《综合智慧能源管理》课件-任务5.1光伏发电最大功率点跟踪技术

光伏发电最大功率跟踪（MPPT）技术智能微电网技术

光伏阵列输出特性具有非线性特征，其输出受光照强度、环境温度和负载情况的影响。在一定的光照强度和环境温度下，光伏组件（或阵列）可以工作在不同的输出电压，但是只有在某一输出电压值时，光伏组件（或阵列）的输出功率才能达到最大值，这时光伏组件（或阵列）的工作点就达到了输出功率-电压曲线的最高点，称之为最大功率点(maximumpowerpoint，MPP)。光伏组件输出特性随光照的变化曲线光伏组件输出特性随温度的变化曲线光照强度和温度的降低都会导致光伏组件的最大功率点下移

因此，在光伏发电系统中，要提高系统的整体效率，以最大限度地将光能转化为电能，一个重要的途径就是实时调整光伏组件（或阵列）的工作点，使之始终工作在最大功率点附近，这一过程就称之为最大功率点跟踪（maximumpowerpointtracking,MPPT）。利用控制方法实现光伏组件（或阵列）的最大功率输出运行的技术，称为最大功率点跟踪技术。MPPT技术的发展01MPPT技术的基本原理和性能检测方法02各种MPPT控制方法的分类03基于采样数据的直接MPPT控制法04MPPT在光伏并网控制系统中的应用05MPPT技术的发展PART01§1.MPPT技术的发展轨迹最早出现的光伏功率输出控制方法是恒压（CVT）控制，即当光照强度或温度发生变化时，始终控制光伏组件输出电压维持恒定。

当光照强度1000W/m2时，某光伏组件阵列在25℃下的最大功率点为345.6V/10.5kW；当温度变为55℃时，最大功率点变为317V/9.5kW。若维持U=345.6V，则55℃时的功率为8.9kW，仅为此时最大功率的93.7%为了克服CVT方法的缺点，出现了改进型CVT算法，如手动调节参考电压法、根据温度查表调节法、参考电流法（即采用另外一个特性相当的光伏组件，通过检测开路电压，按照固定系统计算得到当前最大功率点电压）等。通过对CVT算法的改进，出现了具有MPPT雏形的控制方法经典的MPPT方法主要有干扰观测法、电导增量法、模糊逻辑控制、神经元网络控制法、最优梯度法等，以及在这些方法的基础上，根据实际情况和各种方法的优缺点采用相应的改进方法，如改进的干扰观测法、变步长的电导增量法等干扰观测法的基本原理是每隔一定的时间增加或者减少光伏组件输出电压（或电流），观测其后面的输出功率变化方向，并依据此来改变扰动电压（或电流）方向，使光伏组件最终工作于最大功率点。该方法的优点是控制算法比较简单，对电量测量传感器精度要求不高。其缺点是工作点总是在光伏组件最大功率点附近振荡运行，会产生一定的功率损失。另外，跟踪步长的设定难以兼顾跟踪精度和响应速度，并且有时会出现判断错误现象。动态调节步长的改进干扰观测法（1）干扰（扰动）观测法电导增量法是通过比较光伏组件的电导增量和瞬间电导来改变控制信号。由光伏组件特性曲线可知，最大功率点处满足由上式就可以判断出光伏组件是否工作在最大功率点处。这种方法控制精确，响应速度快，适用于光照强度不断变换的情况下，但对传感器的精度要求比较高，因而整个系统的硬件造价也较高。（2）电导增量法寄生电容法是在电导增量法的基础上，根据光伏组件单元存在的结电容所提出的算法。该方法在电导增量法的基础上，引入结电容变量，根据开关纹波干扰阵列，测量光伏组件输出功率和输出电压的平均谐波波动，计算得出等值寄生导纳，再进行自寻优，从而实现最大功率点跟踪。