光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究及实现

太阳能光伏发电是新能源研究的热点之一。本论文以太阳能光伏发电系统为研究对象，以获取太阳能电池的最大功率为目标，基于比较已知的最大功率点跟踪（MPPT）算法，构造验证用的单片机系统，既深化理解了光生伏特效应，又体会到优秀算法对于绿色设计的技术贡献。 基于Matlab环境，应用Simulink嵌入函数，建立光伏电池模型，分析光伏电池的I‐V和P‐V特性；抽象出Boost电路模型，结合两个模型仿真验证了光伏系统MPPT的基本原理。 比较了3种经典的最大功率点跟踪算法（扰动观察法、电导增量法和模糊控制法）。针对前两种算法，自变量扫描（本质是调V）采用3种占空比步长（小、中、大），训练了2个关键因变量（跟综延迟与功率波动），仿真结果显示：电导增量法性能稍优于扰动观察法，但是跟踪步长的大小都影响了系统的动态和稳态性能，而且较难找到平衡点。 重点讨论了基于模糊控制的MPPT算法，关键技术是借助人工神经网络法，由实测数据生成模糊控制规则。仿真对比前面两种算法，得知模糊控制具有更好的动态和稳态性能（跟综延迟与功率波动分别缩减了35.6%和1.1%）。 具体构造单片机小系统，成功验证了扰动观察法，准确地找到最大功率点；分析了基于模糊控制MPPT算法软硬件实现的技术可行性。 仿真研究表明，复杂的模糊控制MPPT算法的性能，的确优于扰动观察法和电导增量法；软硬件实现可知，简单的算法例如扰动观察法容易实现。 本工作尝试为加速光伏发电MPPT的微电子系统集成积累素材与基础。