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局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪专利分析
光伏发电技术是利用半导体材料的光电转换效应将太阳能转换成电能的一种技术。目前，光伏发电技术已经成为一种非常有前途的可再生能源。光伏电池组件中的最大功率点是指在光照强度和工作温度不断变化的情况下，光伏电池组件输出的电功率最大时的电压和电流的组合。为了能够通过跟踪最大功率点来提高光伏电池的效率，需要对光伏最大功率点跟踪技术进行研究。
光伏最大功率点跟踪技术的研究涉及到多个方面，计算和确定最大功率点是其中的重要内容。在光伏发电的过程中，存在着多种因素，如温度、光照强度、阴影、灰尘、云层、局部故障等等，这些因素都会对光伏的工作产生影响。其中，阴影问题是光伏发电过程中的主要问题之一，因此，如何在局部阴影条件下对光伏最大功率点进行跟踪和优化便成为了热点。
对光伏最大功率点进行跟踪的方法分为两种：一是基于模型的方法，二是基于试验的方法。基于模型的方法主要是通过建立光伏电池组件的理论分析模型，从而对光伏电池组件的最大功率点进行计算，但实际上该方法难以考虑阴影、温度变化、光照强度等环境因素的影响。基于试验的方法主要是通过试验数据来估算最大功率点，该方法能够更好地反映实际环境对光伏输出功率的影响，更适用于光伏电池组件的最大功率点跟踪。
在光伏最大功率点跟踪技术中，传统的跟踪方法是使用升压型直流-直流转换器来改变电压，从而寻找到光伏电池组件的最大功率点。然而，在局部阴影条件下，这种传统的方法存在一些问题。首先，光伏电池组件存在多个最大功率点，在阴影条件下，输出功率会发生变化，这会导致最大功率点可能发生改变。其次，阴影条件下，光伏电池组件可能会产生局部弯曲现象，从而影响电池的输出功率。为了解决这些问题，需要寻找到一种更加精确的光伏最大功率点跟踪方法。
近年来，一些新的光伏最大功率点跟踪技术得到了广泛研究。例如，基于迭代学习算法来改进光伏最大功率点跟踪的方法；基于MPPT算法和模糊控制算法相结合的方法；基于模型预测控制的方法等等。同时，一些相关专利也相继出现。
其中，在局部阴影条件下，光伏最大功率点跟踪技术的专利分析主要侧重于以下几个方面。首先，专利发明人尝试通过在光伏电池组件表面布置多个温度和光照强度检测器来收集数据，然后利用遗传算法或者人工神经网络对于光伏电池组件的最大功率点进行模拟和计算。该方法可以更准确地估算最大功率点，从而提高光伏电池组件的效率。其次，另一项专利提供了一种基于光伏电池组件输入功率的模型预测控制技术，该方法能够通过模型预测和控制的方式精确地跟踪最大功率点。采用该方法可以在局部阴影条件下更加准确地跟踪最大功率点，提高光伏电池组件的效率。
总之，局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪技术是当前光伏发电技术研究的一个热点领域，需要进一步的研究和探索。对于光伏最大功率点跟踪技术进行深入研究，不仅可以提高光伏电池组件的效率，还能为今后的可再生能源技术发展提供有力支持。