最大功率范文
时间：2023-03-12 03:19:28
最大功率范文第1篇
关键词：光伏列阵；跟踪控制技术
中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 12-0000-01
太阳能不仅是一种可再生能源，同时也是一种无污染且无噪声的能源，符合我国提出的绿色发展的要求，近年来已经成为国内外能源研究人士的研究热点。光伏阵列的输出功率直接受到光照强度以及环境和温度的影响，想要保证太阳能电池最大功率输出，就必须要融入点跟踪电路。本文将对光伏列阵最大功率点跟踪控制技术进行分析，提出具体的控制方式。
一、光伏阵列
光伏阵列在电流方面的函数可以记做 ，上述公式当中，I是输出电流，Is是短路电流，短路电流取决于日照强度。Io表示光伏阵列反向饱和方面的电流，而q是电荷的常数，U是光伏阵列整体输出电压，A为PN结系数，公式中的K为常数，T属于绝对温度范畴而Rs属于串联电阻，最后的Rsh属于并联电阻[1]。每一个光伏阵列当中都会存在最大功率点，相关工作人员为了从根本上提升光伏阵列的实际使用效率，将功率输出最大化，就必须要在光伏阵列以及负载当中融入MPPT电路。
二、扰动观察发
本文所研究的扰动观察法属于MPPT体系当中比较常见的一种控制方式，通过控制占空比的方式来控制整体输电的电压，如果实际占空比的比例有所增加，那么输出的电压就会有所提升，在这种时候进行输出电流进行检查，并且计算器输出功率，就可以将最后的计算值与占空比增加之前的数值进行比较，比较二者之间的差异。如果从比较结果中发现输出功率有所增加，那么就需要继续对占空比进行提升，直至输出功率呈现出下降的趋势方可停止，如果结果相反，可以使用减少占空比的方式平衡二者数值。在扰动观察法使用过程当中，必须要注意步长的选取[2]。不仅要考虑到光伏阵列的动态影像速度，同时也要考虑到光伏阵列在常规情况之下的控制精确度。如果扰动步长比较大，那么对外界的环境影响也会加快，在最大功率点周围位置会存在功率震荡。如果扰动步长比较小，那么震荡就会适当的减少，但是这种情况下的光伏阵列影响能力也会有所下降。光伏阵列通常情况下是可以满足阳光变化下动态响应的，如果光照强度保持稳定，那么整体的输出功率会产生比较明显的波动[3]。
三、快速MPPT控制法
想要从根本上提升光伏阵列整体的跟踪速度，并且有效减少最大功率位置产生的功率震荡，就需要从改进步长这一角度进行处理。如果光伏阵列的温度保持平衡，那么输出特性曲线当中功率最大点就会排列在固定电压值的周围，通过这一现象我们可以确定最大功率点的电压与光伏阵列在输出电压这方面的关系是一定的[4]。若在实际工作过程当中，光伏阵列输出电压与最大功率点二者的实际电压值相差比较多，就代表了光伏阵列工作点距离实际的最大功率点还是比较远的，在这种情况下我们就可以使用大步长。若在实际工作过程当中，光伏阵列输出的电压以及最大功率点，二者相差的电压值比较小，那么就需要根据实际情况选择比较小的步长，通过上述方式可以有效的减少功率震荡程度，使用MPPT对其进行控制的主要原理就是 这一等式。该公式当中，Um属于最大功率点位置上所对对应的一个相似性电压，我们从这一公式中可以分析出，不论光伏阵列这一环节最大功率存在于点的左面还是点的右面，越靠近最大功率点，d数值则越小，反之越大。
四、神经网络法
所谓的神经网络控制法，就是神经网络视角下的一种MPPT控制技术，这是一种比较新颖的信息处理方式，在神经网络结构当中主要包含了输入层、隐含层以及输出层等，每一层当中神经元的具体数量都是由需要解决问题的复杂程度来决定的。这种技术在光伏阵列中应用的时候，输入的信号可以选择光伏阵列阐述当中的开路电压或者是短路电压，也可以根据外界的实际环境输入光照强度以及温度。这部分数据在输入过后，可以通过优化，编程输出电压或者是占空比信号[5]。神经网络当中的所有节点都会存在权重增益量，只有使用合适的权重才可以保证函数之间的相互转化，进而提升光伏阵列工作点的准确性。想要保证光伏阵列最大工作效率，就必须通过神经网络对权重进行训练，训练过程即是想其中输入大量样本数据，因为光伏的样本数据存在一定的差异性，所以在不同工程当中需要制定针对性训练方式才能保证工作点的准确性。因为这这一网络不仅能够保证输入样本的完全匹配性，而且可以保证内插与外插输入模式的匹配，这种功能一般的查表功能是做不到的，这也是神经网络法被人们记住与使用的主要原因。
五、结束语
随着我国经济的不断发展以及人们生活水平的不断提高，对电能的需求量也在不断增大。目前很多偏远地区的用电还受到限制，并且许多能源属于不可再生能源，储量正在不断减少。想要保证经济及社会的稳定发展，就必须要在短时间内找出替代能源来满足能源的使用需求。本文从神经网络法、快速MPPT控制法、扰动观察发、光伏阵列这四个方面，对光伏列阵最大功率点跟踪控制技术进行了分析，旨在提升光伏列阵最大功率点跟踪控制技术的技术水平。
参考文献：
[1]戴欣平，马广，杨晓红.太阳能发电变频器驱动系统的最大功率追踪控制法[J].中国电机工程学报，2013（08）：95-99.
[2]吴理博，赵争鸣，刘建政.单级式光伏并网逆变系统最大功率点跟踪算法稳定性分析[J].中国电机工程学报，2011（06）：73-77.
[3]周林，武剑，栗秋华.光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述[J].高电压技术，2012（11）：147-149.
