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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。
光伏电池阵列的最大功率点追踪控制研究随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，全球能源消耗量不断增加，由此也带来了环境问题的加重。
因此，新能源技术逐渐发展起来，其中太阳能作为一种绿色、安全、清洁、可再生的能源，受到越来越广泛的关注。
而光伏发电作为太阳能利用的一种方式，也越来越受到人们的重视。
光伏发电系统中最为重要的部件就是光伏电池阵列。
而光伏电池阵列的输出功率与阳光照射强度、温度和阴影等因素有关，因此需要控制器对光伏电池阵列进行最大功率点追踪。
简单来说，最大功率点追踪主要是通过监测光伏电池阵列输出电压和电流，以定位在当前工作状态下能够输出最大功率的电压点和电流点，从而实现光伏电池阵列的最大功率输出。
而控制器就是实现最大功率点追踪的关键所在，他可以根据整体系统的反馈信息，执行相应的控制策略来优化光伏电池阵列的输出功率，从而提高太阳能光伏发电系统的发电效率。
最常见的控制策略是基于模糊控制和PID控制的组合控制策略。
具体来说，首先采用模糊控制器来根据输出电压和电流的实时反馈信息计算出最大功率点，然后将这个计算结果作为PID控制器的目标值，来调整光伏电池阵列的电压和电流，从而实现最大功率点的实时跟踪。
除了这种常规的控制策略之外，目前还有很多新的最大功率点追踪方法正在研究和发展中，例如模型预测控制、神经网络控制、小波变换控制等，这些方法相比传统的PID控制方法，有更高的动态调节精度和更快的响应速度。
不过，需要注意的是，最大功率点追踪中不仅仅是控制器的问题，还涉及到光伏电池的选型、电池组串拓扑结构的设计以及系统电路构建等方面。
因此，在实际应用中，需要从整体的系统层面来考虑和优化控制策略，以实现光伏电池阵列的高效运行和最大功率输出。
总之，在光伏发电系统中，最大功率点追踪控制器是非常关键的一环。
选用合适的控制策略可以有效提高光伏电池阵列的发电效率，减少能源浪费，实现节能和环保的目的。
光伏最大功率点跟踪原理光伏最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）是一种用于光伏发电系统中的技术，旨在寻找并保持光伏电池组的最大功率输出。
光伏电池的输出功率受到光照强度、温度、负载电阻等多种因素的影响，而MPPT技术能够通过实时追踪光伏电池组的工作状态，调整工作点，从而实现最大功率输出。
光伏电池的输出功率与其工作电压和工作电流有关。
在光照强度变化的情况下，光伏电池的工作电压和工作电流也会发生变化，从而影响光伏电池的输出功率。
为了实现最大功率输出，MPPT技术需要实时监测光伏电池的工作电压和工作电流，并根据这些数据来调整光伏电池组的工作状态。
MPPT技术的实现主要依赖于功率追踪算法。
常见的功率追踪算法包括传统的扫描法和现代的模型预测控制法。
传统的扫描法通过改变负载电阻的方式来扫描出光伏电池组的最大功率点。
该方法的原理较为简单，但实时性较差，且对于复杂光照条件下的功率追踪效果较差。
而模型预测控制法则是通过建立光伏电池组的数学模型，预测出最大功率点的位置，并通过控制电流或电压来实现功率跟踪。
该方法的原理更为精确，能够在复杂的光照条件下实现较好的功率追踪效果。
为了实现MPPT技术，光伏发电系统通常配备一个MPPT控制器。
该控制器能够实时监测光伏电池组的工作状态，包括光伏电池的工作电压和工作电流。
通过对这些数据的处理和分析，MPPT控制器能够确定光伏电池组的最大功率点，并通过调整光伏电池组的工作状态来实现最大功率输出。
MPPT技术的应用可以提高光伏发电系统的效率和稳定性。
通过实时跟踪光伏电池组的最大功率点，MPPT技术能够最大限度地利用光能，提高光伏发电系统的发电效率。
