太阳能光伏发电最大功率跟踪系统研究

光伏发电系统的最大功率跟踪控制一、引言光伏发电系统作为一种可再生能源发电方式，具有环保、安全、可持续等优势，逐渐受到关注。

然而，光伏发电系统的发电功率受到天气、温度等环境因素的影响，导致输出功率存在一定的波动。

为了最大化光伏发电系统的发电效率，我们需要实施最大功率跟踪控制。

二、最大功率跟踪控制的原理最大功率跟踪控制是指通过调整光伏阵列输出电压和电流的方式，使得输出功率达到最大。

光伏阵列的输出功率一般由以下几个因素决定：1. 太阳辐照度：太阳辐照度越高，光伏阵列的输出功率越大。

因此，通过监测太阳辐照度的变化，可以实时调整光伏阵列的工作状态。

2. 温度：高温会导致光伏电池的效率下降，从而减小了输出功率。

因此，根据温度变化调整光伏阵列的工作状态也是最大功率跟踪控制的一个重要因素。

3. 光伏阵列电压和电流：光伏阵列的输出功率与其电压和电流的乘积成正比。

通过控制电压和电流的变化，可以达到最大功率输出。

三、最大功率跟踪控制的方法1. 突变搜索法：该方法通过固定步长搜索的方式，在不同的电压和电流点上测量输出功率，并选择功率最大的点作为工作点。

该方法简单有效，但可能存在多个局部最大值的问题。

2. 渐进调整法：该方法通过不断改变光伏阵列的工作电压和电流，观察功率变化，最终找到功率最大的点。

该方法需要周期性地进行调整，但可以达到更精确的最大功率跟踪。

3. 梯度下降法：该方法利用数学模型计算出功率对电压和电流的梯度，并根据梯度的方向调整光伏阵列的工作状态。

该方法复杂度较高，但可以实现更精确的最大功率跟踪。

四、最大功率跟踪控制的应用最大功率跟踪控制已经广泛应用于光伏发电系统中。

通过实施最大功率跟踪控制，可以提高光伏发电系统的发电效率，增加发电量。

这对于实现可持续能源发展、减少对传统能源的依赖具有重要意义。

除了光伏发电系统，最大功率跟踪控制的技术也可以应用于其他可再生能源发电系统，如风力发电系统、潮汐发电系统等。

通过调整工作状态，使得系统功率达到最大，可以提高可再生能源的利用效率。

光伏发电系统中的最大功率追踪算法研究随着全球环境问题的不断加剧和人们对可再生能源的需求不断增长，光伏发电系统得到了广泛的应用。

在光伏发电系统中，最大功率追踪算法是一项重要的技术，它可以实现光伏电池板的最大输出功率，进而提高光伏发电系统的效率。

本文将介绍光伏发电系统中的最大功率追踪算法，并对其研究现状进行分析和讨论。

一、最大功率追踪算法的原理在光伏发电系统中，光伏电池板是获取太阳能并将其转化为电能的核心设备。

然而，光照强度的变化和光伏电池板本身的特性使得其输出电压和电流随时都在变化。

因此，为了提高光伏发电系统的效率，需要实现光伏电池板的最大输出功率追踪。

最大功率追踪算法是通过对光伏电池板输出电压和电流进行测量和监控，进而计算出光伏电池板的输出功率，并实时调整电池板的工作状态，以保证输出功率达到最大。

最常用的最大功率追踪算法包括模拟算法、传统的启发式算法和基于人工智能的算法。

模拟算法是最早被使用的最大功率追踪算法，它根据光伏电池板的电特性建立模型，通过计算机模拟来获取最大功率点。

传统的启发式算法则是通过试错法逐步调整电压和电流，不断接近最大功率点。

基于人工智能的算法则是采用神经网络、遗传算法等技术，通过自学习来找到最大功率点。

二、最大功率追踪算法的研究现状目前，最大功率追踪算法的研究主要集中在以下几个方向:1. 基于模糊控制的最大功率追踪算法基于模糊控制的最大功率追踪算法是利用模糊控制理论来建立光伏电池板最大功率追踪系统的一种方法。

