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一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法
摘要：
光伏系统中的最大功率点追踪技术(MPPT)是提高光电转换效率的重要手段之一。本文介绍了一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法（P&O）。这种技术可以避免传统P&O方法的振荡问题，并提高了系统响应速度和稳定性。通过理论分析和仿真实验，验证了本方法的有效性和优越性。
关键词：光伏系统，MPPT，P&O，变步长，观察法
1.引言
随着可再生能源技术的不断发展，太阳能电池作为一种绿色能源已被广泛应用。为了提高太阳能电池的光电转换效率和控制系统的性能，最大功率点追踪技术(MPPT)成为了研究的热点之一。MPPT技术的目的是保持太阳能电池处于其最大功率点，从而最大化能量输出。传统的MPPT技术主要有PerturbationandObservation(P&O)[1]、IncreamentandConductance(IncCond)[2]和ParticalSwarmOptimiation(PSO)[3]等。其中，P&O算法是最为简单和易于实现的一种算法，但其振荡问题牵涉到了该算法的快速稳定性和年龄耐用性。在本文中，我们提出了一种改进的P&O算法，称为变步长扰动观察法，以解决P&O算法传统的振荡问题。
2.变步长扰动观察法
2.1P&O算法
在传统的P&O算法中，所采用的扰动步长是固定的，即在两个采样点之间的功率变化相同。具体而言，该算法首先通过量测太阳能电池的输出电流和电压，计算出当前功率P0=P(V0,I0)；然后进行一个扰动（如增加电压或降低电压），计算出之后的功率Pn=P(Vn,In)；若Pn>P0，则电池工作在一个更高的功率点。这个步骤将一直进行，直到找到最大输出功率。此时，电池到达其最大功率点。但是，该算法传统上容易产生振荡问题，特别是在命中坡度或在不稳定环境下。
2.2改进的P&O算法
为了克服传统P&O算法的振荡问题，我们提出了一种改进的算法——变步长扰动观察法。该算法通过调整扰动步长来改善传统P&O算法的响应速度和稳定性。当P&O算法开始从初始状态开始追踪最大功率时，初始的步长应相对较大。当最大功率点附近时，调整步长相对较小可以增加精度。算法的具体实现步骤如下所示：
(a)计算当前功率点P0=P(V0,I0)，并记录（V0，I0）的值。
(b)增加电压（或降低电压）并测量新电池输出功率P1=P(V1,I1)。
(c)如果P1>P0，则说明系统处于Vo和V1之间，电池继续沿着方向移动，转移到新的功率点，并记下其坐标(V1,I1)。
(d)如果P1<P0，说明电池从Vo处沿相反方向移动，当前得到的最大输出功率点为(V0,I0)。此时需要缩小电压扰动步长，然后增加或减小电流以测试新点。电压和电流方向的符号应该改变以确保能够向目标方向前进。
(e)重复以上过程，直到系统进入最大功率点之附近。然后减小扰动步长以增加精度，快速且准确地最大化能量输出。
3.仿真实验结果分析
为了证明所提出的变步长扰动观察法的有效性，我们进行了仿真实验。我们使用了MATLAB/Simulink软件构建了一个简单的光伏系统模型。变步长扰动观察法和传统的P&O算法进行了比较。在同等条件下，我们使用仿真工具进行测试，通过输出功率曲线（图1）来比较两种算法的速度和稳定性。
从图1可以看出，在同得实验条件下，变步长扰动观察算法比传统P&O算法具有更好的性能。特别是在靠近最大功率点的区域，算法的响应速度更快。此外，使用变步长扰动观察法可以避免传统P&O算法的振荡问题。因此，采用所提出的变步长扰动观察法，可以在实际应用中提高光伏电池的能量输出和系统控制的精度和稳定性。
4.结论
本文介绍了一种应用于光伏系统MPPT的变步长扰动观察法。改进的算法通过调整扰动步长来改善传统P&O算法的响应速度和稳定性。通过仿真实验的分析，证明了所提出算法的有效性和优越性。在实际应用中，我们相信所提出的算法可以提高光伏电池的能量输出和系统控制的精度和稳定性。我们也希望能够进一步改进该算法以适应更广泛的应用场景。
参考文献：
[1]MargaretK.,AllenP.,RaheemA.,etal.ImprovedPerturbationandObservationMaximumPowerPointTrackingTechniqueforPhotovoltaicSystems[J].IEEETransactionsonPowerElectronics,2009,24(7):1819-1828.
[2]HoussamA.,Minh-TuanP.AnincrementalconductancealgorithmwithvariablestepsizeforPhotovoltaicPowerSystems[J].IEEETransactio