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基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法研究
基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法研究
摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏系统作为一种重要的非线性电源，具有巨大的应用潜力。然而，光伏系统的能效与环境条件有密切关系，因此最大功率点跟踪（MPPT）算法成为光伏系统研究的核心问题。本文提出了一种基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法，该算法综合了模糊逻辑控制和传统的PerturbandObserve（P&O）算法，以提高光伏系统的能效和动态性能。
关键词：光伏系统；模糊逻辑控制；PerturbandObserve算法；最大功率点跟踪
一、引言
随着能源需求的不断增长和环境污染的日益严重，可再生能源成为当今世界关注的热点。光伏系统作为一种重要的可再生能源发电技术，具有可靠性高、环保性好的优点，逐渐得到了广泛的应用。
然而，光伏系统的能效与环境条件有密切关系，特别是光照强度的变化对光伏系统的性能影响较大。为了最大限度地利用太阳能并保持系统的稳定运行，最大功率点跟踪（MPPT）算法成为光伏系统研究的核心问题。
传统的MPPT算法主要包括PerturbandObserve（P&O）算法、IncrementalConductance算法和模糊逻辑控制算法等。P&O算法通过扰动输入电压或电流的方式来寻找最大功率点，简单易实现，但在光照变化较大或气象条件复杂的环境下容易产生震荡现象。IncrementalConductance算法通过增量导数的方式来判断光伏系统的工作状态，并以此来调节输出电压或电流，虽然能较好地跟踪最大功率点，但算法复杂性较高。模糊逻辑控制算法通过定义模糊规则和推理机制来跟踪最大功率点，具有较好的适应性和鲁棒性。
二、算法原理
本文提出的基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法综合了模糊逻辑控制和P&O算法。算法的基本思想是利用P&O算法对光伏系统进行初步跟踪，而后通过模糊逻辑控制对跟踪到的功率点进行进一步调整，以提高系统的能效和动态性能。
该算法的具体实现过程如下：
1.利用P&O算法对光伏系统进行初步跟踪：通过扰动输入电压或电流的方式来寻找当前光伏系统的最大功率点。当系统功率下降时，增加输入电压或电流，反之降低输入电压或电流，以此来实现最大功率点的跟踪。
2.利用模糊逻辑控制对跟踪到的功率点进行进一步调整：根据光伏系统的输入电压或电流与输出功率的关系，定义模糊规则库和推理机制。通过模糊推理来确定合适的输入电压或电流，以进一步优化光伏系统的能效和动态性能。
三、实验与结果分析
本文在Matlab环境下进行了实验仿真，并与P&O算法进行了对比。实验以不同光照条件下的光伏系统为对象，比较了两种算法在不同环境下的能效和动态性能。
实验结果表明，基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法相比于P&O算法具有更高的能效和动态性能。在光照较弱或气象条件复杂的情况下，该算法能更快且更稳定地跟踪到最大功率点。同时，通过模糊逻辑控制的优化调节，光伏系统的能效得到了进一步提升。
四、结论
本文提出了一种基于β参数的混合控制策略光伏系统MPPT算法，该算法综合了模糊逻辑控制和P&O算法。通过实验仿真，证明了该算法相比于传统的P&O算法具有更高的能效和动态性能。该算法可为光伏系统的最大功率点跟踪提供一种新的方案。
然而，本文只是对该算法进行了仿真实验，并未进行实际的硬件实现和现场测试。未来的研究可以进一步验证该算法在实际应用中的可行性，并对算法进行更加深入的优化和改进。