最大功率范文第2篇
1光伏电池输出特性及等效模型
光伏电池单体是实现光电转换的最小单元，将光伏电池单体进行串联、并联后分装就组成了光伏电池组件，把若干个光伏电池组件进行串联、并联后装在支架上就形成了光伏电池阵列［1］。光伏阵列是光伏发电系统的关键部件，其输出特性受外界环境影响很大，只有深入了解其输出特性，才能为研究光伏发电系统的MPPT技术奠定基础。
1.1光伏电池输出特性光伏电池受外界环境如光照强度、温度的影响很大，其输出特性具有高度非线性。分别是利用PVsyst软件［2］仿真的光伏电池在不同光照及温度条件下的输出特性。从图中可以看出，随着光照的增强输出功率增大，随着温度的升高输出功率减小，但在某一特定光照及温度下存在一个最大功率点。
1.2光伏电池等效模型光伏电池本身就是一个P-N结，其基本特性与二极管相似。当光伏电池受到阳光照射时，在PN结两端便产生电动势，即电压。这时如果在P型层和N型层焊接上金属导线，接通负载，则外电路便有电流通过，把这样的光伏电池单体串联、并联起来，就能产生一定的电压和电流，并输出功率。光伏电池等效电路可由1个电流源并联1个理想二极管及一系列电阻组成，如图3所示。串联电阻Rs包括电池栅极电阻、基体材料电阻和上下电基与基体材料的接触电阻、扩散层横向电阻。其中，扩散层横向电阻是Rs的主要组成。
2MPPT控制算法
由图1、图2可以看出，光伏阵列的输出特性受电池表面温度和光照强度的影响很大，不同的光照及电池温度都可导致输出特性发生较大的变化，其输出功率也发生相应的变化，但是只有在某一输出电压值时，光伏阵列的输出功率才能达到最大值。因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，一个重要的途径就是实时调整光伏阵列的工作点，使之始终工作在最大功率点附近［4］。在MPPT系统中，确定优良的算法是关键，本文采用电导增量算法。电导增量法是根据光伏阵列P-U曲线一阶连续可导单峰曲线的特点，利用一阶导数求极值的方法，即对P=UI求全导数。从光伏电池的P-U曲线可以看出，在某一特定光照及温度下存在唯一最大功率点，且在该最大功率点处，功率对电压的导数为零，即dP/dU=0。其中，U（k）、（Ik）分别为光伏电池当前电压和电流，U（k-1）、（Ik-1）为前一周期的采样值。为了使光伏电池输出发生任何变化时，算法能够涵盖所有可能出现的状况，需要用U（k-1）、I（k-1）的值进行判断。如果U（k）-U（k-1）=0，则相比于前一周期，该时刻的电压是恒定的，输出没有发生变化。在这种情况下，需要对输出电流做进一步判断，如果（Ik）-（Ik-1）=0，则光伏电池的输出也没有发生改变，不需要调整BoostDC/DC（升压）变换器的占空比；若（Ik）-I（k-1）<0，表明工作点是向最大功率点方向靠近，需要对BoostDC/DC变换器的占空比加一个正的调节量U，使输出达到最大功率点；若I（k）-I（k-1）>0，需对BoostDC/DC变换器的占空比加一个负的调节量-ΔU，使输出朝向最大功率点靠近。
3MPPT控制仿真研究
3.1带有MPPT功能的光伏发电系统基本组成由于光伏电池的电气特性受光照、温度的影响很大，当环境条件稳定时，存在唯一的最大功率点；当环境条件发生变化时，即使负载保持不变，最大功率点仍将发生漂移。为了使负载在任何环境条件下都能获得最大功率，本文在光伏阵列与负载之间加入MPPT控制装置，带有MPPT功能的光伏系统如图5所示。该系统主要由光伏电池阵列、MPPT控制装置、BoostDC/DC变换器组成，通过脉冲宽度调制模块（PulseWidthModulation，PWM）控制，调整BoostDC/DC变换器的占空比来实现MPPT［7］。
3.2MPPT控制仿真研究
3.2.1带MPPT的系统仿真模型根据带有MPPT功能的光伏发电系统建立matlab/simulink仿真模型如图6所示。仿真模型主要由光伏电池阵列模型、MPPT、PWM、BoostDC/DC变换器以及负载等组成。图6中，Subsystem是光伏电池阵列模型，L为储能电感，Diode为快恢复二极管，C1为滤波电容，R为负载，IGBT为绝缘栅双极型晶体管（InsulatedGateBipolarTransistor，IGBT）。Subsystem内部封装的参数有电压、电流温度系数、串联电阻、参考温度（25℃）、参考太阳辐射（1000W/m2）、最大功率点电压、最大功率点电流、开路电压、短路电流。输入参数有光照S、温度T、光伏电池工作电压U，输出参数有光伏电池工作电流I、输出功率P。其中，输入端可以输入任意光照和温度，输出端P即显示MPPT输出。PWM的输入信号为带有MPPT功能的光伏模块的输出电压，即最大功率点对应的电压值，将该电压作为指令信号，与光伏模块的实际输出电压共同作用在BoostDC/DC变换器的IGBT上，通过改变IGBT的占空比，从而使光伏模块的实际输出电压很好地跟踪指令信号，即最大功率点对应的电压值。BoostDC/DC变换器利用储能电感储存的能量和电源一起向负载供电，达到升压的目的。选择HAMC制造的太阳能电池板进行仿真实验，其技术指标为：Um=16.5V，Im=0.73A，Uov=22.50V，Isc=0.97A，Pm=12W。仿真时采用的步长为0.01，系统采样时间为0.5μs。图7是电池温度不变，光照强度t=0.05s时，突然由1kW/m2增加到1.5kW/m2时的仿真结果，图8是光照强度不变，电池温度t=0.05s时，突然由25℃变为60℃时的仿真结果。
3.2.2仿真结果分析从图7仿真结果可以看出，当电池温度不变，光照由1kW/m2增加到1.5kW/m2，在t=0.05s时，光伏阵列输出功率也随之由12kW增加到15kW，增加幅度为+3kW，光伏阵列输出功率曲线会发生较小的突变，但是在新的功率点能快速趋于平稳，使光伏阵列工作在最大功率点。从图8仿真结果可以看出，当光照强度不变，电池温度由25℃变为60℃，在t=0.05s时，光伏阵列输出功率也随之由12kW降低到10kW，降低幅度为-2kW，经过较小的突变后，系统也能及时地跟踪到最大功率点，使光伏阵列输出功率达到最大值。从图1、图2中得出，光伏电池在某一特定光照及温度条件下，存在一个最大功率点，并且在最大功率点以后，光伏电池输出功率急剧下降，最后下降为0。本文在光伏阵列与负载之间加入基于电导增量法的MPPT控制装置以后，从图7、图8的仿真结果可以看出，在光照、温度其中任何一个环境条件发生变化时，系统都能够实时地跟踪其变化，能使系统始终工作在最大功率点的范围内，稳定性高，从而有效提高了太阳能的转换效率。
4实用化应用探讨
在实际光伏发电系统中，在输出参数实时变化的光伏阵列与负载之间接入MPPT控制装置时，需要进一步做以下工作：（1）采用单片机或数字信号处理器（DigitalSignalProcessors，DSP）实现对电导增量算法的编程，并进行MPPT控制系统的软、硬件设计。通过检测光伏阵列的输出电压、输出电流变化，利用软件的精确算法来控制BoostDC/DC变换器的占空比，实现MPPT。（2）从光伏发电系统的整体出发，综合考虑安全性、实用性、经济性等方面的要求，设计MPPT控制系统的输入、输出接口电路，对其可靠性、稳定性做并网测试。（3）综合考虑光伏阵列的光电转化效率、温度范围、电气参数（输出功率、峰值电压、峰值电流、短路电流、开路电压、系统电压）等技术参数，对光伏电池充放电策略及充放电控制器做进一步研究。
5结论
（1）本文提出的基于电导增量法MPPT控制方法，通过PWM控制实现，能使光伏发电系统在任何环境条件以及负载变化情况下快速实现MPPT，且稳态精度高。（2）本文采用PVsyst软件对光伏电池的输出特性进行仿真研究，其方法为相关行业掌握光伏电池的输出特性提供了新的途径；建立基于电导增量法的MPPT控制模型，为解决实际光伏系统最大功率点漂移问题提供了理论依据。（3）下一步研究需要利用单片机或DSP进行MPPT控制系统的软、硬件及接口电路设计，并对其可靠性、稳定性做并网测试，以实现光伏发电系统MPPT的实用化。
