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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。
光伏功率优化器原理
光伏功率优化器是一种用于优化光伏系统发电效率的设备，能够根据光照强度、环境温度等因素对光伏电池板输出的电压和电流进行调节，从而实现最大化发电功率。
其工作原理主要基于MPPT（最大功率点跟踪）技术，通过监测电池板的电压和电流变化，确定当前的最大功率点，并调整输出电流和电压以达到最大化发电功率的目的。
在光照充足时，光伏电池板输出的电压和电流会随着光照强度的增加而增加，但是当光照强度达到特定值时，电池板的输出电压和电流就会达到最大值，此时光伏功率优化器将开始工作。
光伏功率优化器通过逐步调整输出电压和电流的方式，找到当前电池板的最大功率点，从而实现最大化发电功率。
除了MPPT技术外，光伏功率优化器还采用了多种保护机制，如过压保护、过流保护、过热保护等，以确保设备的安全可靠。
此外，一些先进的光伏功率优化器还支持远程监测和控制，可以通过互联网实时监测光伏系统的运行情况，并对系统进行远程管理和优化。
总之，光伏功率优化器是一种非常重要的光伏系统组件，能够有效提高光伏系统的发电效率和可靠性，为可再生能源的发展做出了重要贡献。
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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控制算法的专利技术分析光伏发电中，最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）控制算法是一种用来提高太阳能电池组件输出功率的关键技术。
MPPT技术通过检测太阳能电池组件的输出电压和电流，并根据太阳能电池组件的电流-电压特性曲线，找到输出功率最大的工作点，从而使太阳能光伏系统能够以最大效率工作。
在光伏发电领域，MPPT技术的专利技术分析也是一个重要研究领域。
通过对MPPT控制算法的专利技术进行分析，可以了解到该技术的发展趋势，以及不同公司或个人在该领域的技术布局和创新点。
目前，MPPT控制算法的专利技术主要包括以下几个方面：1. 基于模型预测控制的MPPT算法：该算法通过建立太阳能光伏系统数学模型，预测太阳能电池组件的输出电流和电压，并根据预测结果调整功率转换器的工作状态，使其能够以最大效率工作。
这种算法可以准确预测太阳能电池组件的输出功率，从而实现精确的MPPT。
2. 基于变步长搜索的MPPT算法：该算法通过改变功率转换器的工作步长，从而快速搜索到输出功率最大的工作点。
该算法具有快速、高效的特点，并且能够适应太阳能电池组件输出功率的动态变化。
3. 基于模糊控制的MPPT算法：该算法通过建立模糊逻辑模型，根据光照强度和温度等外部环境变量来进行模糊推理，从而实现对MPPT的控制。
这种算法具有较强的自学习和自适应性能，能够适应不同环境条件下的太阳能发电系统。
4. 基于神经网络的MPPT算法：该算法通过建立神经网络模型，利用神经网络的学习和记忆能力来实现对MPPT的控制。
通过训练神经网络模型，可以使其能够根据太阳能电池组件的输出特性进行自适应调整，从而实现最大功率点跟踪。
光伏发电中的MPPT控制算法的专利技术分析主要包括基于模型预测、变步长搜索、模糊控制、神经网络和模糊神经网络等多种方法。
这些算法在提高太阳能光伏系统的效率和稳定性方面起着重要作用，是光伏发电领域的研究热点。
找到一个发电效率和成本效益俱佳的太阳能发电以及并入电网的方法，是能源系统设计工程师面临的一个重大挑战，不过，如何解决太阳能电池板上的阴影问题也同样重要。
太阳能电池板被阴影遮挡时会停止光电转换，降低整串太阳能电池板的发电性能。
本文将介绍几项可降低阴影影响的方法和技术。
图1:典型太阳能发电系统的俯视图。
图1所示是一个典型太阳能发电系统的俯视图。
显然，安装在北半球的太阳能电池板需要面向南方，而在实际安装过程中，为了让下午的太阳光线能够照射在太阳能电池板上，屋顶安装的太阳能电池板通常都是面向西南方向。