这种方法的优点是具有较强的适应性和鲁棒性，能够在光照变化频繁、天气复杂的环境下实现高效的最大功率追踪。

2. 基于人工智能的最大功率追踪算法基于人工智能的最大功率追踪算法是通过利用神经网络、遗传算法等技术来实现最大功率追踪。

这种方法能够有效地解决光伏电池板的输出功率经常变化的问题，具有自适应性强、稳定性好的优点。

3. 基于无线传感器网络的最大功率追踪算法基于无线传感器网络的最大功率追踪算法是利用物联网技术来实现光伏电池板最大功率追踪的方法。

光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究1光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究随着能源危机日益加剧，人们开始逐渐关注非化石能源的开发和利用。

光伏发电系统作为一种新兴的能源利用方式，具有环保、可持续发展等优点，并且在短时间内日益得到了快速发展。

然而，光伏发电系统本身存在着输出波动大、稳定性差等问题，最大功率跟踪控制成为了实现光伏发电系统的高效利用的重要控制手段。

最大功率跟踪控制方法是指在各种光照条件下，通过调节光伏电池阻抗，使得光伏电池输出功率达到最大。

该方法可保证光伏发电系统的最大工作效率，提高光伏发电系统的性能指标。

目前，在光伏发电系统最大功率跟踪控制方法中，较为常用的有基于传统控制方法的PID控制算法、基于传统控制方法的模糊控制算法以及基于人工智能的控制方法。

PID控制算法是目前工业应用最广泛的一种控制方法，其优点是简单易行、可靠性高。

但是，在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，PID控制算法的缺点也很明显，即对系统参数不确定和非线性时效应响应较差。

模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性，能够在一定程度上解决光伏发电系统非线性和不确定性问题。

但是，模糊控制算法的不足之处也很明显，即控制逻辑复杂、难以优化、且受控精度较低。

人工智能控制方法是目前最受关注的一种控制方法，其通过模拟人类智慧的思维方式来完成系统控制。

在光伏发电系统最大功率跟踪控制中，人工智能控制方法能够很好地解决非线性和不确定性问题，并且具有很高的精度和操控性。

但是，人工智能控制方法的缺点也很明显，即需要耗费大量时间和成本来完成系统学习和训练，以及容易出现过拟合和欠拟合现象。

综上所述，最大功率跟踪控制是光伏发电系统高效利用的重要手段。

通过不同的控制方法，在解决非线性和不确定性问题的同时，还能够提高光伏发电系统的性能指标。

随着科技的不断发展，相信控制方法的研究也将不断更新，为光伏发电系统的发展贡献更多的力量在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，不同的智能控制方法具有各自的优缺点。

最大功率点跟踪原理的研究和常用方法一、太阳能电池输出特性在一定光照强度和环境温度下，当电池负载电阻由零变化到无穷大时，可得出太阳能电池输出特性曲线，如图2-2 所示。

曲线上任意一点的横坐标称作工作电压，可以对应的在纵坐标找到工作电流和功率。

当负载电阻调节到某一值时，可以找到太阳能电池的最大功率点，对应此点电压叫做最大功率点电压Um ，电流叫做最大功率点电流Im ，功率叫做最大功率点功率P m 。

由图可以明显看出，在一定电压范围内，当电压缓慢增加时，电流几乎保持不变，当电压增加到某一值时，电流迅速下降为零。

所以说，在一定电压范围内，太阳能电池可看作是一恒流源，当电压达到某一值时，又可以看作是恒压源。

但从整体来看，太阳能电池是一个非恒压源也非恒流源的非线性直流电源。

输出功率是一单峰曲线，它随着工作电压不断增大达到最大功率点P m ，然后再不断减小为零。

因此找到最大功率点电压Um ，是获得最大输出功率的关键。

(1) 光照强度的影响经研究表明，太阳能电池输出I-V 特性和输出P-V 特性直接受到光照强度的影响，在参考温度下，太阳能电池在不同光照强度条件下的特性曲线如图2-3 和2-4 所示：图2-3 光强变化下的I-V 特性曲线图2-4 光强变化下的P-V 特性曲线由图2-3 可以看出在参考温度下，随着太阳能光照强度的减小，太阳能电池板输出电流迅速减小，而输出电压变化却比较平缓几乎不变，说明光照强度对太阳能电池输出电流的影响比较大，对输出电压影响比较小。