实际中，只有大型并联光伏组件才会表现出寄生电容对最大功率点的显著影响，并且该算法自身比较复杂，实现起来有一定的困难，需要进行大量的运算，因此实际应用很少。（3）寄生电容法模糊控制在实现过程中，先把采集到的信息模糊化，然后进行模糊决策，求得控制量的模糊集，再经去模糊化得出输出控制量，作用于被控对象，使被控过程达到预期的控制效果。模糊控制综合了直觉经验，具有不依赖被控对象的精确数学模型、鲁棒性强、响应速度快的特点，适用于难以建立数学模型的对象，或对干扰十分严重的系统进行控制。但其也存在着精度不高、易产生振荡现象等问题。（4）模糊控制法人工神经网络是一个由大量简单的处理单元广泛连接组成的复合网络，可以分为前馈型和反馈型。神经网络必须通过学习才能实现其功能。学习的一般算法是前馈式网络中的误差逆向传播(BP)算法，学习过程由正向传播和反向传播两个过程组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐蔽单元层逐层处理并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，如果在输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回。修改各层神经元权值，使误差信号最小。（5）人工神经网络法大多数MPPT算法仅采集光伏组件的电压和电流，并基于扰动观察的思想进行跟踪，但是无从得知光伏组件输出功率的变化是由扰动还是由外界环境的变化而引起的，所以当环境变化较快时，容易发生误跟踪现象。解决方案主要有以下几类：根据环境进行开环控制；使算法扰动带来的功率变化大于环境变化带来的功率变化；辨识和补偿环境变化带来的功率变化；§2.MPPT技术在应用中存在的问题（1）误跟踪现象目前对MPPT尚无统一的评价标准，难以对各种算法进行定量的对比。传统的指标有两个：①稳态特性。考察稳态工作点与真实最大功率点之间的偏差。②动态特性。考察环境变化时的跟踪速度，通常以环境阶跃变化为激励。但这并不符合实际情况，实际环境变化常常是连续的。（2）缺乏统一的定量评价标准MPPT很难进行实验验证，主要原因有二：一是难以保证实验条件的均一性；二是很难确定实际的最大功率点。目前的实验方法主要有以下几种：①短时实测。直接用阳光照射下的光伏组件作为电源，在较短的时间段内进行实验。优点：能体现光伏组件的真实特性；缺点：难以保证实验条件的均一性，无从知道实际的最大功率点，不便于设定各种实验条件以适应不同的测试需求，灵活性差。（3）实验验证困难②实测统计。记录和分析实际光伏发电系统的长期运行数据。优点：真实地反映系统运行效果；缺点：耗时长，可重复性差，无法得知真正的光伏组件特性，只能依赖数据辨识模型、拟合曲线。③模拟光源法。用人造光源照射光伏组件，进行MPPT实验。优点：实时性好，特性真实；缺点：成本高，效率低，功率小，灵活性差。④模拟电源法,分为两类：A．模拟电路实现。优点：实时性好；缺点：成本高，效率低，功率小，可编程性差，不能模拟出真实光伏电池板的全部特性。B.电力电子技术实现。优点：效率较高，功率较大，可编程性好，成本相对较低；缺点：由于被测设备和模拟电源的时间常数接近，相对而言，模拟电源造出的特性曲线实时性差，在瞬态过程中会出现严重偏差，影响测试结果。多数文献在仿真验证算法时，是通过对环境变化的阶越响应实现的。但实际情况中，环境的变化是连续的，不会从一个稳态突然跳到另一个稳态。很多算法会在环境快速连续变化的情况下失效。在众多MPPT算法的研究中，被很多研究者忽略的问题是采样精度和计算误差所带来的限制。很多理论上成立且仿真中有效的算法，在实际系统中是不可行的。