｐ ｄ ： Ｉ＋ Ｕ Ｉ ｄ ＝ ０。 Ｉ ｄ ＝ 一 Ｉ Ｕ． Ｕ ｄ ／ Ｕ ｄ／ Ｕ ｄ／ Ｕ ／
图 ６ 电导 增 量 法 实 现 ＭＰ Ｔ Ｐ
Ｆｉ ． Ｉ ｌ ｅ ａ ｉ ｆ Ｍ ＰＰ ｕ ｉ ｏ ｄ ｃ ｉ ｉｙ ｇ６ ｍｐ ｉ ｎｔ ｔ ｍ ｏｎ ｏ Ｔ ｓｎｇ ｃ ｎ ｕ ｔｖｔ ｉ ｃ ｅ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｎ ｒ ｍｅ ｔａ ｇ ｒ ｔ ｍ
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控制算法太阳能充放电控制器设计
02
MPPT控制算法
MPPT控制算法概述
MPPT（最大功率点追踪）控制算法是用于提高太阳能电池板转换效率的重要技术 。
太阳能电池板的输出功率受到光照强度、温度和负载条件的影响，MPPT控制算法 能够实时追踪最大功率点，提高系统的总体效率。
MPPT控制算法可应用于并网和离网太阳能充电系统中，是光伏发电系统的核心技 术之一。
VS
结论
通过实验验证，本文所设计的MPPT控制 算法太阳能充放电控制器能够在不同光照 条件下实现稳定、高效的能量转换和控制 ，为太阳能利用提供了有益的参考。
研究不足与展望
研究不足
虽然本文所设计的MPPT控制算法太阳能 充放电控制器在实验中取得了较好的效果 ，但仍然存在一些不足之处，如未考虑到 天气、温度等环境因素对太阳能电池板输 出功率的影响，以及控制算法的鲁棒性和 实时性等方面还有待进一步提高。
测试内容与方法
进行充放电效率、稳定性、可靠性等测试，采用多种测试方法进 行分析和评估。
验证结果与分析
根据测试结果，对充放电控制器进行优化和改进，提高性能和质 量。
05
MPPT控制算法在充放电 控制器中的应用
MPPT控制算法在硬件设计中的应用
电压采样电路设计
01
设计精确的电压采样电路，用于实时监测太阳能电池板的电压
研究太阳能充放电控制器对于提高太阳能利用率、降低环境污染以及应对能源短 缺等问题都具有重要的意义。此外，太阳能充放电控制器的研究对于促进可再生 能源行业的发展以及推动新能源革命的实施都具有重要的战略意义。
研究现状与发展趋势
目前，在国内外学者的不懈努力下，太阳能充放电控制器的研究已经取得了长足的进展。在技术应用方面，太阳能充放电控制 器已经广泛应用于各种领域，如太阳能路灯、太阳能热水器、电动汽车等。在研究方面，许多学者对太阳能充放电控制器的优 化设计进行了深入研究，提出了许多有效的优化算法和控制策略。
光伏发电系统的MPPT算法优化研究
光伏发电系统的MPPT算法优化研究摘要：随着环境污染问题日益严重，光伏发电作为一种新兴的清洁能源逐渐受到人们的重视。
为了提高光伏发电系统的能量转换效率，最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法被广泛应用于光伏发电系统中。
然而，传统的MPPT算法存在效率低、稳定性差的问题。
因此，如何优化光伏发电系统的MPPT算法成为了当前研究的热点。
本文通过对现有MPPT算法的分析和比较，总结了常见的MPPT算法类型，包括传统的Perturb and Observe（P&O）算法、Incremental Conductance（INC）算法、Hill Climbing（HC）算法等，并从效率、稳定性和成本等方面进行了评估。
在此基础上，针对传统算法的不足之处，提出了几种优化光伏发电系统MPPT算法的方法。
首先，基于人工智能的优化算法被引入到MPPT算法中。
例如，遗传算法、粒子群算法等可以通过模拟自然界中的进化和群体行为来寻找全局最优解，有效解决了传统算法易陷入局部最优的问题。
其次，采用改进的传统算法也能够提高光伏发电系统的MPPT性能。
例如，在P&O算法中，对于传统的扰动观察策略，可以结合小步长和大步长跟踪策略，从而加快算法收敛速度和提高稳定性。
在INC算法中，引入虚拟电流控制策略，可以降低系统误差并提高效率。
此外，结合模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法也是一种有效的优化方法。
MPC通过建立光伏发电系统的动态模型，通过预测未来的电池电压和光照强度，动态调整系统工作状态，避免系统陷入不稳定的极端工况，提高MPPT算法的性能。
最后，本文还讨论了光伏发电系统的MPPT算法的硬件优化问题。
现有的MPPT算法大多基于模拟控制电路，随着数字信号处理器和现场可编程门阵列（FPGA）等硬件的发展，将MPPT算法实现在数字控制器上可以提高算法的计算精度和实时性。
光伏发电系统中的优化控制算法研究
光伏发电系统中的优化控制算法研究光伏发电系统是一种利用太阳能将光能转化为电能的装置，具有环保、可再生的特点。
然而，在实际应用中，光伏发电系统面临着诸多挑战，如光照变化、天气变化等因素的影响，以及功率调节、电压稳定等问题。
为了提高光伏发电系统的效率和稳定性，研究人员提出了许多优化控制算法来解决这些问题。
