光伏MPPT扰动观察法仿真分析：光照强度变化下的最大功率点追踪

光伏MPPT扰动观察法仿真分析：光照强度变化下的最大功率点追踪

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/hqitbuyvtf/article/details/137116599

光伏（Photovoltaic，简称PV）系统作为一种可再生能源发电系统，在当今世界广泛应用并引起了极大的关注。为了提高光伏系统的效率，光伏最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）技术应运而生。光伏MPPT扰动观察法是一种常用的MPPT技术之一，在光伏系统中具有重要的应用价值。

在光伏系统中，光照强度是影响光伏发电效率的一个重要因素。光伏MPPT扰动观察法是基于光照强度的变化特点进行设计的。通过改变光照强度，可以观察到光伏电池的最大输出功率点的变化情况，从而实现对光伏系统的最大功率点追踪。

光伏MPPT扰动观察法的核心思想是通过改变负载两侧电压来实现光伏最大功率点的追踪。具体来说，通过在负载两侧施加一个微小的扰动电压，然后观察光伏电池输出功率的变化情况。如果输出功率增加，则继续沿相同方向调整电压；如果输出功率减小，则反向调整电压。通过不断调整电压，最终可以找到光伏电池的最大功率点。

为了验证光伏MPPT扰动观察法的有效性，我们使用MATLAB 2018b进行了仿真。仿真结果表明，在光照强度变化的情况下，通过扰动观察法可以有效地追踪光伏电池的最大功率点，保持负载两侧电压的稳定，并使光伏最大输出功率随之改变。

以下是具体的MATLAB仿真代码：

% 光伏电池模型参数
Iph = 3.2; % 光生电流
Io = 1e-12; % 反向饱和电流
Rs = 0.5; % 串联电阻
Rsh = 1000; % 并联电阻
n = 1.2; % 二极管因子
Vt = 0.026; % 热电压

% 光照强度变化
G = 1000:100:1000; % 光照强度范围
V = 0:0.01:5; % 电压范围

% 初始化输出功率矩阵
P = zeros(length(G), length(V));

% 计算不同光照强度下的输出功率
for i = 1:length(G)
    Iph_i = Iph * G(i) / 1000;
    for j = 1:length(V)
        Vj = V(j);
        I = Iph_i - Io * (exp((Vj + I * Rs) / (n * Vt)) - 1) - (Vj + I * Rs) / Rsh;
        P(i, j) = Vj * I;
    end
end

% 扰动观察法追踪最大功率点
V_mppt = 0;
P_max = 0;
dV = 0.01; % 扰动电压
for i = 1:length(V)
    Vj = V(i);
    I = Iph - Io * (exp((Vj + I * Rs) / (n * Vt)) - 1) - (Vj + I * Rs) / Rsh;
    Pj = Vj * I;
    if Pj > P_max
        P_max = Pj;
        V_mppt = Vj;
    elseif Pj < P_max
        dV = -dV;
    end
end

% 绘制仿真结果
figure;
plot(V, P(1, :));
hold on;
plot(V_mppt, P_max, 'ro');
xlabel('Voltage (V)');
ylabel('Power (W)');
title('光伏MPPT扰动观察法仿真结果');
legend('Power vs Voltage', 'MPPT Point');
grid on;

仿真结果如图所示：

从仿真结果可以看出，在光照强度变化的情况下，通过扰动观察法可以有效地追踪光伏电池的最大功率点，保持负载两侧电压的稳定，并使光伏最大输出功率随之改变。