同时，MPPT技术还可以适应不同的光照条件，自动调整光伏电池组的工作状态，确保系统的稳定运行。
光伏最大功率点跟踪技术是一种关键的技术，能够有效提高光伏发电系统的效率和稳定性。
通过实时追踪光伏电池组的工作状态，并通过调整工作点来实现最大功率输出，MPPT技术能够最大限度地利用光能，提高光伏发电系统的发电效率。
光伏发电系统中的最大功率点跟踪摘要：所谓MPPT(最大功率点跟踪)，即是指控制器能够实时侦测太阳能电池板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使得光伏组件工作在最大功率点输出状态下，实现光伏逆变器的最大功率输入，提高阳光的利用率。
光伏电池输出特性具有明显的非线性,受到外部环境包括日照强度、温度、负载以及本身技术指标如输出阻抗等影响，只有在某一电压下才能输出最大功率，这时光伏阵列的工作点就达到了输出功率电压曲线的最高点，称之为最大功率点。
由于目前光伏电池的光电转换效率比较低，为了有效利用光伏电池，对光伏发电进行最大功率跟踪(MaximumPowerPointTracking ，简称MPPT)显得非常重要。
太阳能光伏并网发电系统太阳能电池原理太阳能电池由硅半导体PN 结构成，在硅半寻体中从硅原子的价电子层中分离出一个电子需要一定的能量，该能量称为硅的禁带宽度（在室温下硅的禁带宽度为1.12eV ），当一定强度的光照射到硅半导体时，能量大于硅的禁带宽度的光子将使硅半导体中的价电子受到激发而成为自由电子，从而在半导体内形成光生电子－空穴对，这些电子－空穴对由于热运动会向各个方向扩散。
当这些电子、空穴扩散到PN 结边界时在内建电场作用下，在N 区的电子－空穴会进入P 区，而在P 区的电子则在电场作用下进入N 区，从而在PN 结的两侧产生正负电荷的积累，使P 型层带正电，N 型层带负电，因此在PN 结上产生了电动势。
这个现像被称为“光生伏特效应”。
R光照图错误!文档中没有指定样式的文字。
.1光伏电池原理太阳能电池特性目前光伏系统中使用的电池多为硅太阳电池，包括单晶硅、多晶硅以及多晶硅薄膜电池，这些硅电池的输出具有强烈的非线性特性，他们的输出受太阳光照强度、环境温度以及负载的影响，如图错误!文档中没有指定样式的文字。
.2所示是在恒度温度下，不同光照强度时太阳能硅电池的输出特性。
(温度为25℃)图错误!文档中没有指定样式的文字。
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。
光伏发电最大功率点跟踪算法1. 简介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，为了获取最大的发电功率，需要实时跟踪太阳能辐射强度的变化，并调整光伏组件的工作状态以保持在最大功率点附近。
本文将介绍光伏发电最大功率点跟踪算法的原理及应用。
2. 最大功率点跟踪算法原理在光伏发电系统中，光伏组件的输出功率与其工作点相关。
而工作点又由组件的电压和电流决定。
因此，通过调整组件的工作状态来使其工作在最大功率点附近，可以实现最大发电效率。
最大功率点跟踪算法是通过对太阳能辐射强度进行实时监测，并根据监测结果调整组件工作状态来实现的。
常用的最大功率点跟踪算法有以下几种：2.1 Perturb and Observe (P&O) 算法P&O算法是一种简单且广泛应用的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过不断扰动组件的工作状态，然后观察功率的变化情况来确定最大功率点。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前功率。
3.增加或减小电压或电流的值，并测量新的功率。
4.比较新旧功率，如果新功率大于旧功率，则继续增加或减小电压或电流的值；如果新功率小于旧功率，则改变方向并减小步长。