一、最大功率点追踪算法光伏发电系统的最大功率点是指光照条件下能够产生最大功率的工作点。
最大功率点追踪算法旨在通过调节系统中的控制参数，使得系统工作于最大功率点附近。
常见的最大功率点追踪算法包括P&O算法、改进的P&O算法、模型预测控制算法等。
P&O算法（Perturb and Observe）是一种简单而高效的算法。
它通过对光伏发电系统的输入电压或输入电流进行微小的扰动，然后根据扰动前后功率的变化来判断当前工作点的位置。
然而，P&O算法存在震荡问题和误差问题。
为了克服这些问题，改进的P&O算法引入了新的追踪规则，如变扰动步长等，以提高算法的稳定性和精度。
模型预测控制算法是一种基于系统数学模型的优化算法。
通过建立光伏发电系统的数学模型，预测未来一段时间内的输入功率，并根据预测结果调整系统的控制参数，从而使系统工作于最大功率点附近。
模型预测控制算法具有较高的精度和稳定性，但对系统的数学模型要求较高。
二、功率调节算法光伏发电系统在功率调节过程中面临着电压和电流的波动，以及输出功率的不稳定性问题。
优化控制算法可以帮助光伏发电系统实现精确的功率调节，提高系统的稳定性和可靠性。
常见的功率调节算法包括PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法等。
PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，通过调节比例、积分和微分参数来保持系统稳定。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制算法，通过建立模糊规则来实现系统的精确控制。
神经网络控制算法是一种基于人工神经网络的控制算法，通过学习和训练网络来实现系统的自适应控制。
MPPT算法在光伏发电中的应用
MPPT算法在光伏发电中的应用1Newton插值法1．1最大功率点附近的多项式推导分析光伏电池模型实际是由单个电池串并联组成，其中并联电阻很大，串联电阻很小，两者之比几乎为104倍，因此，在实际应用中忽略了因并联电阻存在的漏电流和因内电阻引起输出电压下降。
那么光伏电池数学模型可以简化为。
光伏发电系统稳定工作点在恒压区，也就是工作点的电压变化很小，因此光伏电池最大功率点附近的工作电压U可近似等于最大功率点处的工作电压Um。
根据简化的模型可以得到在最大功率点附近的输出功率。
1．2Newton插值MPPT算法Newton插值算法利用二次插值的思想，仅通过一步就可以跟踪到最大功率点，在跟踪速度和精准度上有很大优点。
Newton插值MPPT算法原理:采集系统最大功率点附近3个工作点(U0，P(U0))，(U1，P(U1))，(U2，P(U2))，应用Newton插值法构造出光伏电池V－P曲线。
Newton插值法的实现过程如表1所示。
1．3改进型MPPT算法通过对以上两种方法的分析和研究，扰动观察法简单易实现但存在振荡，Newton插值法实现跟踪精度高，所以本文提出了一种将两者相结合的改进型MPPT算法，能够提高系统最大功率跟踪的稳态精度和跟踪的精度。
该算法具体实现的思想是首先用变步长扰动观察法快速跟踪到最大功率点附近。
0时，说明最大功率点在所取的三个点之间，此时用Newton插值法快速拟合出三点之间的曲线，精确的跟踪到最大功率点处。
该算法实现的流程图如图3所示。
情况(1)如图4所示，说明此时在最大功率点的左侧正在上坡，那么需要沿着同方向扰动，扰动量是变步长的，步长扰动量为h=ak1k2，a为扰动速度因子，文中取2，扰动后令电压:uout=u(k－2)+h。
情况(2)如图5所示，说明此时在最大功率点的右侧正在下坡，那么需要向相反方向扰动，扰动后的电压为uout=u(k)－h。
当k1k2＜0时，k1＞0，k2＞0或者k1＜0，k2＞0，如图6中③所示，说明此时最大功率点在这三点之间，那么用Newton插值法快速跟踪到最大功率点处，用DSP来控制输出电压。
一种优化MPPT控制算法及应用
一种优化MPPT控制算法及应用
吴文进;苏建徽;刘鹏;汪海宁
【期刊名称】《电力电子技术》
【年(卷),期】2016(050)001
【摘要】大型光伏水泵系统在特殊工作环境下光伏阵列时常处于局部阴影状态,其输出具有高度非线性和多个局部功率峰值,此时传统最大功率点跟踪(MPPT)方法不再适用.对此提出将粒子群优化(PSO)算法引入光伏阵列MPPT控制,根据阵列输出特性给出了初始粒子定位、算法参数调整和算法重启策略方法,实现了部分遮蔽情况下光伏水泵系统最大功率点(MPP)的稳定跟踪,避免了系统工作点在MPP附近振荡,同时还具有全局搜索功能,进一步提高光伏水泵系统的工作效率.最后实验结果表明了该算法的稳定性和有效性.
【总页数】3页(P30-32)
【作者】吴文进;苏建徽;刘鹏;汪海宁
