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最大功率点追踪

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最大功率点追踪（Maximum power point tracking，简称MPPT）是常用在风力发电机及光伏太阳能系统的技术，目的是在各种情形下都可以得到最大的功率输出。

最大功率点追踪主要是用在太阳能发电，不过其原理也可以应用在其输入功率会变化的能量源：例如光能传输以及热光电（英语：thermophotovoltaic）等。

简介

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光伏太阳能系统可能会连接逆变器、外部电网、电池组或是其他的电子负载[1]。但不论其连接的负载为何， 最大功率点追踪要处理的问题都类似，就是太阳能电池功率传输的效率和照到太阳能板上的日照量有关，也和负载的电子特性有关。当日照情形变化时，可以提供最大功率传输效率的负载曲线也随之变化，若负载可以配合功率传输效率最高的负载曲线来调整，系统会有最佳的效率。功率传输效率最高的负载特性称为最大功率点（maximum power point）。而最大功率点追踪就是设法找到最大功率点，并使负载特性维持在这个功率点。可以设计电路来表示连接到太阳能电池上的任何负载，之后再转换电压、电流或是频率以配合其他系统。而最大功率点追踪可以找到为了得到最大可用功率所需要的最佳负载。

太阳能电池其温度和总电阻之间有复杂的关系，因此其输出效率会有非线性的关系，可以用电流-电压特性曲线来表示[2][3]。最大功率点追踪的目的就是在太阳能电池的输出取様，在任意的环境条件下都设法维持最大功率输出[4]。最大功率点追踪设备一般都会整合到电能转换设备中，设备包括电压或是电流的转换、滤波、再驱动像电网、电池或是马达等负载。

  • 太阳能逆变器将直流电转换为交流电，可以整合最大功率点追踪。这类的逆变器根据太阳能模组的资料（I-V曲线）计算输出功率，再调整负载使输出功率最大。
  • 最大功率点的功率（Pmpp）是最大功率点电压（Vmpp）及电流（Impp）的乘积。

电流-电压特性曲线

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光伏电池的电流-电压曲线，其中有一个线通过各段曲线的转折点，转折点也就是最大功率点

太阳能电池可以输出的最大功率和环境之间有复杂的关系。形状因子定义为太阳能电池的最大功率，除以开路电压Voc和短路电流Isc乘积后的比值。在计算中常用形状因子来估计光伏电池在一定条件下可以产生的最大功率P=FF*Voc*Isc。在大部分的应用下，FF、Voc及Isc已可以大致模拟光伏电池在一般条件下的电气特性。

在一定的操作条件下，电池会有一个工作点，其电流（I）及电压（V）的乘积（电功率）会是最大值[5]。此数值会对应特定的电阻，依欧姆定律会等于V / I。而功率可以用P=V*I计算。光伏电池在其主要应用的曲线范围内，近似定电流源[6]。不过在光伏电池的最大功率点范围，其电压和电流之间有类似指数函数的关系。依基本的电路及微积分理论，若I-V曲线的斜率dI/dV（微分量）和I/V比例数值相等，符号相反，dP/dV=0，此时输出的功率为最大值[7]。此位置即为最大功率点（maximum power point，简称MPP），对应曲线的转折点。

若太阳能电池的负载阻抗R=V/I等于上述值的倒数，此时可以从太阳能电池中输出最大的功率。有时此数值也称为太阳能电池的“特征阻抗”，此数值是一个动态的量，和日照程度、温度及太阳能电池的寿命有关。若电阻小于或大于此数值，所抽取的功率都会小于最大功率，因此太阳能电池就没有在最理想、最有效率条件下运作。最大功率点追踪会用几种不同的控制电阻或是逻辑来找到最大功率点，使转换器可以从太阳能电池中抽取最大的功率。

分类

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控制器有不同的策略来找到模组的最大功率输出。最大功率点追踪控制器可能有不同的算法，并且视运作条件选择适当的算法[8]。

扰动观察法

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扰动观察法（Perturb and observe）的控制器会小幅的增加或减少电压，并且量测其功率。若功率增加，继续依相同方向调整电压，一直到功率不增加为止。此方式称为扰动观察法（Perturb and observe），是最常见的最大功率点追踪方式，不过其输出可能会有小幅的功率震荡[9][10]。此算法属于爬山算法，是依照功率对电压的曲线在未到最大功率时曲线会上升，超过最大功率时曲线会下降的特性而来的[11]。扰动观察法因为容易实现，是最常使用的最大功率点追踪方式[9]。若是配合了适当的估测及适应性爬山算法，扰动观察法可以达到最高的效率[12][13]。