最大功率范文第3篇
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）64-0077-02
Research of Tracking Algorithm of Maximum Power Point for Photovoltaic System
WANG Xu
Department of Physics and Information Engineering,Huaihua University,Huaihua 418008
Abstract 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; Algorithm
0 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。
在太阳能的利用方式中，光伏发电是最有效也是目前应用最为广泛的方式之一。在光伏发电系统中，为达到充分利用太阳能资源、提高系统整体工作效率的目的，一个很重要的途径就是实时控制、调节系统负载与光伏系统内阻相匹配，使系统稳定工作在最大功率点上，这一过程即为最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，简称 MPPT）。目前对于光伏系统最大功率点跟踪较为常用的算法有登山法、电导增量法、三点比较法、恒定电压法等，其中尤以登山法和三点比较法应用最为广泛。两种MPPT算法在跟踪原理和效果上各不相同，算法本身的局限性也决定了各自的特点和应用范围。本文从光伏系统的特性出发，分析比较了登山法与三点比较法各自的优势与局限，在此之上，提出了一种改进算法。
1 光伏系统的特点
光伏电池是利用光生伏特效应制成的无偏压光电转换器件，根据光伏效应原理，其输出电流与输出电压之间存在如下关系:
其中，Is为短路电流，Isr为反向饱和电流；U为输出电压；e为电子电荷；n为PN结系数，T为环境温度；Rs为串联电阻；Rsh为并联电阻。
根据光伏电池数学模型，绘制不同辐照度、不同温度下光伏电池的P-U曲线，如图1所示。
从光伏电池的P-U曲线可以看出，其输出功率受到辐照度、光伏电池温度等因素的影响，其输出特性曲线是非线性的。在特定的辐照度和温度下，光伏电池具有唯一的最大功率输出点。光伏发电系统能否工作于最大功率点上，判决条件是外部负载是否与系统内阻相匹配。通常情况下，外界环境处于时刻变化过程中，如一天中辐照度会随时间变化而改变，光伏电池温度会随工作时间增加等，这些因素都会使光伏电池P-U曲线发生改变，使系统偏离最大功率点，无法充分利用光伏电池阵列所产生的电能。在光伏系统中，通常将光伏电池阵列等效为直流电源，最大功率点跟踪系统等效为外部负载，通过调节最大功率点跟踪系统DC/DC电路占空比，使外部负载与光伏电池阵列内阻动态匹配，从而达到使系统实时工作于最大功率点的目的。
2 MPPT算法的比较
MPPT的算法较多，本文只针对应用较为广泛的登山法与三点比较法进行讨论。
2.1 登山法
登山法是目前实现MPPT最常用的方法之一。其原理是通过一定时间间隔下对脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，简称PWM）信号占空比的调整，同时采样调整后系统输出电压、电流值，判断占空比改变后系统输出功率变化情况，以决定控制信号调整方向。
跟踪算法采用逐点比较的方式，将当前采用功率P1与系统前一时刻存储功率P0相比较，根据比较结果确定PWM控制信号调整方向。具体调整方案为：选取判定参量P=P1-P0，根据P的符号判定PWM信号调整方向，如果：1）P >O，说明调整后输出功率较前一时刻有所增大，调整方向正确，系统继续按原方向调整；2）P
通过对登山法算法的分析可以发现，登山法算法相对简单，采样比较过程数据处理量较少，硬件系统要求较低，实际应用中易于实现。但是，在最大功率点跟踪过程中，跟踪精度和跟踪效率难以兼顾，PWM信号调整步长过大时，跟踪速度较快，但是系统在最大功率点附近输出摆动范围大，影响系统跟踪精度；反之，虽可以使系统更好的接近最大功率点工作，但是跟踪效率相应降低。同时由于算法本身的局限性，系统始终处于一个自寻优过程，即使调整后系统已经工作于最大功率点，算法仍然强迫进行调整，系统始终处于一个震荡输出的过程，并因此造成一部分由于算法引起的功率损失。虽通过变步长的登山法可以改善震荡幅度，但是会相应增加硬件负担。在外界条件变化剧烈的极端情况下，登山法算法会产生误判，造成巨大功率损失，严重时甚至会使系统停止工作。
2.2 三点比较法
三点比较法通过在光伏电池P-U特性曲线峰值点附近从左到右依次采样A、B、C三点电压和功率，利用三点功率值比较结果来确定调整PWM控制信号占空比，从而使得系统功率输出朝大的方向调整。设UB为初值功率最大点Umax，在跟踪过程中可能出现如图2所示三种情形。
1）PA
其中UD为预先设置用于电压调整常量，UB较为常见的取值方式为0.78Uoc, 其中Uoc为光伏系统开路电压。
分析三点比较法算法可以看出，通过初始电压值的设定，算法本身就能够快速地跟踪到最大功率点位置，克服了系统初始化过程中，逐点寻找、判断，跟踪效率过低的问题。通过阈值判定，输出功率满足阈值条件后，系统将稳定工作在目前判定的最大功率点上，而不做任何调整，直到外部环境发生变化使输出功率不满足阈值条件，避免了由于震荡输出而引起的额外功率损失。但是，在三点比较法中，阈值取值越大，MPPT跟踪精度越低，因算法失衡引起的功率损失过高；反之虽可提高跟踪精度，但是跟踪效率大大降低，采样、比较数据量迅速增加，相应提高了对硬件的要求。同时，在每次比较过程中，CPU数据处理过程也会引起系统偏离最大功率点的功率损失，这也决定了在一段时间内，当利用三点比较法跟踪到最大功率点后，应间隔较长时间在进行下一次比较，而这是与跟踪精度的要求相矛盾的。
3 改进算法
通过对登山法和三点比较法的分析，结合二者各自的特点，本文提出一种将二者结合使用的改进算法，即利用三点比较法进行粗选，快速找到最大功率点位置，利用登山法进行微调，进一步减小功率损失，同时避免MPPT跟踪过程中的误判、误调。
算法流程图如图3所示。
改进算法说明：
1）系统初始自动利用三点比较法进行最大功率点跟踪，迅速跟踪最大功率点粗略位置，这一过程为最大功率点跟踪过程粗调；2）当找到最大功率点粗略位置后，利用登山法进行实时最大功率点跟踪，此为最大功率点跟踪细调；3）在功率变化过快的位置（如云层瞬时遮挡，辐照度瞬时降低），利用判定参数判定采样功率变化大小，若功率变化过快，则意味着可能最大功率点存在较大范围的转移，此时跳出登山法算法，返回三点比较法重新寻找最大功率点粗略位置，避免由于外界环境瞬时变化造成的最大功率点丢失；4）D为三点比较粗调过程中步长，其值影响光伏系统最大功率点粗略位置判断速度，D取值不可过小，避免步进过小引起跟踪速度过慢，造成额外功率损失；5）D为登山法细调过程中步长，其值影响光伏系统最大功率点跟踪精度，D取值应满足D
4 结论
通过对光伏系统最大功率点跟踪登山法和三点比较法的分析，结合二者各自的特点和应用范围而提出的改进算法，可以克服登山法跟踪速度慢，极端情况误判、误调，三点比较法实时数据处理量大，跟踪精度难以控制等缺点，利用环境变化参数和步长，较好的兼顾了跟踪效率和精度，进一步提升了光伏系统能量转换效率。
参考文献
[1]王晔.浅谈光伏并网发电系统的发展[J].经营管理者，2011(20).
[2]袁晓玲.基于二分法的光伏发电系统最大功率点跟踪算法[J].电源学报，2011(6).