由图2-4 可以看出，在参考温度下，随着光照强度的不断减小，太阳能电池板的输出功率也在减小，说明输出功率与光照强度方向相同。

(2) 环境温度的影响环境温度也会对太阳能电池板输出I-V 特性和输出P-V 特性产生影响，在参考光照强度下，太阳能电池板在不断变化的环境温度下的特性曲线如图2-5 和2-6 所示：图2-5 温度变化下的I-V 特性曲线图2-6 温度变化下的P-V 特性曲线由图2-5 可以看出在参考光照强度下，随着温度的变化，太阳能电池板输出电压波动比较大，输出电流波动较小，随着温度的增加，输出电流几乎不变，而输出电压在明显减小。

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。

光伏发电最大功率跟踪控制策略的研究摘要：太阳能是理想的新能源，它取之不尽、用之不竭，而且作为清洁能源无大气和放射性污染，具有很好的应用前景。

在对太阳能应用过程中，由于光伏发电的输出不稳定，受环境影响很大，输出效率低，因此对光伏发电输出最大功率点的跟踪显得重要。

关键词：光伏发电最大功率控制电池我国百分之八十以上的国土光照充分而且光照资源分布均匀，同风水核电相比光能发电几乎可以做到无污染，成熟的应用技术安全可靠。

除了大规模的并网式发电和离网用电之外，光伏电还能通过抽水超导、制作氢气和蓄电池等多种方式进行储存，所以太阳能电池可以满足我国未来能源的稳定和安全，所以说太阳能在未来可能是最清洁、可靠安全的能源了。

与此同时，如何尽最大可能地进行电能转化和输出逐渐成为了光伏发电工作中的重要部分。

一、光伏发电最大功率跟踪控制简介光伏发电系统一般分为独立光伏发电和并网光伏发电两种发电体系。

前者主要指的是不和公共电网进行连接的光伏发电系统，其中最主要的特征就是需要使用蓄电池进行电力储存以保证夜晚用电的能量。

同时在光伏发电系统中将产生的电流通过逆变器直接转换为可以直接使用的交流电进入公共电网。

其中光伏阵列是整个光伏发电系统的重要部件，这个部件将接受到的太阳能直接转化为电能，目前工程上主要使用的太阳能电池大多都是由一定的单晶硅太阳能电池组件按照要求进行并联和串联。

逆变器将电流逆变成为正弦电流输入电网中，其中控制器是整个并网发电系统的核心控件，控制器主要是由单片机和核心处理器共同构成的，控制器实现对光伏电池的最大功率点的平衡。

从电力系统保护上来做到整个电力系统和电力网的整体安全性。

二、光伏发电最大功率跟踪当光伏阵列输出电压比较小时，随着电压的变化，输出电流变化很小，光伏阵列类似为一个恒流源；当电压超过一定的临界值继续上升时，电流急剧下降，此时的光伏阵列类似为一个恒压源。

光伏阵列的输出功率则随着输出电压的升高有一个输出功率最大点。

光伏系统最大功率点跟踪算法的研究摘要最大功率点跟踪系统对提高光伏系统整体工作效率具有重要作用。

在对比分析登山算法及三点比较算法各自特点的基础上，本文提出了一种兼顾跟踪效率和精度的改进算法。

关键词光伏系统；最大功率点跟踪；算法中图分类号tm61 文献标识码a 文章编号1674-6708（2012）64-0077-02research of tracking algorithm of maximum power point for photovoltaic systemwang xudepartment of physics and information engineering,huaihua university,huaihua 418008abstract the maximum power point tracking (mppt) symtem is important for improving the efficiency of the photovoltaic system.in this paper,on the basis of comparative analysis characteristics of mountain climbing algorithm and three point algorithm,a improved algorithm is proposed to cover tracking efficiency and accuracy.keywords photovoltaic system; tracking algorithm of maximum power point; algorithm0 引言面对传统能源的日益枯竭以及自然环境的不断恶化，人类急需寻找一种环保、低碳、可再生利用的清洁能源，以降低对传统能源的依赖。

在众多新能源中，太阳能因其储量丰富、分布广泛、清洁环保而备受人们关注。