5.重复步骤3和4，直到达到最大功率点。
P&O算法简单易实现，但由于其基于局部搜索方法，容易受到噪声和阴影等因素的干扰。
2.2 Incremental Conductance (INC) 算法INC算法是一种基于微分方法的最大功率点跟踪算法。
其原理是通过根据组件的导纳特性来调整工作状态，以实现最大功率点跟踪。
具体步骤如下：1.初始化工作状态，包括电压和电流。
2.测量当前输出功率和导纳。
3.根据当前导纳与前一时刻导纳的比较结果来调整工作状态：–如果导纳增大，则增加电压或电流的值；–如果导纳减小，则减小电压或电流的值；–如果导纳不变，则保持当前工作状态。
4.重复步骤2和3，直到达到最大功率点。
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。
光伏发电系统中的最大功率点跟踪算法研究光伏发电系统是一种利用太阳光能直接转换成电能的系统，在可再生能源领域具有广泛的应用前景。
而在光伏发电系统中，最大功率点跟踪算法是一种关键技术，能够实现光伏电池阵列输出功率的最大化。
本文将针对光伏发电系统中的最大功率点跟踪算法进行深入研究，探讨其原理和应用。
首先，我们先来介绍一下光伏发电系统中的最大功率点。
光伏电池的I-V特性曲线中存在一个最大功率点，该点的电流和电压使得光伏电池阵列能够输出最大的功率。
而光伏发电系统中的最大功率点跟踪算法，即MPPT算法，就是通过调节光伏电池阵列的工作状态，使得系统输出功率达到最大化。
目前，常见的最大功率点跟踪算法包括传统的Perturb and Observe（P&O）算法、一种改进的P&O算法和模型预测控制（MPC）算法等。
首先是传统的P&O算法。
该算法通过调节光伏电池阵列的工作电压，使得系统实时功率与前一时刻功率进行比较，根据差值调整电压的增减方向，并逐步趋近于最大功率点。
然而，该算法存在着震荡问题，当环境条件变化较大时，系统可能无法稳定在最大功率点附近。
为解决传统P&O算法的问题，研究人员提出了一种改进的P&O算法。
该算法引入了一种自适应的步长参数，根据当前功率值与前一时刻功率值的比较结果动态调整步长，使得系统更加稳定地跟踪到最大功率点。
改进的P&O算法相比传统P&O算法具有更好的性能，能够在环境条件变化较大的情况下实现更稳定的功率跟踪。
另一种常见的最大功率点跟踪算法是模型预测控制（MPC）算法。
该算法通过建立光伏发电系统的数学模型，利用最优控制策略进行功率跟踪。
MPC算法基于系统模型和预测性能指标，通过迭代计算得到一个最优的控制策略，从而实现最大功率点跟踪。
相比于P&O算法，MPC算法具有更高的精度和稳定性，但是其计算复杂度较高，需要较长的计算时间。
除了传统的P&O算法、改进的P&O算法和MPC算法，还有一些其他的最大功率点跟踪算法在实际应用中得到了研究和应用。
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。
光伏电池及其最大功率点跟踪1光伏电池1.1 光伏电池简介太阳能电池是一种由于光生伏特效应而将太阳光能即时转化为电能的器件。
当太阳光照在半导体p-n结上，由于吸收了光子的能量，会形成电子--空穴对，在p-n结电场的作用下，空穴由n区流向p区，电子由p区流向n区，这使得相应区域的主载流子的浓度在靠近p-n结部分增加，而这种局部浓度的增加必然使得主载流子朝着外部接触面的方向扩散，导致外部端子上产生电压，接通电路后就形成电流。
单体的单晶硅光伏电池的输出电压在标准照度下只有0.5V左右，常见的单体电池输出功率一般在1W左右，一般不能直接作为电源使用。
单体电池除了容量小以外，其机械强度也较差。
因此在实际应用中，将若干光伏电池单体串并联并封装起来成为有比较大的输出功率（几瓦到几百瓦不等）的太阳能电池组件。
光伏电池组件再经过串并联就形成了光伏电池阵列，可以作为大型光伏并网逆变器的功率输入。