最大功率范文第4篇
关键词：太阳能；光伏系统；最大功率跟踪；MATLAB仿真
在世界各国竞相发展绿色可再生能源的今天，太阳能作为新兴的可再生能源，以其永不枯竭、无污染、不受地域限制等的优点，受到了一致青睐，正得到迅速的推广应用。在太阳能的各种应用中，光伏电池应用倍受关注。针对目前太阳能发电利用效率仍较低、供电稳定性较差的问题，文章将学习研究光伏电池最大功率点跟踪算法及实现，借用MATLAB的Simulink工具建立光伏电池的数学模型，就扰动观察法实现最大功率跟踪的方法进行介绍和仿真分析，研究影响最大功率点的主要参数，并分析研究它们之间相互的关系及曲线变化。
1 太阳能电池输出特性及模型分析
典型的太阳能电池的I-V方程为：
式（1）中IL为光电流；I0为反向饱和电流；q为电子电荷；K为玻耳兹曼常数；T为绝对温度；A为二极管因子；Rs为串联电阻；Rsh为并联电阻。
工程用太阳电池模型通常要求供应商提供几个重要技术参数，如Isc、Voc、Im、Vm、Pm。以下在基本解析表达式（1）的基础上，通过两点近似：（1）忽略（V+IRs）/Rsh项，这是因为在通常情况下该项远小于光电流；（2）设定IL=Isc，这是因为在通常情况下Rs远小于二极管正向导通电阻，开路状态下，I=0，V=Voc。按此，太阳能电池的I-V方程可简化为：
在最大功率点时， V=Vm，I =Im，可得
注意到开路状态下，当I=0时，V=Voc，并把式（3）代入式（2）得
由于exp（1/C1）>>1，忽略式中的-1项，解出C2
最后的太阳电池模型特性由（2）确定。
为了对光伏电池性能进行仿真，在MATLAB里选择用m文件编写，利用MATLAB提供的S函数接口，通过编写S函数来建立光伏电池的模型，它具有简单实用的特点，是建立光伏电池模型的不错选择。首先需要编写M文件，创建函数Ipv=fcn（S，Rs，T，Vpv）来求电流值I。
图1 光伏电池Simulink仿真模块及程序文件
2 扰动观察法实现最大功率跟踪
扰动观察法的实现原理是测量当前阵列输出功率，然后在原输出电压上增加一个小电压分量（或称之为扰动），其输出功率会相应发生改变，测量出改变后的功率，比较改变前的即可知道功率变化的方向。如果功率增大就继续原扰动方向。如果减小则改变原扰动方向。如果电压增加了，功率也增加了，或者电压减小了，功率也减小了，说明工作点位于最大功率点的左侧，下一步需要增加电压；如果电压增加了，而功率减小了，或者电压减小了，功率增加了，说明工作点位于最大功率点的右侧，需要减小电压。其最后的结果是工作点在最大功率点附近来回振荡。
定步长扰动观察法的实质是基于太阳能电池阵列输出功率的计算和采样电压和电流值计算的功率变化，比较前一个和当前的电压值来检测功率变化，计算出参考电压Vref用于产生PWM（脉宽调制）的控制信号。其中ΔV为占空比间隔，决定功率变化的步长。如果步长值较大，则系统响应快，但不准确；相反，如果步长值太小，则系统反应慢，但相对精确。通过对Vref的不断调整，最终可以搜索到最大功率点。
3 仿真实验与结果分析
根据以上定步长扰动观察法思想，通过成比例地增加或减少变换器的输入电压，移动操作点向最大功率点靠近，同时计算变换器所需要的占空比，然后基于占空比产生变换器所需的脉冲信号用以控制开关管的开通与关断。在MATLAB中，利用上面建立的光伏电池模型，在MATLAB中建立MPPT仿真环境。电压、电流检测装置检测出当前太阳电池工作点的电压电流值，计算功率相对电压的变化率，通过扰动观察法实现太阳能电池阵列的最大功率跟踪。
众所周知，温度和光强度是影响太阳能电池发电的两种主要因素。利用太阳能光伏电池发电，我们希望能获得最大功率输出的能量。实际上，随着外界环境的变化，就需要所建立的光伏电池膜性能快速的跟踪外界环境的变化，保持光伏系统的最大功率输出。基于此，图2给出了标准光强下，温度从25℃升高到30℃，然后从30℃缓慢降到20℃，光伏电池的电压、电流的仿真波形。
图2 温度变化时，光伏系统电压、电流变化曲线
从图2可以看出，当外界环境变化时光伏电池能快速的跟踪最大功率点且跟踪精度较高。另外，光伏电池的电压电流随温度变化的情况也严格符合上述光伏电池的输出特性。即当温度下降时，光伏系统的开路电压降低，短路电流上升，当温度升高时，光伏系统的开路电压上升，短路电流降低，并且温度对开路电压影响更加明显。
4 结束语
随着新能源在未来的广泛使用，光伏发电系统必然会发挥它重要的作用，作为系统的核心部件，最大功率跟踪部分仍有一些问题需要解决。光伏电池数学模型需要进一步完善，希望能把风速、湿度等小的影响因素加进去，使得数学模型更接近实际光伏电池特性；如何更高效的将光伏电池产生的电能输送，这需要对MPPT进行更深入的研究。
参考文献
[1]C Hua and J Lin.A modified tracking algorithm for maximum power tracking of solar array[J].Energy Conversion and Management，2004，45（6）：911-925.
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[3]苏建辉，余世杰，赵为.硅太阳电池工程用数学模型[J].太阳能学报，2001，22（4）：409-412.
最大功率范文第5篇
关键词：太阳能；最大功率跟踪；效率
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.24.076
1 太阳能光伏发电的意义
能源问题越来越为人们所关注，作为一种具有绿色、安全、清洁等优点的太阳能被认为是最具发展潜能的新科技能源之一，其可再生性，清洁型及取之不尽，用之不竭等特点，目前其在太空研究领域得到广泛应用，同时也成为宇宙飞船、太空站等太空设备的后续能量来源。
太阳能的利用在国内来说，其应用领域正在不断向大众化迈进。如现在城市一些路灯都实现了太阳能跟风能结合供电，大城市绿化带、风景区等亦是如此。现在的农业也在朝自动化、无公害等方向发展，太阳能这一新兴能源在农业方面也得到了应用。为太阳光照充足的偏远地区提过电能，可以避免水、火电网进行电能输送的高成本，而且偏远地区的住房分散，加大了输电的难度。利用太阳能来供电，可以节约用电成本，方便供电。
2 太阳能光伏发电的原理以及主要形式
太阳能光伏发电的原理就是光生伏特效应，太阳的光能直接转化为可用的电能。光伏发电系统的发展到现在，主要有四种类型的应用：家庭使用的网络系统，非家庭使用的离网系统，分布式和网格连接系统。
3 太阳能电池特性
光伏电池会因光照强度、温度、湿度等多种因素影响输出发生变化。而且不同条件下的输出功率点也不同。而且在常温下，同一光照强度时太阳能电池板的输出总存在一个最大功率点，便是该温度光照强度下最大功率点。
4 最大功率点以及跟踪的意义
太阳能电池板的P-V曲线是非线性的，因此在某一电压值时候，存在一点功率最大，当电压达到一定值时，功率可达到最。此时功率因为电压的影响而变化。太阳能电池输出功率达到最大的点即为太阳能电池的最大功率点。
为了更好地利用太阳能，我们可以根据太阳能电池板的特性，提高电池板的转换输出效率。太阳能电池板的转换特性：在相同光照的条件下，其输出电压与电流呈现一种非线性的关系，在一段电压范围内电流的变化很缓慢，在一个电压点电流急剧下降，因此就会存在一个最大的功率点。找到这个最大功率点，让太阳能电池板一直以其最大功率输出，从而达到提升太阳能的转换输出效率，效率是光伏发电系统的关键指标之一，常用光伏电池的光伏转换效率较低（8%-16%），因此对光伏变换的效率要求很高。光伏运行的效率包括最大功率点跟踪（MPPT）效率（太阳能到电能的转换）和电能变换效率（电能到电能的转换）两个方面。通常，逆变片所给出的MPPT效率是指MPPT的稳态性能，及稳态是光伏电池的输出效率与当前环境下光伏电池最大输出的效率值比。
5 最大功率点跟踪方法
方法一：恒电压控制法。在相同温度时，各种光照下的最大功率点在一条直线上。这就说明最大功率点应该是固定的电压值。这种方法的优点是，可以避免因为光伏电池老化而失去准确度，也可以准确的把握外界条件的变化得到的最大功率点的参数。缺点是会带来额外的成本消费在温度或光照强度变化剧烈时，不能及时准确的测量最大功率点。同时，对于由多种性能指标光伏电池组成的大型光伏发电系统，获取的数据参数价值有限。
方法二：扰动观察法。先测太阳能电池第i时刻的电压Vi和电流Ii，计算出功率Pi，然后与第i-1时刻的功率进行比较。根据比较的结果调节太阳能电池的工作点，这里引入一个参考电压VREF，当进行比较后，调节参考电压使之逐渐接近最大功率点的电压。在调节太阳能电池工作点时，依据这个参考电压进行调节。该方法的的特点硬件成本低，算法实现容易，不能判定何时达到最大功率点，因此会存在震荡。
方法三：电导增量法是通过比较光伏电池的电导来改变控制信号。该方法具有误报率低、跟踪精度高、误报率低和跟踪精度高的特点，但操作复杂，成本。
6 选取系统
通过对了解与分析，选取扰动观察法进行大功率跟踪研。根据方案的原理，此系统既需要硬件电路对太阳能电池板的信号进行处理，也需要软件程序来进行扰动控制，实现算法。通过监测电压与电流太，得到电池板的实时输出功率，。所以硬件的设计包括控制核心、DC/DC、AD转换等几个大的模块。通过初始系统设计到A/D转换到MPPT到LED显示，用扰动观察法进行计算。
7 结语
太阳能作为一种储量大、无污染的新型的可再生能源，已经成为人们普遍研究的对象。在太阳能光伏发电技术的基础上，对MPPT太阳能控制器的系统结构、工作机理和MPPT控制策略和MPPT技术进行了简单的介绍，提出了一种适合于实际应用的MPPT控制算法，提高了太阳能电池的利用率。
参考文献：
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[9]NXP（恩智浦）.MPT612[Datasheet]，2013：5-8.