典型太阳能电池板的输出功率是24V直流。
多块太阳能电池板先是串联在一起，然后通过逆变器并入电网。
民用和商用电是115V交流或230V交流。
230V交流电力系统的峰值电压是325V.单个太阳能电池板串联在一起组成阵列，向逆变器输入350V交流，为电网送电。
太阳能电池板的电压、电流和功率特性图2:太阳能电池的典型电路原理图。
图2中我们可以看到，在太阳能电池内有一个PN结，因此可将其视为一个二极管。
流经该二极管的电流被称之为暗电流，与流经标准二极管的电流没有什么不同。
电流发生器的输出电流与二极管电流方向相反，大小与太阳能电池吸收的光能成正比。
串联电阻Rs 代表导通损耗，大小与输出电流的平方成正比。
并联电阻Rp 表示因太阳能电池板边缘绝缘不好而导致的泄漏电流引起的功率损耗。
本节稍后讨论Rs和Rp 对太阳能电池板输出特性的影响。
我们可从二极管的基本表示法得出，太阳能电池电流是电压的函数，功率是电压的函数。
图3所示是在没有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图4所示是有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图3:没有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图4:有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
因为太阳能电池产生功率，所以我们习惯把电流-电压曲线上下颠倒过来看，如图5所示。
图5:把图4中的电流-电压曲线上下颠倒过来看。
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。
光伏电站电能优化调度算法研究随着可再生能源的快速发展，光伏电站作为一种重要的发电形式已经得到了广泛的应用。
然而，光伏电站在性能优化和电能调度方面仍然存在一些挑战。
为了提高光伏电站的发电效率和经济性，研究人员一直在致力于开发优化调度算法。
光伏电站电能优化调度算法的研究旨在通过合理安排光伏电站发电设备的工作模式和电能输出，以达到最佳的发电效果和经济效益。
这些算法主要包括最大功率点跟踪、电能预测模型、能量存储与消纳等方面。
首先，最大功率点跟踪（MPPT）算法是光伏电站电能优化调度的重要组成部分。
该算法通过实时监测光伏电板的电压和电流，以实现光伏电池组件输出功率最大化。
其中比较常见的MPPT算法包括Perturb and Observe (P&O) 算法、Incremental-Conductance (IncCond)算法和Hill Climbing (HC)算法等。
这些算法能够使光伏电站在不同光照条件下以最高效率运行，最大程度地提高光伏电站的发电性能。
其次，电能预测模型也是光伏电站电能优化调度中的关键技术。
通过对光伏电站发电量进行准确预测，可以帮助电网运营商更好地规划电力调度和能源管理。
目前，常用的电能预测模型包括基于统计学方法的回归模型、神经网络模型和灰色预测模型等。
这些模型能够根据历史数据和实时天气情况，对未来光伏电站的发电量进行精确预测，从而为电能优化调度提供准确的依据。
另外，能量存储与消纳技术也是光伏电站电能优化调度算法中的重要内容。
由于太阳能的不可控性和间歇性，光伏电站常常面临电能供应不稳定的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了多种能量存储与消纳技术，如电池储能系统、压缩空气储能、抽水蓄能等。
这些技术可以将光伏电站的多余电能存储起来，以备不时之需。
同时，通过智能感知和控制技术，可以实现能量的合理消纳，从而提高光伏电站的发电效率和能源利用率。
综上所述，光伏电站电能优化调度算法是提高光伏电站发电效率和经济性的重要手段。
基于太阳光伏发电系统的MPPT优化算法研究随着气候变化问题的日益严重，全球对新能源的需求也越来越高。
太阳能作为最为广泛利用的一种新能源，其在家居、工业、交通等领域都得到了广泛的应用。
而太阳光伏发电系统作为太阳能的主要应用形式，具有运行稳定、环保节能等优点。