（4）对实际运行状态的考虑不足光伏组件被局部遮挡或特性不一致可能导致多功率极值的出现。尤其对于大规模光伏组件，由于光伏组件本身的不均一性和外界环境的不均一性（如局部阴影），光伏组件可能呈现出多峰值的特性。在多峰值的条件下，如何进行最大功率点跟踪？找到最大点，而不是局部极值，是一个比较困难的问题。另外，当出现多峰值时，实际上光伏组件工作在不良状态，严重功率失配，既损失了能量，又容易损坏光伏组件。这种状态可能是需要被检测和避免的。寻求全局最优如何解决上述这些问题，以提高MPPT技术应用水平，是光伏发电逆变器应用过程中的重点和难点（5）多峰值问题MPPT技术的基本原理和性能检测方法PART02§1.MPPT基本原理从电路原理可知，只要将光伏组件与负载完全匹配、直接耦合（如负载为被充电的蓄电池），负载的伏安特性曲线与最大功率点轨迹曲线即可重合或渐进重合，使光伏组件处于高效输出状态。但在日常应用中，很难满足负载与光伏组件的直接耦合条件。因此，要提高光伏发电系统的整体效率，一个重要的途径就是实时变更系统负载特性，即调整光伏组件的工作点，使之能在不同的日照和温度下始终让光伏组件工作在最大功率点附近，这一跟踪过程就称为最大功率点跟踪。最大功率点A1→最大功率点B1(条件：将系统负载特性由负载1改为负载2)最大功率点B1→最大功率点A1(条件：将系统负载特性由负载2改回至负载1)由此可见，光伏发电系统中的MPPT控制策略，就是先根据实时检测光伏组件的输出功率，再经过一定的控制算法预测当前工况下光伏组件可能的最大功率输出点，最后通过改变当前的阻抗或电压、电流等电量等方式来满足最大功率输出的要求。这样，不论是因外部光照强度变化，还是因内部光伏组件的结温变化使得光伏组件的输出功率减少，系统始终可以自动运行于当前工况下的最佳工作状态，达到最大功率输出，从而可提高整个光伏发电系统转换效率。无论各种MPPT技术的算法是什么，实现的机理是什么，最终的目的都是在外界条件发生变化的情况下，使得光伏发电系统能有效地、快速地跟踪到最大功率点继续运行。如何测试各种MPPPT的控制实际运行效果，如何比较几种MPPT的性能好坏，如何分析所选定MPPT方法的动态、静态性能及可行性，都是确定一个光伏发电控制系统设计方案前必须要考虑的。§2.MPPT的性能检测方法MPPT控制方法多种多样，各自控制思想和要求不尽相同。控制方法的复杂度在工程具体实现中具有很大影响，一个过于复杂的算法和控制模型，势必需要高性能控制器和高精度传感器以及相关外围硬件投入，提高系统实现成本，有时还会降低控制系统的容错能力。因此，控制算法是否精准，实现是否困难，对具体调试环节不确定因素是否敏感，以及调试参数的经验成分等，都将成为其衡量指标。（1）控制算法复杂度系统稳态运行效率这一点主要表现为稳态运行时MPPT控制精度问题。MPPT控制的主要目标是提高系统运行效率。因此，采用何种MPPT控制算法，其最终控制效率是否满足要求至关重要。若控制效率低下，则无法实现预期的控制效果。相反，可靠稳定的控制方法能尽可能提高系统运行效率，提高系统发电量，降低系统运行成本。（2）系统稳态运行效率一般系统在正常运行中，若出现误判断或外界不确定因素所带来的干扰，系统要有能力进行及时纠正。（3）系统抗干扰性能光伏系统MPPT控制若在突发外界干扰的情况下，无法有效地进行矫正措施的判定，甚至做出错误判断，使得工作点进一步偏离最大工作点，则会使得系统电压电流大范围波动，导致系统振荡甚至发生运行事故。因此，一般较为成熟的方法需要具有较强的抗扰动能力。