最大功率范文第6篇
关键词 电源给定负载可变 分水岭 戴维宁定理 等效电路图 变换阻抗
江苏省对口单招机电专业的新考纲中，对负载获得最大功率的条件作了新的补充。而电源的最大输出功率问题，或者是负载获得最大功率的问题，是学生学习中的难点。因而此类问题如何突破，就显尤为重要。所以笔者对这类问题进行了探讨，希望对教者与学者有所启迪。
负载获得最大功率的条件：当电源给定而负载可变，外电路电阻等于电源内阻时，电源的输出功率最大，这时叫作负载与电源匹配，输出的最大功率Pm=E2/4R0。
一、巧划分水岭，解决简单直流电路中的最大功率
很多学生在学习过程中，上述结论记得挺牢，但只是生搬硬套，不会灵活运用，更不注意前提，题目一旦有变化就茫然不知所措。如果能巧划分水岭，解题就变得很简单了。
例题1：如图1，电源电动势E=30V，内阻r=10Ω，外接负载R1=2Ω，R2为可变电阻，当R2为多大时R2可获最大功率？最大功率为多少？
例题2：在上题中，各参数不变，求：R2为多大时电源输出最大功率？电源输出的最大功率为多少？
例题3：在上图中，各参数不变，求：R2为多大时，R1可获最大功率？R1获得的最大功率为多少？
在上述三个例题中，看似很相似，但其实各有不同。例题1是使R2获得最大功率，例题2是要电源输出最大功率，例题3是R1获得最大功率，这时我们要比对条件，合理分“家”，才能突破难点。
我们先来回顾一下负载获得最大功率的条件：当电源给定而负载可变时，外电路电阻等于电源内阻，此时电源的输出功率最大。现在我们来逐一析解。
例题1中，要使R2获得最大功率，则我们就把R2当成负载,为一阵营，R1和内阻r列于另一阵营，对照条件： R2（即负载）可变而电源给定，满足上述条件“电源给定而负载可变”，则可运用上述结论：当R2=R1+r=2+10=12Ω时，R2获得最大功率。且获得的最大功率为E2/4R2=302/(4*12)=18.75W。
例题2中，要使电源输出最大功率，则我们把电源列为一阵营，R1和R2列为另一阵营（负载），由于R1、R2串联，R2可变，则(R1+R2)可变，而电源给定，满足上述结论的使用条件：电源给定而负载可变，所以我们还是运用上述结论，得出：当r=R1+R2，即R2=r-R1=10-2=8Ω时，电源输出最大功率，此时获得的最大功率E2/4r=302/(4*10)=22.5W。
所以，对上述问题，应巧划分水岭，对照条件，（符合条件的）合理分“家”，问题也就迎刃而解了。
二、巧画等效电路图，分析变压器接负载的最大功率
例题4：如图4所示， 阻抗为8Ω的扬声器，通过一变压器接到信号源上，信号源的电动势为10V，内阻为200Ω，当变压器变比K为多大时，可使扬声器获得最大功率，最大功率为多少？
根据变压器变换阻抗的作用，在二次侧接上负载阻抗|Z2|时，就相当于电源直接接上一个阻值为K2|Z2|的阻抗（K为变压器的变比）。这样画出图4的等效电路图（如图5），图4中的R经过变压器后等效为R'，且R'=K2R，根据负载获得最大功率的条件，R'可变而电源给定，当R'=r0时获得最大功率，即K2R=r0，由此求出K=5时扬声器获得最大功率，且不难求出最大功率为0.125W。
最大功率范文第7篇
【关键词】光伏发电；最大功率点跟踪；模糊控制
0 引言
面对日益枯竭的化石能源和不断恶化的生态环境，人类需要进行第三次能源结构转换，从矿物能源向可再生能源转换，用可再生能源替代矿物能源，用无碳能源、低碳能源替代高碳能源[1]。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，MPP）上。为了最大限度地将光能转化为电能，实现光伏电池的最大功率输出，光伏电池的最大功率点跟踪技术已成为本课题研究的热点。
1 光伏电池特性分析
太阳能电池的基本特性可以用电流和电压的关系曲线来表征，电流、电压之间的关系自然又是通过其他一系列参变量来表征，特别是和投射于太阳能电池表面的日照强度有关，当然也和太阳能电池的温度以及光线的光谱特性等有关。光伏电池的输出电流与输出电压的关系可以由如下公式来表达：
I=Iph-I0exp■-1-■（1）
式中：I――光伏电池的输出电流（A）；V――光伏电池板的输出电压（V）；q――一个电子所含的电荷量（l.6×10-19C）；k――波尔兹曼常数（l.38×10-23J/K）；T――光伏电池板表面温度（K）；n――光伏电池板的理想因数（n=1-5）；I0――二极管饱和电流。
在Matlab中根据上述公式可以建立光伏电池的仿真模型，光伏电池的matlab仿真模型如图1所示：
图1 光伏电池的matlab仿真模型
图2 光照和温度对太阳能电池的影响
根据光伏电池的matlab仿真模型可以绘制出不同辐照度和不同温度条件下的I-V、P-V曲线如图2所示。其中图（a）、图（c）标注为辐照度，单位为W/m2；图（b）、图（d）标注为阵列表面温度，单位为℃。
从图2四组特性曲线可以看出辐照度主要影响太阳光伏电池的短路电流，而温度则影响太阳能电池的开路电压，在一定的光照和温度条件下，太阳能光伏电池存在单峰值最大功率。
2 几种传统的最大功率跟踪方法
2.1 恒定电压法
恒定电压法（Constant Voltage method，CV）在太阳能电池温度变化不大时，太阳能电池的输出P-V 曲线上的最大功率点几乎分布于一条垂直直线的两侧。因此，若能将太阳能电池输出电压控制在其最大功率点时的电压处，这时太阳能电池将工作在最大功率点。恒定电压法特点是：检测参数少、对硬件电路的要求低、实现比较容易，但是跟踪控制的效率差、仅适用于小功率发电设备中。
2.2 扰动观察法
扰动观察法（Perturb and Observe method，PO）是通过对系统的输出电压、电流或PWM信号上叠加一个或正或负的扰动，在跟踪控制过程中，通过不间断地比较系统的输出功率值来判断所受的扰动是增强型的还是削弱型的，进而对控制PWM脉冲信号进行调节，实现最大功率跟踪控制。扰动观察法的特点是：实现起来比较容易，但是在最大功率点附近的波动现象会影响系统的输出，特别是在天气状况恶劣的情况下，甚至于不能实现系统的最大功率跟踪控制。
2.3 电导增量法
电导增量法（Incremental Conductance method，IC）是根据光伏电池的输出特性中电压和功率的关系实现控制的。电导增量法的特点：实现起来比较容易，而且与扰动观察法相比，在最大功率点附近没有较大的波动现象，但此方法在实践中对硬件的要求较高，不仅系统成本增加，最大功率跟踪控制调节的周期也会增加，影响了控制的时实性，如果在环境恶劣、天气情况多变的情况下是不太适合使用的。
3 模糊控制法
模糊逻辑控制的MPPT方法是基于光伏电池温度与负载情况的变化、辐照度的不确定性以及光伏电池输出特性的非线性特征而提出的[2]。为实现MPPT控制，模糊控制系统将采样得到的数据经过运算，判断出工作点与最大功率点之间的位置关系，自动校正工作点电压值，使工作点趋于最大功率点。