然而，太阳光伏发电系统的效率是影响其市场普及和发展的关键因素之一。
针对此问题，MPPT(最大功率点跟踪)优化算法被广泛应用于太阳光伏发电系统中，极大提高了太阳光伏发电系统的效率和应用前景。
一、太阳光伏发电系统太阳光伏发电系统是利用太阳能电池板将太阳能转换为电能的系统。
简单来说，太阳光伏发电系统由太阳能电池板、DC-DC变换器、直流负载等组成。
太阳能电池板将太阳能转换为电能之后，通过DC-DC变换器转换为可以进行商业用途的电能输出。
太阳光伏发电系统可广泛应用于建筑物、交通等各个领域。
二、 MPPT优化算法MPPT(最大功率点跟踪)算法是太阳光伏发电系统中的重要组成部分，可以实现电池系统在任何阳光强度下都能工作在最大功率点的状态。
在实际应用中，由于光照的不稳定性以及季节、天气的变化，太阳光伏发电系统的输出功率也会不断变化，而MPPT算法就是为了保持系统的最大输出功率而设计的。
基本原理MPPT算法的基本原理是通过不断更改负载电流，使得太阳能电池板的输出功率最大，从而跟踪太阳能电池板的最大功率点。
MPPT算法可分为迭代式和非迭代式算法两种，其中非迭代式算法应用较为广泛。
非迭代式算法的基本思想是通过模拟微处理器，实现对太阳能电池板电流和电压的采集，并通过数据处理，实现输出功率最大化。
优点MPPT算法将太阳光伏发电系统的输出功率最大化，大幅提升了其输出效率；同时，MPPT算法应用灵活，能够在各种场合中都进行有效的跟踪和控制，保持太阳能发电系统的最优状态。
此外，MPPT算法可以降低系统的工作温度，延长太阳光伏发电系统的寿命；节省更多的能源，减少二氧化碳的排放，起到了环保节能的作用。
找到一个发电效率和成本效益俱佳的太阳能发电以及并入电网的方法，是能源系统设计工程师面临的一个重大挑战，不过，如何解决太阳能电池板上的阴影问题也同样重要。
太阳能电池板被阴影遮挡时会停止光电转换，降低整串太阳能电池板的发电性能。
本文将介绍几项可降低阴影影响的方法和技术。
图1:典型太阳能发电系统的俯视图。
图1所示是一个典型太阳能发电系统的俯视图。
显然，安装在北半球的太阳能电池板需要面向南方，而在实际安装过程中，为了让下午的太阳光线能够照射在太阳能电池板上，屋顶安装的太阳能电池板通常都是面向西南方向。
典型太阳能电池板的输出功率是24V直流。
多块太阳能电池板先是串联在一起，然后通过逆变器并入电网。
民用和商用电是115V交流或230V交流。
230V交流电力系统的峰值电压是325V.单个太阳能电池板串联在一起组成阵列，向逆变器输入350V交流，为电网送电。
太阳能电池板的电压、电流和功率特性图2:太阳能电池的典型电路原理图。
图2中我们可以看到，在太阳能电池内有一个PN结，因此可将其视为一个二极管。
流经该二极管的电流被称之为暗电流，与流经标准二极管的电流没有什么不同。
电流发生器的输出电流与二极管电流方向相反，大小与太阳能电池吸收的光能成正比。
串联电阻Rs 代表导通损耗，大小与输出电流的平方成正比。
并联电阻Rp 表示因太阳能电池板边缘绝缘不好而导致的泄漏电流引起的功率损耗。
本节稍后讨论Rs和Rp 对太阳能电池板输出特性的影响。
我们可从二极管的基本表示法得出，太阳能电池电流是电压的函数，功率是电压的函数。
图3所示是在没有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图4所示是有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图3:没有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
图4:有光线条件下太阳能电池的电流-电压特性。
因为太阳能电池产生功率，所以我们习惯把电流-电压曲线上下颠倒过来看，如图5所示。
图5:把图4中的电流-电压曲线上下颠倒过来看。
电池到电池板的进化太阳能电池板是由先串联然后再并联的单个太阳能电池组成。
同样地，太阳能电池板阵列是由先串联然后再并联的单个太阳能电池板组成。
太阳能电池串联是为了提高输出电压，太阳能电池并联是为了提高输出电流。