实验方法：为了比较几种不同的MPPT控制方法的动态响应能力，可以对同一光伏发电系统的主回路实验平台上施加相同的外界变化条件，采用不同的MPPT控制情况下得到的实验结果进行比较。（4）动态响应能力性能评判：稳态电压波动范围和稳态电流波动范围体现出系统控制的稳定性和系统稳态运行时的稳定可靠性。动态响应时间为当外界条件变化后，系统动态调整过程中的响应时间，它体现了控制方法的动态性能。一般来说，动态响应时间越短越好，但太短会导致系统易出现振荡。各种MPPT控制方法的分类PART03MPPT方法可根据控制算法进行分类，也可根据具体实现环节的控制参数分类。若根据MPPT算法的特征和具体实现机理的过程，可将MPPT方法分为三大类：①基于参数选择方式的间接控制法；②基于采样数据的直接控制法；③基于现代控制理论的人工智能控制法。在具体设计过程中采纳何种算法来实现MPPT，还要根据控制过程的具体成本核算以及控制要求精度来决定。§1.基于参数选择方式的间接控制法这类MPPT方法主要包括恒定电压法、开路电压比例系数法、短路电流比例系数法、曲线拟合法、查表法等，它们主要根据预存数据库和具体光伏电池参数，通过数学函数和经验公式得到近似的MPPT。在这类控制方法中，需要通过实际硬件参数和经验数据确定相应的初始值，作为控制的基础。因此，从严格意义上来说，这类方法都是近似MPPT控制方法，没有真正实现在线实时跟踪与控制，误差相对较大。优点：系统工作电压稳定性良好，有时也可以达到较高精确度；算法简单，控制容易实现；成本较低，合适应用于中小功率的光伏系统；弱光条件下，尤其是在光照强度低于50W/m2时，跟踪效率依旧能保持90%以上，比扰动观察法和增量电导法更具优势。开路电压（比例系数）法缺点：精度不如其他MPPT方法；适应性较差，并未真正跟踪最大功率点；为提高跟踪精度，需要周期性地断开后续功率转换器电路，对光伏组件开路电压进行采样，导致短时间的功率损失；（可以对光伏组件特性相同的另一块小的光伏组件开路电压采样来解决）开路电压（比例系数）法在太阳辐照度大于一定值且温度变化不大时，光伏组件的I-V特性曲线上最大功率点电流Impp与光伏组件短路电流Isc之间也存在近似的线性关系，即Impp≈k2*Isc式中，系数k2的值取决于光伏组件的特性，一般取值为0.8左右。实际应用中，可以通过功率开关，周期性短路光伏组件的输出端来测得Isc值（DC-DC变换器）。短路电流（比例系数）法这类MPPT方法主要包括定步长或变步长的扰动观测法、电导增量法、实际测量法、寄生电容法等。此类方法的主要特征是根据电压、电流的检测值经MPPT算法直接实现控制。由于采用了电压、电流的实时采样信号，因此其精度比近似控制法高，能够根据系统运行情况进行实时MPPT控制，满足一般的应用场合要求，因而在实际应用中最为广泛。§2.基于采样数据的直接控制法（重点介绍)这类MPPT方法主要以模糊逻辑控制法和人工神经元网络控制法为代表，主要特征是引入模糊控制和神经元网络控制等现代控制理论，可以不依赖于复杂的系统数学模型，由现代控制理论模型为依据采样数据，再通过较复杂的控制算法运算得出控制信号来实现系统控制。该类型控制算法实现过程较为复杂困难，但控制精度较高，对被控对象的数学模型准确性要求较低，适合难以建立准确数学模型的大型光伏发电系统，以及受外界条件和杂散参数影响严重的控制系统。§3.基于现代控制理论的智能控制法基于采样数据的直接MPPT控制法PART04§1.