研究目的
为了全面评估光伏系统在不同大气条件下采用的各种最大功率点跟踪（MPPT）技术。
研究成果
智能MPPT控制器（模糊逻辑控制FLC、神经网络控制NNC、滑模控制SMC）在响应时间和稳态波动抑制方面较传统方法（扰动观察法P&O、增量电导法INC）展现出更优性能。其中滑模控制算法效果尤为突出，能以最小振荡快速收敛至参考电压。
研究不足
该研究基于模拟结果，实际性能可能因未建模因素而有所不同。比较仅限于指定的光伏系统配置。
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[IEEE 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 土耳其伊斯坦布尔 (2019.3.21-2019.3.24)] 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 光伏应用中的最大功率点跟踪控制策略：算法与比较分析
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[IEEE 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 土耳其伊斯坦布尔 (2019.3.21-2019.3.24)] 2019年第16届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 光伏应用中的最大功率点跟踪控制策略：算法与比较分析
DOI：10.1109/SSD.2019.8893172
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文介绍了五种光伏系统最大功率点跟踪算法，并进行了仿真与讨论。太阳能光伏发电已成为可再生能源中的热门技术。光伏电池的功率-电压（P-V）特性天然受光照强度和温度的非线性影响，因此最大功率点会随大气条件变化。为提高整体效率，需对DC/DC功率变换器的占空比实施控制技术。本文旨在全面评估各类MPPT技术，重点讨论了五种方法：扰动观察法（P&O）、增量电导法（INC）、模糊逻辑控制（FLC）、神经网络控制（NNC）和滑?？刂疲⊿MC）。这些算法通过由50W光伏组件和升压变换器构成的特定光伏链进行建模与仿真，以评估其性能表现。
作者：
Rabeb Abid，Sameh Mahjoub，Ferdaous Masmoudi，Nabil Derbel
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