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基于功率预测的变步长MPPT算法的研究
摘要：
随着光伏发电技术的不断发展，提高光伏发电系统的效率已成为一个热门的研究课题。最大功率点跟踪(MPPT)算法是提高光伏系统效率的关键，本文提出了基于功率预测的变步长MPPT算法来提高光伏发电系统效率。在该算法中，利用功率预测模型预测下一时刻的光伏数组输出功率，并根据预测值调整步长以减少误差。通过Matlab软件模拟结果表明，该算法的稳定性和收敛性较高，能有效提高光伏发电系统的效率。
关键词：光伏发电系统；最大功率点跟踪；功率预测模型；变步长MPPT算法；Matlab
引言：
随着全球对可再生能源的需求不断增大，光伏发电已成为一种具有良好发展前景的可再生能源技术，其优点在于不污染环境、能量来源广泛、可持续性强等。可是，光伏发电的效率一直是制约其普及应用的瓶颈之一。因此，研究如何提高光伏发电系统的效率是当前的热门研究课题之一。
最大功率点跟踪(MPPT)算法是提高光伏系统效率的关键，它的主要任务是通过调整光伏电池的工作点，以实现将光电转换效率最大化。目前，常见的MPPT算法有PerturbandObserve算法、IncrementalConductance算法、模糊控制算法等。然而，实际应用中这些算法基本都存在缺陷，例如对于渐进和非光照条件，控制精度较低；在部分特定工况下或非线性条件下，收敛时间不稳定等。
因此，为了解决上述问题，提高MPPT算法的稳定性和控制精度，本文提出了基于功率预测的变步长MPPT算法。该算法通过建立功率预测模型，在下一时刻预测当前光伏数组的输出功率，并根据预测值调整步长以减少误差。在Matlab软件上进行模拟并对比分析结果，证明了该算法的有效性。
文献综述：
目前，有许多基于不同技术思路的MPPT算法被提出。其中，PerturbandObserve算法(PO)和IncrementalConductance算法(IC)是比较常见的基于电流、电压等直接寻找最大功率点的算法。在PO算法中，通过周期性扰动即调整工作电压和工作电流来实现最大功率点的追踪。在IC算法中，通过观察电流变化率的符号变化控制电压变化方向以实现最大功率点的追踪。
PO和IC算法具有很高的响应速度和稳定性，但也存在一些缺点，例如调节步长过大或过小、对于光照条件变化迟缓等。为此，有学者利用人工神经网络、模糊控制、粒子群算法等方法改进了MPPT算法，提高了其性能。
另外，一些学者根据光伏电池的等效电路模型等进行了MPPT算法改进，例如根据光伏电池的等效模型提出了改进型PO算法和基于IC算法的目标分析法(IOA)。
研究方法：
本文提出的基于功率预测的变步长MPPT算法的主要思想是在下一时刻预测光伏阵列输出功率，并调整步长以减少误差。算法的具体实现过程如下：
1.建立光伏阵列功率预测模型：定义光伏阵列输出功率与光照强度、温度等关键参数之间的关系，并将其构建为一个预测模型。
2.根据预测模型预测下一时刻的光伏阵列输出功率：利用预测模型计算出下一时刻的光伏阵列输出功率。
3.计算真实值和预测值之间的误差：计算真实输出功率与预测输出功率之间的误差。
4.根据误差调整步长：利用误差计算出新的步长，即将步长调整到误差范围内的最优值。
5.不断重复上述过程以实现最大功率点的追踪。
在编程实现时，使用Matlab软件对算法进行模拟，并对不同的光照条件进行测试和对比分析。
结果分析与评价：
本文基于功率预测的变步长MPPT算法在Matlab软件中进行模拟并进行了对比分析。通过实验结果可以得到，该算法具有良好的收敛性和稳定性，并且与其他常见的MPPT算法相比能提高光伏发电系统的效率。同时，该算法在不同光照强度和温度条件下均表现出很好的性能。
结论：
本文提出了基于功率预测的变步长MPPT算法，通过建立功率预测模型，在预测下一时刻的光伏阵列输出功率的基础上调整步长以减少误差，实现了对光伏发电系统最大功率点的跟踪。经过模拟实验验证，该算法具有很高的收敛速度和稳定性，并且与其他算法相比在光照变化较为显著的情况下具有更好的性能。因此，该算法有望成为提高光伏发电效率的一种有效手段。