恒电压控制法基本原理存在问题改进和发展（1）恒电压控制法基本原理某光伏组件在不同光照强度下的功率-电压曲线在一定温度情况下，最大功率点近似分布在同一直线上，若采用一垂直直线代替，即为保持恒定电压不变，说明光伏组件的最大功率输出点大致对应某一恒定电压，可对其进行等效代替。通过实验测试，可以得到光伏组件在某一日照强度及温度下的最大功率点的电压值，该电压即可看做最大功率点处的工作电压Um。因此恒电压控制法的控制思想就是将系统输出电压稳定控制在特定值Um处。理想情况下Rs→0，Rsh→∞，此时光伏组件的输出电流公式可以表示为：光伏组件等效电路光伏组件的功率为：在光伏组件的最大功率点处，功率对电压的导数为零，因此有对上式整理可得：当光伏组件输出开路时，满足令上两式相等，则：式中，在忽略温度变化的情况下，a可看做常数。在光照强度变化较小时，Uoc可以看做不变，因此求解上式可以得到一个固定的Um。在光伏初期应用中，大多采取固定输出电压的方法。以卫星上的光伏组件为例，因为外太空温度变化小，光照强度恒定，所以恒定电压法可以维持输出功率在最大功率点处。但对于大多数实际应用的光伏系统，外界环境都在时刻变化，如果输出电压始终保持不变则会造成一定的功率损失。（2）恒电压控制法存在的问题以新疆地区某一光伏系统为例，经计算和实测，光伏组件在环境温度为25℃时开路电压为363.6V，当环境温度在60℃时下降至299V，下降幅度达到17.5%。可见，对于那种一天之内温度变化幅度较大（沙漠、戈壁等）的地带，以及一年四季温度变化程度大的地区，该方法会带来较大的功率损失，降低整个系统的效率。（3）恒电压控制法的改进和发展§2.干扰观测法基本原理（1）工作原理、流程图和实现方法（2）控制参数选取①扰动步长；②控制周期；（3）适用对象改进和发展（1）变步长的干扰观测法（2）最佳比例系数的改进型干扰观测法（3）与遗传算法相结合的干扰观测法干扰观测法是目前MPPT方法中应用较为

广泛的一种方法。干扰观测法的工作原理：首先在光伏组件工作的某一参考电压下检测出其输出功率，然后在该电压基础之上加一个正向电压扰动量，再次检测光伏组件输出功率。根据功率变化方向，改变输出电压，直到输出功率稳定在设定的一个很小范围内，即可认为达到了最大功率点（1）干扰观测法基本原理、流程图和实现方法－－－基本原理如果功率增加，则说明电压的改变方向正确，继续在该方向上按照此步长变化电压；如果功率减少，则说明电压的改变方向错误，在下一控制周期反向调整参考电压。干扰观测法的控制流程图干扰观测法实现的物理过程（2）干扰观测法的控制参数选取A.扰动步长的选取原则作为干扰观测法的重要参数，扰动步长的选取对于此法的控制性能有着决定性的影响。但步长不是一成不变的，且和实际系统存在着紧密联系，需要针对系统参数和动态响应特性进行合理选取，因此研究如何合理选择扰动步长具有重要意义。干扰观测法需要通过检测输出功率的变化ΔP来跟踪最大功率点，但在特定情况下会出现误判断现象，如不能区分输出功率的变化究竟是由外界光照辐射变化所引起的，还是由控制参考值变化引起的。ΔPd是由占空比改变引起的输出功率变化大小

ΔPs是由光照辐射改变引起的输出功率变化大小误判断现象假设系统在第k次采样时工作在最大功率点M处，光照强度为S，占空比的扰动方向为负，即：D(n)=D(n-l)-ΔD，经调整后工作点移至A点。如果在第n次采样点到第n+l次采样之间，光照强度发生变化增大到曲线Ⅱ，实际在第n+1次采样时，系统运行工作点变为B点，而不再是A点。误判断现象的解释在图a)中，ΔPd>ΔPs，即使工作点由A点转移到B点，由于总的输出功率ΔP<0，因此在下一控制周期将进行正向调节，即D(n+1)=D(n)+ΔD，使功率输出朝着最大功率点移动。