3.1 模糊控制器的输入和输出变量
定义模糊逻辑控制器的输出变量为工作点电压的校正量dU，输入变量则分别为光伏电池P-V特性曲线上连续采样的两点连线的斜率值E以及单位时间斜率的变化值CE，即
E（k）=■（2）
CE（k）=E（k）-E（k-1）（3）
其中，P（k）和U（k）分别为光伏电池的输出功率及输出电压的第k次采样值。显然，若E（k）=0，则表明光伏电池已经工作在最大功率输出状态。
3.2 模糊化
将模糊集合论域E和CE分别定义为5个模糊子集，即
E={NB，NS，ZE，PS，PB}；CE={NB，NS，ZE，PS，PB}
其中，NB，NS，ZE，PS，PB分别表示负大，负小，零，正小，正大。
根据光伏系统特征，采用均匀分布的三角形隶属度函数来确定输入变量（E和CE）和输出变量（dU）不同取值与相应语言变量之间的隶属度。如图3所示，ECEdU中任一变量的隶属度函数图相同。
图3 隶属度函数示意图
3.3 模糊推理运算
模糊逻辑控制器的作用是调节控制信号dU使光伏系统工作在最大功率输出状态。对图4所示的光伏电池P-V特性曲线进行分析，可以得出MPPT的逻辑控制规则，即：当E（k）>0，CE（k）0，CE（k）≥0时，P由左侧远离Pmpp；则dU应为正，以靠近最大功率点；当E（k）
图4 MPPT的逻辑控制规则示意
由MPPT的逻辑控制规则，可以得到表1所示的模糊控制规则推理表，该表反映了当输入变量E和CE发生变化时，相应输出变量dU的变化规则。由此即得出dU对应的语言变量。
表1 模糊规则推理表
3.4 清晰化
清晰化是指根据输出模糊子集的隶属度计算出确定的输出变量的数值。本文清晰化采用面积重心法。面积重心法的计算公式如下：
dU=■（4）
式中，dU为模糊逻辑控制器输出的电压校正值。根据给出的隶属度函数，E、CE按照其取值对应于相应的语言变量，依据表1可以判断出输出变量dU对应的语言变量，该语言变量在隶属度函数中对应的数值区间的中心值即为Ui。μ（Ui）是对应于Ui权值，由隶属度函数决定E、CE对应于相应的语言变量的权值根据MAX-MIN方法计算得到。
4 仿真实验
4.1 仿真模型
本文中的逆变器拓扑结构为单相全桥，采用电流内环、直流电压中环以及MPPT功率外环的三闭环控制[3]。电流内环主要由电网电压和电流采样环节、电压同步环节、电流调节器、PWM调制和驱动环节等组成，以此实现直流到交流的逆变以及网侧单位功率因数正弦波电流控制；直流电压中环主要由直流母线电压检测、电压调节器等组成，以调节直流母线电压；MPPT功率外环主要由输入功率采样环节和功率点控制环节等组成，MPPT功率外环的输出作为直流电压中环的直流电压指令，通过直流电压中环的电压调节来搜索光伏电池的MPP，从而使并网光伏系统实现MPPT运行。图5为并网光伏发电系统的仿真模型，根据光伏电池的数学模型，通过Matlab/simulink对光伏电池进行建模并封装，光伏电池的光照强度和环境温度的变化由signal builder模拟，系统中的部分算法和传递函数采用S-funtion builder编写实现，PWM模块采用DDS算法来实现逆变器输出电流对电网电压的相位跟踪。
4.2 仿真结果
在仿真过程中，算法采用ode23tb，仿真时间设置为4s，采样周期设置为为5e-7s。图6为当太阳光照强度从1000W/m2突变到800W/m2，再由800W/m2突变到600W/m2条件下的最大功率点跟踪曲线。从图中可以明显看出，模糊控制法在0.15s处基本已经跟踪到最大功率点，并且比较稳定；而扰动观测法则在0.45s处才能跟踪到最大功率点，并且由于存在一定的扰动步长而未真正达到最大功率点，使得输出功率稳定在最大功率点附近的某功率值处。
图6 光照突变条件下的最大功率点跟踪曲线
图7 相位跟踪曲线
图7为采用模糊控制的光伏系统逆变器输出电流跟踪电网电压的过程。从图中可以看出逆变器输出电流在0.14s内基本达到与电网电压同频同相，实现单位功率因数并网。
综上分析可知，采用模糊控制的光伏并网发电系统具有良好的系统响应特性和系统稳态特性，使输出功率稳定在最大功率点处。
5 结语
本文对光伏电池的工作特性进行详尽分析并建立仿真模型，在分析几种传统最大功率点跟踪方法的缺点后，提出了基于模糊控制的最大功率点算法。仿真结果表明：模糊控制法可以有效提高光伏电池的能量利用率，当外界光照强度变化时，系统能迅速稳定在最大功率点处，提高系统的动态特性和稳态性能。
【参考文献】
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最大功率范文第8篇
关键词：光伏特性；最大功率点跟踪；滑模变结构控制
DoI：10.15938/j.jhust.2016.04.020
中图分类号：TPl3
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2016）04-0106-06
0引言
随着当今世界人口及经济的增长，人类对能源需求量也日益增大，当今世界煤炭、石油、天然气等不可再生能源不断被消耗，能源与环境问题日益突出，这迫使人类强力寻求可再生新能源，太阳能作为可再生绿色能源之一，以其清洁无污染，取之不尽用之不竭等优点备受人们的重视。
光伏电池作为把太阳能转化为电能的模块，其具有非线性伏安特性，并且光伏电池的性能受外界环境变化影响，特别地受光照强度和温度的影响怎样更好更有效的利用光能成为了研究人员需要解决的一个重要问题也是一个难题，因此，最大功率点跟踪方法被应用到光伏系统中，能够实时监测跟踪光伏电池最大功率输出。
目前最大功率点跟踪方法主要有：干扰观测法，其控制简单，但是跟踪精度低、响应速度慢；电导增量法，其控制精确、响应速度快，但对硬件要求高，导致整个系统硬件造价也高；模糊控制法，其鲁棒性好、系统设计灵活，但是精度不高、易产生振荡现象；人工神经网络法，其控制性能好，但是响应速度慢，尚不成熟，实现较困难，综合上述方法，为了使系统响应速度快、跟踪精度高、稳定性好，并且易于实现，研究采用滑模变结构控制方法，滑模变结构控制是现代控制变结构的一种控制策略，它对于参数的不确定性具有很好的稳定性和鲁棒性，抗干扰能力强，在实际设计中，滑模变结构控制具有较好的灵敏性，并且较于其他非线性控制方法更容易实现，这使得滑模变结构广泛应用于各种非线性控制系统中，文在滑模变结构控制上利用改进的Zeta电路作为变换电路对光伏系统MPPT控制能以较小的超调量对最大功率点进行跟踪，
本文提出了一种改进的滑模变结构控制方法，它在传统滑模变结构控制设计基础上，加入积分模块到切换函数中，并且把指数趋近率和等效控制相结合，减小了系统稳态误差，使系统状态能以较大速度趋近滑动模态，缩短了到达稳定状态的时间，并且有效的抑制了抖振，最后通过实验仿真分析也验证了其优越性，
