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基于功率预测的最优梯度变步长MPPT算法的研究 被引量:5

Research on optimal gradient variable step size MPPT algorithm based on power prediction
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摘要 常规的扰动观测法因算法简洁、实现简单而受到广泛应用,但存在跟踪速度与精度无法兼顾的矛盾;此外,扰动观测法是基于光伏电池静态特性曲线进行MPP搜索的,当光照强度变化时,光伏电池的工作点是落在不同的特性曲线上,此时扰动观测法会发生误判。为克服扰动观测法存在的缺点,采用改进的扰动观测法,即在已有的算法基础上引入最优梯度法和功率预测算法,避免光照变化时发生误判现象,提高了跟踪速度和精度,并在Matlab/Simulink中进行仿真测试,验证该算法的正确性。 Conventional perturbation and observation method is a simple and widespread method, but is unable to balance the contradiction of tracking speed and precision. In addition, perturbation and observation method traces the maximum power point based on the static characteristic curve of photovoltaic cell. The working point of photovoltaic cell falls on different characteristic curve under varying solar irradiation, so the misjudgment occurs. In order to overcome the disadvantages, an improved algorithm combined power prediction with optimal gradient was proposed. To verify the feasibility of the improved algorithm, a simulation model was constructed in Matlab/Simulink.
出处 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1965-1968,共4页 Chinese Journal of Power Sources
关键词 MPPT 扰动观测法 误判 最优梯度法 功率预测算法 MPPT perturbation and observation method misjudgment optimal gradient power prediction
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