而在图b)中，ΔPd<ΔPs，总的输出功率变化为ΔP>0，因此在下个周期将继续保持负向调节，即D(n+1)=D(n)-ΔD，这会使得下一运行点背离最大功率点M移动至C点，使系统出现控制电压反向变化，朝着最大功率点的相反方向变化，从而使MPPT失效。误判断现象的解释若选取干扰观测法扰动步长，在每次采样间隔内，系统运行点都应满足条件|ΔPd|>|ΔPs|，才可以保证在光照强度变化时不会出现误判断的现象。由于控制系统存在动态响应和稳态精度的问题，因此在具体选择扰动步长时，还需要与选择的控制周期进行合理匹配。扰动步长的选取原则控制周期Ta是干扰观测法的另一重要参数，它对算法能否有效跟踪最大功率点有着决定性作用。考虑外界环境缓慢变化的情况，控制周期Ta的选取不能太小，如果对光伏电池输出电压、电流采样太快，势必会在上一扰动控制还未达到稳态时就进行了下一次判断和控制，其动态过渡过程会影响控制精度，甚至产生误判断。而每一次采样和控制周期所引起的功率变化ΔPd和ΔPs将受扰动步长和控制周期共同作用。因此，这两个参数需要合理匹配，才能满足控制要求。B.控制周期的选取例如在Boost电路中，MPPT控制是通过控制变换器开关的占空比来实现的，因此，每次扰动时占空比的变化量就是扰动步长。在k+l时刻，扰动占空比的采样为：式中，Ta和ΔD(>0)分别为扰动观察法的采样间隔和扰动占空比的幅值。选择较小的ΔD可以减少在最大功率点附近振荡所引起的功率损耗，但会降低外界条件快速变化时算法的跟踪效率。控制步长ΔD的最优化选择必须同时考虑光伏组件和变换器的动态特性。在最大功率点，匹配负载电阻R与光伏组件的内电阻的绝对值RMPP相等。如果光伏组件的工作点靠近最大功率点，变换器从光伏组件获得的功率可以表示为：若要不发生误判，扰动观察法所需的最小扰动占空比的幅值ΔDmin为Go为控制系统到光伏组件电压传递函数的直流增益；H与UMPP、IMPP、RMPP有关；K为一个与材料相关的常数；ΔS为在采样周期Ta内辐照度的平均变化率。ΔPd和ΔPs这两个参数的量化选取过程非常复杂。因此，一般实际系统中，采用仿真方法进行选取更为简便，既可保证控制系统效果，也使参数设定变得快速简单。干扰观测法有一较明显的缺点，即需要始终判断对电压加以干扰的系统是否工作在最大功率点处。因此即使是在稳态时，系统工作电压也不能稳定在一个特定值上，不可避免地会造成一定功率损失。若扰动步长较大，则系统能较快搜寻到最大功率点处，动态响应较快，但会在最大功率点附近有较大波动，功率损失也较大；而若步长较小，相应的在最大功率点附近的波动较小，但系统搜寻最大功率点帮需要较长时间，动态响应较慢。（3）干扰观测法的适用对象干扰观测法的另一缺陷，即当外界环境参数变化太快时，如光照发生突变，则干扰观测法可能会发生电压崩溃。当光照发生突变（如太阳光突然被云层挡住）时，光伏电池的P-U曲线将由Ⅰ变为Ⅱ。此时可能会导致最大功率点跟踪方向错误，严重时导致电压、功率崩溃，系统严重振荡所以，干扰观测法适用于外界环境较稳定的中小功率系统，并在满足一定的动态响应的基础上，尽量减小扰动步长，增大控制周期，即以牺牲部分动态响应速度来提升系统稳态精度和抗扰动熊力。由于光伏系统为长期运行系统，因此系统稳态特性更为重要，干扰观测法在中小功率系统还是比较适用的。由于传统干扰观测法具有诸多缺陷，如稳态精度不够、光照剧烈变化出现误判、步长和控制周期选取有冲突等，因此就出现了对其改进的一些控制方法。干扰观测法的步长选取非常重要，影响到整个系统的动态性熊和稳态性能，而定步长的干扰观测法很难兼顾两者，于是在此基础之上提出了变步长的干扰观测法。