光伏发电系统MPPT控制策略的研究综述报告.docx

光伏发电系统MPPT控制策略的研究综述报告
光伏发电系统是目前广泛应用于清洁能源领域的一种发电方式，其发电效率和功率密度都具有明显优势。而针对光伏发电系统的最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking，MPPT）控制策略是实现光伏发电系统高效运行的关键技术之一。因此，本文将对光伏发电系统MPPT控制策略的研究现状进行综述。
MPPT控制策略是光伏发电系统中的一种关键技术，其目的是在保证系统稳定工作的前提下，使太阳能电池板输出功率达到最大值。不同的MPPT控制策略通过调整太阳能电池板的工作电压和电流来达到最大功率的跟踪。经过多年的研究，现在主流的MPPT控制策略主要有以下五种:
1.P&O控制策略
P&O控制策略是一种简单实用的MPPT控制策略，在实际应用中得到了广泛的应用。P&O控制策略通过对电池板输出功率和电压的监测来进行功率跟踪，通过提高或降低电池板的工作电压来跟踪最大功率点。该方法具有简单易实现、计算量小、稳定性好的特点，但是易受到环境因素的干扰影响，不能真正实现理想的MPPT效果。
2.IncrementalConductance（IC）控制策略
IC控制策略是基于太阳能电池板内部等效电路模型进行推导的。该方法通过监测电池板输出电流和电压，计算出电池板的瞬时导纳，从而找到最大功率点。相对于P&O控制策略，IC控制策略能够更加准确地跟踪最大功率点，但是该方法需要考虑太阳能电池板的等效电路模型，计算量大，实现难度较高。
3.Perturb&Observe（P&O）+IncrementalConductance(IC)混合控制策略
P&O+IC混合控制策略是基于P&O和IC两种控制策略的结合，通过计算电池板的瞬时导纳来确定工作电压，提高MPPT效率。该方法减少了受环境影响的干扰，并且可以在不考虑电池板模型的情况下实现精确的功率跟踪。
4.FuzzyLogic（FLC）控制策略
FLC控制策略是一种基于模糊控制理论的MPPT控制策略。该方法通过建立模糊规则集，通过当前的电池板输出功率和电压来调节工作电压，从而实现最大功率跟踪。该方法具有适应性强，稳定性好的特点，但是实现难度较高，需要在控制系统中加入模糊推理单元。
5.ArtificialNeuralNetworks（ANNs）控制策略
ANNs控制策略是一种基于神经网络的MPPT控制策略。该方法通过对电池板输出电流和电压进行训练，构建出适应性强的神经网络模型，并通过该模型实现最大功率点跟踪。与其他控制策略相比，该方法具有精度高、迭代速度快、稳定性好等优点。
综上所述，MPPT控制策略是影响光伏发电系统发电效率的关键技术之一。不同的MPPT控制策略具有各自的特点和优缺点，在实际应用中，需要根据不同的场景和要求选择合适的控制策略。此外，在实际应用中，还需要考虑控制系统的实现难度、稳定性、计算复杂度和实时性等方面的因素。