图2.1 太阳能电池单体、组件、方阵示意图1.2 光伏电池数学模型光伏电池的数学模型[12]可以由图2.2所示的单二极管等效电路[13]来描述。
图中L R 为光伏电池的外接负载，负载电压为L U ，负载电流为L I 。
s R 和sh R 为光伏电池内阻。
s R 为串联电阻，通常阻值较小，取决于体电阻、接触电阻、扩散电阻以及电极电阻等；sh R 为旁路电阻，一般阻值较大，取决于电池表面污染和半导体晶体缺陷引起的边缘漏电以及耗尽层内的复合电流等。
VD I 为通过p-n 结的总扩散电流。
sc I 代表光子在光伏电池中激发的电流，取决于辐照度、电池面积和本体温度T 。
LI L图2.2 光伏电池的单二极管等效电路)1(0-=AKTqE D VD eI I (2.1)式中0D I 为光伏电池在无光照时的饱和电流。
旁路电阻两端电压s L L sh R I U U +=，流过旁路电阻的电流为()sh s L L sh R R I U I /+=。
由以上各式可得负载电流为：shsL L AKT R I U q D sc L R R I U e I I I s L L +-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=+1)(0 (2.2)一般s R 很小，sh R 很大，可以忽略不计。
可得理想光伏电池特性：)1(0--=AKTqU D sc L LeI I I (2.3)由式2.3可得⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-=1ln 0D L sc L I I I q AKT U (2.4)光伏电池常用的5个参数为开路电压oc U 、短路电流sc I 、最佳工作电压mU （最大功率点电压）、最佳工作电流m I 最大功率点电流）和最大输出功率m P 。
本设计所用光伏模块的最大输出功率为265W ，开路电压为39V ，短路电流为8.93A ，最佳工作电压为31V ，最佳工作电流为8.55A 。
1.3光伏电池输出特性图2.3 光伏电池在不同照度下的输出特性曲线族图2.4 光伏电池在不同照度下的输出特性曲线族光伏电池的输出特性可以由I-U特性曲线表示，输出特性取决于温度和照度。
固定温度和照度两个参数中的一个，改变另一个，就可以得到相应的I-U和P-U 特性曲线。
保持温度不变，改变照度，可以得到如图2.3所示的输出特性曲线族。
由图中曲线族可知，随着辐照度的变化，开路电压没有明显变化，短路电流变化明显，最大功率点功率也大幅变化。
保持照度不变，改变温度，可以得到如图2.4所示的输出特性曲线族。
由图中曲线族可知，随着温度的变化，短路电流变化很小，开路电压变化明显，最大功率点功率变化也较为明显。
2 最大功率点跟踪2.1最大功率点跟踪简介由光伏电池的输出特性知，在不同的外部条件下，光伏电池可运行在不同且唯一的最大功率点(Maximum Power Point，MPP)上。
对于光伏发电系统，我们希望光伏电池工作在最大功率点上，以最大限度的将光能转化为电能。
利用控制方法实现光伏电池的最大功率运行的技术被称为最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)[14]技术。
依据判断方法和准则的不同可将传统的MPPT方法分为开环和闭环MPPT 方法。
开环MPPT方法基于光伏电池的输出特性曲线的基本规律，通过简单的开环控制来实现MPPT，主要有定电压跟踪法、短路电流比例系数法和插值计算法。
以定电压跟踪法为例，由图2-4可知，在辐照度大于一定值且温度变化不大时，光伏电池的P-U输出特性曲线上最大功率点几乎分布在一条垂直的直线两侧。
所以，如果能够将光伏电池的输出电压稳定在最大功率点附近的某一电压处，光伏电池就可以获得近似的最大功率输出，这种方法就称为定电压跟踪法。
研究表明，光伏电池的最大功率点电压mpp U 与其开路电压之间近似为线性关系。