【作者单位】合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽合肥230009;安庆师范学院,物理与电气工程学院,安徽安庆246011;合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽合肥230009;合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽合肥230009;合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽合肥230009
【正文语种】中文
【中图分类】TM615
【相关文献】
1.一种用于光照快速改变光伏MPPT控制算法 [J], 杨海柱;刘洁;袁松振;曾志伟
2.一种基于最大峰值电流的新颖MPPT控制算法 [J], 陈彭浩;方宇;谭彦峰;万阳慧
3.一种基于李雅普诺夫函数的MPPT稳定控制算法 [J], 汪友明;李艳
4.一种高效光伏多峰MPPT控制算法 [J], 龚仁喜; 黄天昊
5.一种新型多峰值MPPT控制算法研究 [J], 郭建龙;刘东;金波
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电 力 电 子 技 术 Ｐｏｗｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ｖｏ１．５０，Ｎｏ．１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１６
一 种优化 ＭＰＰＴ控 制算法 及应 用
吴 文 进 １，２， 苏 建 徽 ，刘 鹏 ， 汪 海 宁 。 （１．合 肥 工 业 大 学 ，电气 与 自动 化 工 程 学 院 ，安 徽 合 肥 ２３０００９；
ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ（ＭＰＰＴ）ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｎｏ ｌｏｎｇｅｒ ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ．Ｔｈｅ ｎｅｗ ＭＰＰＴ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ ａｒｒａｙ ｏｕｔｐｕｔ ｃｈａｒａｃｔｅ· ｒｉｓｔｉｃ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，ｐａｒａｍｅｔｅｒ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｒｅｓｔａｒ ｔ ｓｔｒａｔｅｇｙ ａｒｅ ｇｉｖｅｎ．Ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ
搜索 功能 ．进 一步提 高光伏 水泵 系统 的工作 效率 。最后实验 结果 表 明了该算 法的稳 定性和 有效性 。
关键 词 ：光伏水 泵系 统 ；最 大功率 点跟踪 ：粒 子群优 化
中图 分 类 号 ：ＴＭ６１５
文 献标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１０００—１００Ｘ（２０１６）０１—００３０—０３
ＭＰＰＴ方 法 ；文 献 ［４—５】给 出 了 一种 最 优 梯 度 ＭＰＰＴ 控 制 方法 。这 些 算 法 在 水泵 系 统 正 常运 行 后 。系 统 工 作 点 不 能真 正 稳 定 在 ＭＰＰ．而 是 在 其 两侧 振 荡 ． 且 在 局 部 阴 影 情 况 下 光 伏 阵 列 呈 现 多 峰 值 特 性 时 ，这 些 算 法 会 陷 入 局部 ＭＰＰ。 针 对 以上 问题 ，在 此 提 出一 种 优 化 的 ＭＰＰＴ控 制 方 法 ，以 ＰＳＯ算 法 为 基础 设 计 出一 种 ＭＰＰＴ控 制 器 ．使 得 系 统 工 作 点 能 够 稳 定在 ＭＰＰ处 ．同时 系 统 还 具 有 全 局 ＭＰＰ 搜 索功 能 ，进 一步提 高 了光伏 水泵 系统 的工作 效率 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｌａｒｇｅ ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ ｐｕｍｐ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ ａｒｒａｙ ｈａｖｅ ｈｉｇｈｌｙ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｏｃａｌ ｐｏｗｅｒ ｐｅａｋ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｐａｒｔｉａ ｌ ｓｈａｄｏｗ ｂｅｃａｕｓｅ ｏ ｆ ｓｐｅｃｉａｌ ｗｏｒｋｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄ ａｔ ｔｈｉｓ ｔｉｍｅ