因此，如果每块电池的正向压降是0.5V,额定光能产生100mA电流，则50块电池串联可形成一串25V的电池组。
然后，再把这串电池组中的60个电池并联，可产生一个25V、6A的太阳能电池板。
如果每个太阳能电池板的输出功率是150W,在屋顶上安装50块太阳能电池板可输出7.5kW电能。
太阳能电池板的四个重要参数：Voc是当Iout = 0时的开路电压。
Pout = 0Isc是当Vout = 0时的短路电流。
Pout = 0Vmp是当峰值功率被提取时的输出电压。
Imp是当峰值功率被提取时的输出电流。
如图6所示，红色曲线表示电流与电压的函数关系，绿线表示功率与电压是函数关系，电流-电压曲线上还标明了最大功率点。
图6:红色曲线表示电流与电压的函数关系，绿线表示功率与电压是函数关系。
在太阳能电池(或太阳能电池板)等效电路上，当Vout = 0时，电流-电压曲线的斜率受并联电阻Rp的影响 .最理想的是，太阳能电池板的Rp = ∞，且斜率为零。
当Vout = Voc时，功率-电压曲线的斜率受串联电阻Rs的影响。
最理想地是，Rs = 0,且斜率无限大。
从太阳能电池板输出最大功率目标是找到最大功率点(MPP)，使电池板电压和电流保持在那个功率点。
MPP点的变化与辐照度和温度有关。
当辐照度降低时，Isc电流也随着变低。
随着Isc降低，MPP向低压转移。
当温度升高时，Vmp和最大功率都会降低。
Voc、Isc、Vmp、Imp 和温度影响都列在太阳能电池板厂商的数据手册内。
亟待解决的难题是，当太阳能电池板的环境变化时，需要动态跟踪这些参数的变化，不管外部环境因素如何，确保太阳能电池板始终工作在最大功率点上。
既然太阳能电池板的等效电路可表示为有串联电阻和并联电阻的电流源，则Thevenin等效电路可表示为只有一个串联电阻的电压源。
要想将最大功率从电压源输送到负载，负载电阻必须与电压源的电阻相等。
图7所示是斜率正确的负载线路电阻R2与I-V曲线相交于最大功率点。
图7:斜率正确的负载线路电阻R2与I-V曲线相交于最大功率点。
由洗车想到的原理洗车是一个解释为什么需要最大输出功率的实例。
我们知道，在用花园浇水用的水管代替高压水枪洗车时，如果挡泥板上覆盖一层厚厚的坚硬泥土，就必须用大拇指堵住管口提高水流的冲涮力才能冲净挡泥板。
用拇指堵住管口的作用相当于阻抗匹配装置，可以从水管主管释放最大的压力。
如果把拇指从管口移开，水的流量(电流)就会变大，但是水压(电压)则会降低，冲洗力量减弱。
把管口几乎完全堵住，虽然可以换得更大的水压，但几乎失去了水流和冲洗力量。
只有水管开口大小最佳时，才能产生理想的水压和流量，获得最大的冲洗力量。
把这个原理应用到太阳能电池上，我们得到一个内置MPPT功能的直流-直流升压转换器，这是一个主动式功率优化器，设计目的是提高太阳能电池板的输出电压，同时把太阳能电池板的输入电压同步调至Vmp.从而优化或最大化太阳能电池板的输出功率。
用户设置转换器的输出电压，扰动和观察MPPT算法决定转换器的占空比，占空比就是你潜意识地调节水管的开口大小，直到水管对汽车输出最大的冲洗力。
转换器的输入电压(即太阳能电池板的输出电压)是因变量，由下面的公式决定：Vin = Vout * (占空比等于1)在被施加太阳电池板的输入电压时，SPV1020的占空比初始值很低，为5%.MPPT算法就是测量输入电压和输入电流，计算功率，然后，提高占空比。
测量新的输入电压，计算输入功率。
如果新的功率大于上一次功率，则再次提高占空比。
这个过程一直持续到新功率没有变化或小于上一次功率为止。
如果新功率没有变化，则该功率就是最大功率点。
如果新功率小于上一次功率，占空比就会降低;这个过程一直重复到新功率等于上一次功率为止，则该功率被确定为最大功率点。
在这种情况下，转换器将工作在功率-电压曲线的上方，如图8所示。
扰动与观察算法连续运转，周期是开关周期的256倍。
默认开关频率为100kHz.开关周期是10微秒，MPPT算法更新频率是2.56毫秒。
图8:转换器工作图。
扰动与观察算法采用狩猎方法寻找最大功率点，但是，这的确是阻抗匹配方法。
转换器的典型输出为35V直流，而电网逆变器工作在350V直流电压，因此驱动逆变器需要安装10块太阳能电池板。