1.光伏电池模块分析
光伏系统结构框图如图l所示，由太阳能电池阵列、DC/DC控制电路、MPPT（最大功率点跟踪控制）和负载组成，
根据式（1）～（6），可得到光伏电池的光伏特性曲线，如图（3）和图（4）所示，电压与输出功率成非线性关系，随着电压的升高，输出功率先增加后递减，存在一个最大输出功率点，最大输出功率Pm随光照强度的增大而大幅度增大，随环境温度的增大而略微减小。
2.基于改进滑模变结构控制的最大功率点跟踪
光伏电池产生的是直流电源，外接DC/DC控制电路采用Boost升压转换电路，Boost电路如图所示，其主要由输入电压Vin，储能电感L，开关S，二极管D，输出电容C和负载电压R组成，
Boost电路工作于电感电流连续工作模式（CCM）时：
当开关闭合后，二极管截止，系统方程为
由光伏电池P-V曲线可以看出，随着光照强度和环境温度的变化，输出功率也随之变化，且存在一个最大功率Pm点，此时对应输出电压Vm和输出电流，LPm因此，可通过跟踪光伏电池最大功率点来获得光伏系统对应的输出电压，滑模变结构跟踪控制受系统参数及扰动变化不灵敏，动态响应快，采用滑模变结构跟踪控制能够快速、稳定地搜寻到光伏电池最大功率点，
设计滑模变结构控制器主要在于满足滑模变结构存在条件、到达条件和稳定条件三要素情况下，进行切换面函数S（X）的选择和控制率U（z）的求取，传统的滑模变结构控制器设计如下：
由于控制最终目的是获得光伏电池最大功率点对应的输出电压，一般考虑采用输出电压稳态误差作为切换面函数，但是这样不能存在稳定的滑动模态，甚至不存在滑动模态，因此，采用式（13）这种利用电感电流间接控制输出电压设计方法，使系统保证滑动模态存在，由于实际中，稳定状态时i≠ilief存在稳态电感电流误差，且动态响应较慢，为了跟踪更精确，跟踪速度更快，下面设计一种改进的滑模变结构控制，
为了减小稳态误差，在切换面函数中加入控制状态变量积分项，构建线性滑膜切换面函数：
3.系统仿真及实验分析
基于滑模变结构控制的光伏系统最大功率点联立式（18）和式（19），有：
与传统滑模变结构控制相比较，改进的等效控制实现了电压电流双环控制，使系统控制更稳定，对扰动做出灵敏的反应；切换面函数引入积分运算可以减小稳态误差，使系统控制更精确；采用指数趋近律，可以保证不管初始状态在什么位置，都能在有限时间内快速到达滑模切换面，改进滑模变结构控制的simulink仿真模型如图6所示。
由图8可知，在标况下对比系统输出电压，基于传统滑模变结构控制的系统输出电压和基于改进的滑模变结构控制的系统输出电压都不存在过冲，都能平滑趋近光伏电池最大功率点时刻系统输出的电压值；由图8（a）知，基于传统滑模变结构控制的系统在O.045s到达系统输出的稳定电压值，之后并一直保持着这个稳定值，由图8（b）知，基于改进的滑模变结构控制的系统在O.02s时就已经到达系统输出的稳定电压值，之后也一直保持着这个稳定值；由此可见改进的滑模变结构控制系统比传统的滑模变结构控制系统能够更快的跟踪到光伏电池最大功率点输出，其跟踪时间缩短了0.02s
由图9可知，当环境温度稳定在25%不变时，改变光照强度，系统的输出电压也随之变化，初始时刻的光照强度为1000 W/m2，0.15 s时降为800W/m2，O.3 s时降为600 W/m2
对比图9（a）、（b），基于传统滑模变结构控制的系统在光照强度突然变化时系统输出电压瞬时大幅跌落，然后再慢慢上升趋近于稳定电压输出值；改进后的滑模变结构控制的系统则不出现瞬时大幅跌落情况，而是逐渐趋近于稳定电压输出值；并且改进的滑模变结构控制系统比传统滑模变结构控制系统趋近速度更快更稳定。
由图10可知，当光照强度稳定在1000W/m2不变时，改变环境温度，系统输出电压也随之变化，但是变化幅度不大，初始时刻的温度为25°C0，15s时上升为40%，0.3s时上升为55°C。
对比图10（a）、（b），基于传统滑模变结构控制的系统输出电压受温度影响相对较大，而改进后的滑模变结构控制的系统输出电压受温度影响变化较小，具有更好的鲁棒性。
4.结论
最大功率范文第9篇
关键词：光伏发电；最大功率；跟踪控制
中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 18-0000-01
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，本文就如何进行光伏发电最大功率跟踪测定的策略进行了研究，从跟踪策略工作过程到控制要点几个方面进行了详细的讨论，希望能够对日后的光伏产业上提高功率最大输出量有所帮助。
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。在很多欧美国家并网类型的发电系统广受用户的欢迎，这种供电系统和各个地方的电网进行连接，在满足了自身用电的过程中还将自身的剩余电量直接出售给电力公司，整个并网的光伏发电系统主要由光伏阵列、连接器、逆变器和控制集成设备共同组成。
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。并网光伏发电系统一般是工频逆变器和高频逆变器两种，工频的使用设备一般体积都比较大而且使用十分笨重，使用过程中首先要通过能量种类变化，将电池的直流电转化为交流电然后通过工频变压器和电网进行相连，完成整个电压的匹配和电网的隔离工作，从而进行并网发电。而高频并网的逆变器主要是先通过高频变换器将太阳能电池中的直流电进行降压处理然后调制成为满足要求的直流电进行输出，然后进行逆变和电网进行连同。高频逆变器并网一般分为隔离和不隔离两种。随着新型材料的逐渐使用和新的科学技术的不断普及高频的并网逆变系统因为自身的装置比较轻便而且使用便利而逐渐成为新型太阳能的主流发展趋势。
二、光伏电池的最大功率跟踪
