为了提高光伏电池的转换效率,基于光伏阵列的数学模型,针对传统的定步长扰动观察法实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)时,存在的振荡现象和误判现象,提出了一种改进的变步长与功率预测相结合的扰动观察法.通过采用...为了提高光伏电池的转换效率,基于光伏阵列的数学模型,针对传统的定步长扰动观察法实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)时,存在的振荡现象和误判现象,提出了一种改进的变步长与功率预测相结合的扰动观察法.通过采用近似梯度法替代最优梯度法,并对外界环境发生变化时,采用功率预测的方法对多条特性曲线进行预估,来消除震荡和误判问题.本文给出了该方法的理论推导和Matlab仿真实现流程图.仿真结果表明,该方法能够显著提高MPPT的跟踪精度和速度.展开更多
文摘为了提高光伏电池的转换效率,基于光伏阵列的数学模型,针对传统的定步长扰动观察法实现最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)时,存在的振荡现象和误判现象,提出了一种改进的变步长与功率预测相结合的扰动观察法.通过采用近似梯度法替代最优梯度法,并对外界环境发生变化时,采用功率预测的方法对多条特性曲线进行预估,来消除震荡和误判问题.本文给出了该方法的理论推导和Matlab仿真实现流程图.仿真结果表明,该方法能够显著提高MPPT的跟踪精度和速度.