每块太阳能电池板驱动一个转换器，每块电池板都执行最大功率点跟踪功率优化算法。
把10块转换器的输出串联，以产生350V直流电压。
电网逆变器在转换器输出端产生负载，用RL表示。
SPV1020的输入电阻Rin与该负载和转换器占空比是函数关系。
输入电阻：公式1输入电阻等于太阳能电池板的输出电阻。
开发太阳能发电系统假设终端用户需要一个7.5kW的太阳能发电系统，系统能效稍后再讨论，这个系统需要整合30个250W 太阳能电池板。
把十块35VDC的太阳能电池板串联在一起，构成一串350V、2.5kW的太阳能电池组。
把三串2.5kW的电池组并联，可向中央逆变器输送350VDC、7.5kW的电能，如图9所示。
图9:7.5kW的太阳能发电系统的设计。
这个发电方法有重大缺点。
中央逆变器对整个阵列执行MPPT优化。
注意，中央逆变器也叫串联逆变器，因为太阳能电池板是串联在一起。
如果在其中一个或几个太阳能电池板上有阴影，受影响的太阳能电池板的输出功率就会降低，最大功率点也随之变化，但是单一中央逆变器或串逆变器无法发现这个问题，从而无法从整个太阳能电池板阵列收集最大的电能。
因此，MPPT优化过程需要在每块太阳能电池板上独立完成。
阴影的影响太阳能板上的阴影对系统有很大的负面影响。
产生阴影的原因有很多，例如，灰尘、沙土、树叶、鸟群或乌云遮盖了全部或部分太阳能板表面，阻断太阳光线照射太阳能板。
阴影导致太阳能板输出功率降低。
如受阴影影响的太阳能板属于一串太阳能板，则整串太阳能板的输出都会受到影响。
为降低阴影的负面影响，需要给受影响的太阳能板上跨接一个旁通二极管或酷冷旁路开关，如图10所示。
在正常条件下，输出电流会流经串内的每一块太阳能电池板。
如果其中一个板子有阴影，其电流源将会变弱。
这时，整串电流将流经太阳能板Rp,如图2所示。
Rp的电阻值很大，因此，有阴影的太阳能板将变得过热。
通过给板子并联一个旁通二极管，可为整串电流提供第二条通道，绕开有阴影的太阳能板，防止出现热斑。
图10:降低阴影的负面影响，需要给受影响的太阳能板上跨接一个旁通二极管或酷冷旁路开关。
意法半导体的酷冷旁路开关可替代起到旁通二极管作用的肖特基二极管。
SPV1001酷冷旁路开关内置一个MOSFET开关，由一个控制电路管理通断状态，在受阴影影响的太阳能板旁边为整串电流提供第二条通道。
与肖特基二极管相比，酷冷旁路开关断态时泄漏电流小;通态时压降低，因此可提高系统能效。
为每块太阳能电路板提供MPPT使用微逆变器可改进太阳能发电系统设计。
微逆变器的输出功率大约250W,每块太阳能板都连接一个微逆变器，对单个太阳能板执行MPPT优化。
图11所示是由30个微逆变器组成的太阳能系统，每块太阳能板安装一个微逆变器。
微逆变器的交流输出并联，按照电网技术指标正确调整交流输出。
图11:由30个微逆变器组成的太阳能系统。
微逆变器是比较复杂的电子产品。
图12所示是意法半导体开发的一款微逆变器评估板。
图12:微逆变器评估板。
使用主动功率优化器，如SPV1020,是一个比较简单的实现带有MPPT功能的太阳能发电系统的方法。
图13是完整的太阳能发电系统。
图13:完整的太阳能发电系统在这个图示中，每个太阳能板连接一个主动功率优化器。
优化器负责提高太阳能板的输出电压，同时执行MPPT功能。
太阳能板的输出电压至少6.5VDC.SPV1020的输出电压可高达40VDC.典型值是35VDC,如图13所示。
主动功率优化器连续执行扰动与观察算法，直到在功率-电压曲线上发现最大功率点为止，如图8所示。
功率优化器通过测量输入电压的方式确定太阳能电路板的Vmp电压。
市面上还有其它类型的MPPT转换器，但是这些转换器都认定Vmp对Voc的百分比是一个固定值，这种假设在某一个特定工作条件下可能是正确的，但是需要热敏电阻以温度表示Vmp的变化。
而SPV1020无需这样的假设，通过测量输入电压和输入电流确定实际输入功率，以设定最大功率传输工作点。
图14是SPV1020简单的外部连接图。
太阳能板与Lx 输入端的升压电感相连，负载与Vout相--无需其它电源。
太阳能板输出端的电阻分压器检测与MPPT 有关的芯片输入电压。