阵列 ＭＰＰＴBiblioteka 制 ，根 据阵列 输 出特性 给 出了初 始粒子 定位 、算法 参数 调整 和算 法重 启策 略方法 ，实 现 了部 分遮
蔽 情 况 下 光 伏 水 泵 系 统 最 大 功 率 点 （ＭＰＰ）的 稳 定 跟 踪 ，避 免 了 系 统 工 作 点 在 ＭＰＰ 附 近 振 荡 ，同 时 还 具 有 全 局
２．安庆 师范 学院 ，物 理与 电气工程 学 院 ，安徽 安庆 ２４６０１１）
摘 要 ：大型 光伏 水泵 系统 在特 殊工 作 环境 下光 伏 阵列 时常 处 于局 部阴影 状 态 ，其 输 出具有 高度 非 线性 和 多个
局部 功率峰 值 ．此 时传 统最 大功 率点跟 踪 （ＭＰＰＴ）方 法不 再适 用。对 此提 出将 粒子 群优 化 （ＰＳＯ）算法 引入 光伏
１ 引 言
为 提 高 光 伏 水 泵 系 统 的运 行 效 率 以及 投 资 回 报 率 ，研 究 和 利 用 优 化 的 ＭＰＰＴ控 制 技 术 是 其 中 一 项 重要 举 措 。为 使 光 伏 水 泵 系 统 工 作 于 当前 时 刻条 件 下 的 ＭＰＰ上 ，文 献 ［１—２】给 出 了恒 定 电压 跟 踪 （ＣＶＴ）控 制 方 法 ，该方 法 中 太 阳 电池 阵 列 工 作 的 指 令 电压 的给 定 需要 凭 借 经 验 预 估 并 辅 以实 测 调整 ．而 在 实 际 使 用 时 ．环 境 的变 化 给 指 令 电压 的 确 定 带来 了不 便 ．这 样 很 难 使 系 统 工 作 在 真 正 的 ＭＰＰ。文 献 ［３］给 出 了一 种 基 于 转 速 观 察 反 馈 实 现
Ａｎ Ｏｐｔｉｍ ｉｚｅｄ Ｍ ＰＰＴ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ Ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ＷＵ Ｗｅｎ－ｊｉｎ 一，ＳＵ Ｊｉａｎ—ｈｕｉ ，ＬＩＵ Ｐｅｎｇ ，ＷＡＮＧ Ｈａｉ—ｎｉｎｇ
（１． ｅｆｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）
ｏｆ ＭＰＰＴ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ ｐｕｍｐ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｐａｒ ｔｉａ ｌ ｓｈａｄｏｗ．Ｔｈｅ ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ
ｗｏｒｋｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｎｅａｒ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｗｅｒ（ＭＰＰ）ｉｓ ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ，ａｎｄ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｌｓｏ ｈａｓ ｔｈｅ ｇｌ—
Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ：Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａ ｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５１２０７０４０，５１３０７０４２）；Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒ０ｊｅｃｔ ｏｆ Ａｎｑｉｎｇ Ｃｉｔｙ（Ｎｏ．２０１３０３０２）
ｏｂａｌ ｓｅａｒｃｈ ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｗｏｒｋ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ ｐｕｍｐ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｆｕｒｔｈｅｒ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ． Ｋ ｅｙｗ ｏｒｄｓ：ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ ｐｕｍｐ ｓｙｓｔｅｍ ； ｍａ ｘ ｉｍｕｍ ｐｏｗｅｒ ｐｏｉｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ； ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