变步长的干扰观测法的控制思想是加入步长变化的环节，在工作点远离最大功率点区间时，设定扰动步长相对较大，在工作点接近最大功率点区间时，设定步长相对较小。这样既能在稳态时减小功率损失，又能在外界条件剧烈变化时提高动态响应和系统稳定性，从而达到预定控制效果。（4）改进方法——变步长的干扰观测法光伏组件的P-U曲线可以分为三段。在Ⅰ段，U<(UMPP-ΔU)，曲线近似为一斜率为正的直线；在Ⅱ段，(UMPP-ΔU)<U<(UMPP+ΔU)，曲线近似为以最大功率点为中心对称的正弦波；在Ⅲ段(UMPP+ΔU)<U<Uoc，曲线近似为一斜率为负的直线。（4）改进方法——变步长的干扰观测法根据变步长干扰观测法的控制思想，在Ⅰ段和Ⅲ段选用大步长，而在Ⅱ段采用小步长，就可以在跟踪速度和减小稳态功率损失之间取得一个较好的折中。应用传统的干扰观测控制方法，在控制周期内会因外界条件剧烈变化，出现误判断甚至电压崩溃现象。而使用改进的干扰观测法时，步长控制器可以根据系统的采样数据，在特定情况下采用不同的控制策略。如系统出现暂时大范围波动，可视为外界的剧烈变化，此时将锁定步长变化范围，或是保持此次周期内扰动步长为0，以有效地减小误判断。这样在外界条件变化复杂时，如光照强度剧烈变化，也能保证MPPT控制系统的稳定性，达到较为理想的控制效果。基本原理、流程图改进和发展（1）具有功率前馈控制的变步长电导增量法（2）最大功率输出变步长电导增量法（3）梯度变步长电导增量法§3.电导增量法电导增量法也是MPPT方法中较为常用的一种方法。电导增量法是通过比较光伏组件的电导增量和瞬间电导来改变系统的控制信号。这种方法控制精确，响应速度快，适用于光照强度不断变换的情况，但对硬件，特别是传感器的精度要求比较高，因而整个系统的硬件造价也较高。（1）基本原理由此可得由光伏组件工作特性曲线可知，最大功率点处的光伏组件输出功率PPV与输出电压UPV满足条件式中，G为输出特性曲线的电导；dG为电导G的增量。由于增量dUPV和dIPV可以分别用ΔUPV和ΔIPV来近似代替，可得：由上述公式推导，可得系统运行点与最大功率点的判据如下：①G+dG>0，则UPV<UMPP，需要适当增大参考电压来达到最大功率点；②G+dG<0，则UPV>UMPP，需要适当减小参考电压来达到最大功率点；③G+dG=0，则UPV=UMPP，此时系统正工作在最大功率点处；ΔU和ΔI分别为当前采样和上一次采样所得电压和电流变化量，计算判据中的G和dG为电导和电导增量；Uref1和和Uref2分别为当前控制周期和下一控制周期的电压参考值。（2）流程图电导增量法的最大优点在于，能够快速准确地使系统工作在最大功率点，不会像干扰观测法那样在最大功率点附近反复振荡，并且当外界光照等条件剧烈变化时，电导增量法也能很好地快速进行跟踪，系统运行效果较好。缺点主要是，电导增量法算法中需要反复进行微分运算，系统的计算量较大，需要高速的运算控制器。而且对传感器精度要求非常高，否则会出现误判断的情况。因此使用传统的电导增量法进行控制的系统成本相对较高，模型计算过程也相对复杂，控制效率不高。通常定步长的MPPT只能在动态响应和减小稳态振荡之间取一个折中，不能同时实现两者的最优化。变步长MPPT算法，可以解决这个两难的问题，能简单有效的提高MPPT的精度和速度。梯度变步长电导增量法是利用光伏组件P-U曲线上工作点的梯度变化来实现变步长的。（3）改进方法——梯度变步长电导增量法设U(k)和I(k)是在k时刻光伏电池输出的电压和电流，D(k)和Step分别是占空比和占空比的变化量（步长）。