光伏电池在进行光电能源转化和电流输出的过程中，输出的电流总量和效率普遍受到周围环境多方面影响。一般情况下光伏发电设备只有在一定条件的温度和光照强度下才能保证光伏电池稳定地输出，当电池工作达到某个特定的电压时能就可以实现光伏电池功率的最大输出，也就是达到了光伏电池功率输出曲线的峰值，这个点也被称为光伏电池的最大功率点。因此想要在进行光伏发电的过程中提高整个发电系统的整体工作效率，其中一个非常重要的方法就是对光伏电池的工作点进行全时段调整，保证光伏电池的工作始终处于最大功率点，这个工作过程就是光伏电池的最大功率点跟踪，目前的光伏电池的整体价格和相关成本都特别高，在整个光能发电系统中的整体投资中光伏电池成本占很大一部分，因此提高光伏电池的使用效率在很大程度上能够降低发电系统的整体投资总量。光伏电池在进行工作的过程中产生的电压会因为光照强度和环境温度的变化而不断发生变化，最大功率跟踪的目的就是通过控制光伏电池的最大功效点电压实现光伏电池各种环境中都能够输出最大的功率，在光伏电池最大功率的左边电池的输出功率和电压的变化成正相关，在光伏电池最大功率的右边电池的输出功率和电压的变化成反比。而在这个调试过程中就要做好调试工作，其中MPPT控制的主要作用就是当光伏电池的输出功率最大功率点在左边时会使得光伏电池的实际工作电压升高，从而逐渐无限接近输出的最大功率点。当最大功率点在电流输出点的左边时会使得光伏电池的总体电压降低，从而实现逐渐靠近最大功率点。MPPT的工作能够实质实际上是一个自动寻找最优化输出点的工作过程，通过光伏电池矩阵寻找最佳电流和电压的组合，以此得到最佳的排列功率输出从而和之前的功率进行比较，这样反复进行比对，知道找出该组电池的最大功率点。通过寻找不同的方法进行最大功率输出点进行测量，选择的方法要根据实际的环境情况和试验设备进行确定实际采用的研究方法，在无法确定试验数据的时候可以通过仿真的试验来进行试验，本文中使用的方法在最大程度上避免了最大功率输出值测定时产生的震荡和总体能量流失，从而实现了电路启动过程中最快速和最稳定的最大功率输出跟踪，提高光伏电池的工作效率。
三、结束语
近几年来，我国的光伏能源产业经历了指数是的爆炸发展，其产业规模和覆盖范围也在不断扩大，已初步形成了环渤海和长珠三角中部地区以及西部地区几大板块。长三角是以苏州为产业增长点，主要负责太阳能电池的组装生产等组件生产。环渤海是以河北为中心主打上游材料加工，主要聚集在保定和廊坊等地；珠三角主要是以深圳为工业核心主要负责下游生产用品的生产。中部地区则负责利用自身的产能优势进行上游多晶硅和单晶硅的原材料生产，可以提供全国百分之十的原料供应。这些都保证了我国光伏发电的原料供应，在进行光伏最大功率跟踪控制策略中要保证有足够的硅材料，只有做到了这些才能提高光伏发电的整体效率。
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最大功率范文第10篇
【关键词】太阳能最大功率点 跟踪 仿真算法 优化
21世纪以来，环境问题已经成为我们必须面对的问题，能源稀缺也成为新世纪的人类的一大危机，可再生能源受到了越来越多学者的关注。太阳能光伏技术为人类生活提供了很大的方便。但现有的太阳能电池板的转换效率普遍不高。目前常用的寻找太阳能光伏系统最大功率点的方法有很多，如较为简单的扰动观察法，只需测量较少的几个参数，实施起来较为方便，但此种方法只能围绕在最大功率点附近，使得一部分功率损失，且扰动观察法只适用于一定的步长范围；增量电导方也是较为常用的一种控制算法，此种方法的稳定度较为高，可达到较好的控制效果，但增量电导法对控制系统提出了较高的要求，控制算法过程较为负责，系统的成本较高。这些方法虽各有特点，但在很多方面也存在着一定的不足。本文基于Simulink技术构建出最大功率点的追踪系统，在系统中以最大功率追踪计算方法，并以此为依据建立太阳能最大功率追踪模型。
1 算法原理与改进
1.1 纹波控制技术
开关过程中的升压电路、降压电路和反相开关稳压电路产生的纹波信息得以使用是纹波控制技术的主要内容，对选定的能量进行控制，使其最优化，此时的能量函数是系统状态变量的函数。将能量函数设为J，系统状态变量设定为Z，并将太能能板的输出功率作为J，根据太阳能板的单峰功率曲线可知整个系统只有一个最大功率点值。在满足了系统的稳定性要求下，在能量函数J位于极值点处，则有：
在能量转换电路中，输入为u，则u为转换电路DC-DC的占空比，得到z的稳定值为：
在能量转换电路中，输入为u，则u为转换电路DC-DC的占空比，得到z的稳定值。由上述公式可知，K的符号决定了控制系统的收敛值位于最大值还是最小值，K的大小决定了收敛速度，但公式中的微分形式在一般情况下无法获得。在不改变系统中平衡点的情况下，将公式中积分项和一个正项相乘，则有：
为了确保在实际电路中的可获得性，此处的控制规律仅在与时间有关的微分项中适用，且此处的需要不为0。因此位于DC-DC变换器中，若要电路中电流和电压相对于时间的微分均不等于0，需要将占空比额设定于0到1之间且不等于0或1，保证开关不断的运动且遇到周期大于0。
1.2 算法优化
纹波控制技术的适用范围一般为模拟电路，通常在单片机的编程中，对高频率进行采样，可达到控制规则的离散化。光伏太阳能板的输出功率为能量函数，系统的输出电压为状态变量，其中的状态变量属于分段线性，它在0至T之间内有：
公式中T代表开关周期s；D代表占空比；代表的是电压的变化率，V/s；结合带入公式中后，控制量u的一个周期变化值可获得：
根据系统的周期性，则会得到在离散化状态下的控制规律，这个规则是通过测试能量函数发生变化的符号来调控的，此时又可以得到离散化后的控制规律式如下：
由式子可以得知，控制信号在DT 时刻和起始时刻发生切换，若要系统处于稳定状态，则DT 时刻和起始时刻的输出功率在周期中要相同。时刻对电压得极值点进行功率采样，这样就可以判断系统达到了最大功率点或者没有达到。在这个控制策略中，能够使系统获得最大功率点所必须的信息可在状态变量处于最大值时和处于最小值时采样，必须在一个周期中的两次采样值中获得。变量位于系统的平衡点时，可以以两倍的开关频率来经过最大功率点。
2 构建仿真模型及仿真结果的分析
2.1 构建仿真模型
本文以离散时间波纹控制为基础，采集电路中固定的电压以及和电流相关纹波信息，提出最大功率计算法，可构建 Simulink 的仿真模型，如图1。
要想真正运用仿真平台，就要验证跟踪计算方法进行仿真的可行性，在基于离散时间纹波操控的基础上，对追踪效果进行观察分析。
2.2 仿真结果的分析
对MPPT的系统进行采样，可得出最大功率点的左侧及右侧时的波形图，如图2所示。
在图中，Ppanel=IpanelUpanel，输出电压小于最大功率点时，最大功率点在系统的工作点的右侧，此时功率波纹与电压波纹相同，更新占空比后，系统工作点靠近最大功率点，反之也是相同的结果。
当改变环境参数光照强度时，得到的太阳能系统的最大功率追踪曲线如图3。
由图可看出在光照强度改变时，太阳能电池板的光电流大小也随之告白，最大功率点的电流随着光照强度的减弱而下降，但电压变化不大。
本文基于Simulink技术构建出最大功率点的追踪系统，在系统中以最大功率追踪计算方法，并以此为依据建立建立了最大功率跟踪系统的仿真模块，在此平台上实现了本文提出的最大功率跟踪算法。为检测其计算方法的实际奏效性，将系统在额定仿真的环境中进行严谨的测试，实验结果表明了在不同的环境参数下，跟踪算法仍然能快速准确的追踪到最新的最大功率点，追踪精确度较高，由此可证明，本文对追踪太阳能系统的最大功率点的计算方法有效可行。
参考文献
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作者简介
翟立唯（1990-），男，江苏省泰兴市人。上海电机学院硕士。主要研究方向为太阳能光伏最大功率点跟踪。
作者单位