oc mpp kU U = (2.5)其中k 的值取决于光伏电池特性，一般在0.8左右。
定电压跟踪法尽管不能精确跟踪最大功率点，却可以实现快速跟踪。
可以考虑在启动过程中采用此方法以实现快速跟踪最大功率点，然后再采用其他更精确的方法以实现精确跟踪。
总之，开环类方法简单且易于实现，可以快速将工作点稳定在近似最大功率点附近区域，但要实现进一步的精确跟踪则需引入闭环控制。
闭环MPPT 方法是通过对光伏电池输出电压和电流的实时测量与闭环控制来实现MPPT ，以自寻优类算法应用最为广泛。
典型的自寻优类算法有扰动观测法和电导增量法[15]。
由图2.4可知正常光照条件下光伏电池的P -U 输出特性曲线是以最大功率点为极值的单峰值函数，所以在最大功率点处有0=dUdP(2.6)由于此类算法由数字控制实现，实际中常以条件0/=∆∆U P 近似代替。
无论是扰动观测法还是电导增量法，通常都采用对电压值步进搜索的方法，即从起始开始，每次对电压值做一有限变化（U ∆），计算前后两次功率差（P ∆）的值。
由于在同一搜索过程中，U ∆的值一般不为0，不论扰动方向如何，系统总是朝着功率增大的方向搜索，找出满足0/=∆∆U P 的工作点，从而实现自寻优控制。
2.2 扰动观测法PPP P P P P P 1P (a)(d)(c)(b)图2.5 扰动观测法MPPT 过程示意图假定辐照度和温度等环境条件不变，并设上一次光伏电池的电压、电流检测值为U 、I ，对应的输出功率为P ，当前光伏电池的电压、电流检测值为1U 、1I ，对应的输出功率为1P ，电压调整步长为U ∆，电压调整前后的输出功率差为P ∆。
参考光伏电池的P -U 输出特性曲线，扰动观测法的具体过程如下：1）增大参考电压U （U U U ∆+=1），若P P >1，说明最大功率点位于当前工作点右侧，应继续增大参考电压。
如图2.5a所示。
2）增大参考电压U（UUU∆+=1），若PP<1，说明最大功率点位于当前工作点左侧，应减小参考电压。
如图2.5b所示。
3）减小参考电压U（UUU∆-=1），若PP>1，说明最大功率点位于当前工作点左侧，应继续减小参考电压。
如图2.5c所示。
4）减小参考电压U（UUU∆-=1），若PP<1，说明最大功率点位于当前工作点右侧，应增大参考电压。
如图2.5d所示。
图2.6 定步长扰动观测法流程图扰动观测法就是按照以上过程反复进行输出电压扰动并是其电压的变化不断使光伏电池的输出功率朝着增大的方向改变，直到工作点接近最大功率点。
扰动观测法按每次电压扰动量是否固定可分为定步长扰动观测法和变步长扰动观测法两类。
定步长的扰动观测法的流程图如图2.6所示。
2.3 电导增量法电导增量法是基于电压变化率与输出功率的对应关系而提出的一种最大功率点跟踪方法。
图2.7 光伏电池P-U特性的dP/dU变化特性图2.7给出了光伏电池P-U特性曲线及其曲线上各点dUdP/的变化特征。
在一定的外部条件下，只存在一个最大功率点，此时0dP，而在最大功率/=dU点两侧dUdP/异号。
由上述分析可知，dUdP/可以作为判断最大功率点的判据。
光伏电池的瞬时输出功率为P=(2.7)UI将式2.7两边分别对光伏电池输出电压求导dUdIU I dU dP += (2.8)当0/=dU dP 时，光伏电池工作在最大功率点，即工作点位于最大功率点是有UIdU dI -= (2.9)实际中以U I ∆∆/近似代替dU dI /，从而得到最大功率点跟踪判据1）U IU I ->∆∆工作点在最大功率点左侧 2）U IU I -=∆∆工作点即最大功率点 3）UIU I -<∆∆工作点在最大功率点右侧v .. . ... . . 资 料. .图2.8 电导增量法流程图图2.8为定步长电导增量法流程图。
其中电压调整步长为*U ，ref U 为下一工作点电压。
扰动观测法和电导增量法本质相同，区别仅在于功率差的计算方式。
相比之下，扰动观测法算法更简洁、易于实现，且与光伏模块的电气参数无关，应用广泛。