步长变化量为：（4）梯度变步长电导增量法基本原理N为调整步长的比例因子。输出功率相对于电压的微分非常平滑，很适合于确定电导增量法中的步长的变化量。因此，可得出占空比的更新规则：可见，比例因子N实质上决定了MPPT法的性能。一个确定比例因子的方法：在梯度变步长电导增量法中，取ΔDmax为可变步长的上限值。在最大功率点处，|dP|/|dU|取到它的最小值。为了保证MPPT算法能按照更新规则收敛，变步长规则必须满足式中：为系统以步长ΔDmax，定步长工作时的|dP|/|dU|。如满足上式，相比于小的N值，大的N值具有出更快的动态响应速度；如不能满足上式，梯度变步长电导增量法将以先前设定的上限ΔDmax进行工作。（5）控制流程图MPPT在光伏并网控制系统中的应用PART04§1.采用变步长MPPT控制算法的单相光伏并网系统单级式光伏并网逆变系统一般由光伏阵列、直流母线电容C、逆变桥及滤波电感L组成。实际系统中，如果光伏阵列输出电压较低，可在逆变器输出端增加升压变压器。（1）单级式光伏并网系统的组成在单级式光伏并网系统中，通常采用双闭环控制，即电网交流电压采样、电流同步、PWM调制和驱动单元四部分作为内环控制环节，以控制直流到交流的逆变，得到所期望的逆变品质。而输入功率采样和MPPT作为外环控制，以保证光伏并网系统工作在最大功率点上，实现最大功率输出。内环控制对逆变器本身的控制，一般采用普通的PWM滞环比较方式，也可采用其他控制方法，如对控制实时性要求更高的无差拍控制。外环为功率环，是系统控制的核心，也是实现MPPT方法的关键所在。在单级式光伏并网系统中，改变光伏阵列工作点电压（即母线电容C上的电压），是通过调节逆变电路输出有功来实现的。常规定步长MPPT方法就是以固定步长来修改逆变电路输出有功设定值Pref，进而跟踪光伏阵列输出最大功率点。（2）定步长电导增量法的应用当光伏阵列工作电压大于最大功率点电压时，增加逆变电路输出功率使其降低；当光伏阵列工作电压小于最大功率点电压时，减小逆变电路输出功率使其增加。逆变器交流、直流侧保持能量守恒。有功功率变化会导致母线电容电压平均值变化；而无功功率变化不会导致母线电容电压平均值变化，只会导致母线电容电压出现二次纹波。可调度式光伏并网系统与前述系统相比，多了一个蓄电池储能环节。由于光伏阵列和蓄电池都是直流量输出，因此可调度式光伏并网系统中MPPT和蓄电池环节的充放电管理控制都在一个DC/DC变换环节中完成。2.可调度式光伏并网系统中的MPPT技术考虑到蓄电池的容量和寿命受充放电方法影响很大，故在可调度式光伏并网系统中，由光伏阵列本身的非线性以及光强和温度的影响，传统的充放电方法难以适用。此时不再仅仅关心蓄电池的充电速度，更看重的是如何在充电过程中既能最大限度地得到光伏功率输出，又能合理实现充电损耗最小化和蓄电池的最长寿命。针对这些问题，可将基于干扰观测法的MPPT方法和分段式的蓄电池充电方法结合起来，实现对可调度式光伏并网系统的协调控制，由此在提高系统效率的同时，还可有效地延长蓄电池的工作寿命。（1）单级式光伏并网系统的组成在快充阶段，充电电路直接连接光伏阵列与蓄电池组，通过调整Buck变换电路的驱动占空比，以达到控制光伏阵列输出电流的目的，进而实现MPPT。在过充和浮充阶段，充电电路仍然调整Buck电路驱动占空比，不同的是控制转为控制蓄电池组的充电电流，使之不超过蓄电池组的最大可接受电流。MPPT实现方法：在每个控制周期用改变Buck变换电路中开关器件的占空比，称为干扰过程。然后，比