增量电导法

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增量电导法（incremental conductance method）的控制器会渐进式的调整太阳能模组的电压及电流，以预测改变电压后的影响。此方式的控制器计算量较大，但追随条件变化的速度比扰动观察法要快。增量电导法和扰动观察法类似，可能会造成输出功率的震荡[14]。此方法会利用太阳能模组的增量电导（incremental conductance, dI/dV)，来计算功率对应电压变化比例(dP/dV)的符号为正或为负[15]。

增量电导法计算最大功率点的方式是比较增量电导（IΔ / VΔ）和模组的电导（I / V）。若二者相同时（I / V = IΔ / VΔ），其输出电压即为最大功率点电压。控制器会维持此电压，若照射条件改变时，会再重复上述的流程[9]。

电流扫描法

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电流扫描法（current sweep method）会针对太阳能模组配合一个扫描用的电流波形，可以每隔一段时间量测且更新电流-电压曲线的关系。再依最新的电流-电压曲线找到最大功率点，设法使系统运作在最大功率点[16][17]。

定电压法

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在最大功率点追踪的方法中，定电压法（Constant voltage）有用来描述二个由不同人研发的不同技术。其中一个是在任何条件下都将输出电压调整到相同的定值，另外一个是将电压调整到当时量测到开路电压（VOC）的固定倍率。后者也在一些文献中称为开路电压法[18]。若输出电压维持在定值，也就不会尝试调整电压去找到最大功率点，因此严格来说，此方式不算是最大功率点追踪法。不过在一些一般最大功率点追踪法无法使用的应用中，可以使用此方法，因此有时会有此方式来辅助一般的最大功率点追踪法。

在也称为开路电压法的定电压法中，为了要量测开路电压，输出到负载的电流会有短暂的中断。之后控制器会继续运作，并且将电压控制在开路电压VOC的一定比例下，例如0.76[19]。此比例多半是确认过会是最大功率点的比例，可能是在预期的操作条件下，以实验方式或是利用建模来确认此比例[14][15]。因此控制器会控制太阳能模组的输出电压，接近固定的参考电压Vref=kVOC，以便控制太阳能模组的工作点。Vref的数值也可以选择让其他的方面也有理想的表现，不过其主要原理是让Vref和VOC维持固定的比例。

实际最大功率点电压和开路电压VOC的比值其实只是近似常数而已，因此有一些空间可以作进一步的优化。

各方法的比较

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扰动观察法和增量电导法都属于爬山算法，都是在该运转条件下去找功率曲线的区域极大值，因此可以找到真正的最大功率点[2][11][14]。

即使是在日照条件固定时，扰动观察法的工作点也在最大功率点附近移动，因此会有输出功率的震荡。

增量电导法有一点较扰动观察法要理想：此方法不需要让工作点在最大功率点附近移动，就可以找到最大功率点[9]。在日照条件快速变化时，增量电导法找到的最大功率点比扰动观察法要精确[9]。因为增量电导法的运算较扰动观察法要复杂，因此取样频率需比扰动观察法要低[15]。

在也称为开路电压法的定电压法中，为了量测开路电压，光伏模组的输出电流会有短暂时间为零，后再将输出电压调整到开路电压的一定比例（多半会是76%）[15]。在电流为零时，光伏模组的能量就浪费了[15]。而且MPP电压和VOC比例的76%也不一定精准[15]，虽然此方法很简单，成本很低，但输出电流的中断会降低模组效率，而且也无法找到真正的最大功率点。而且有些系统的效率其实可以达到95%以上[19]。

MPPT设备的位置

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传统的光伏逆变器会针对所有太阳能面板阵列进行MPPT。这様的系统会让太阳能面板阵列串联，所有的太阳能面板都产生相同的电流。但因为不同的太阳能模组其电流-电压特性曲线不同（原因是因为制造公差、部分有阴影等[20]）。此架构下，有些模组可能不会在最大功率点下运作，因此效率偏低[21]。

有些公司（例如电源优化器（英语：power optimizer）公司）可以对个别模组进行最大功率点追踪，因此即使日照不均、污染或是电气不匹配，每个模组都还是可以在最大功率点下运作。

配合电池的运作

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在夜间，未连接电网的太阳能系统会用电池来提供能量给负载。已经充电充饱的电池组电压会接近太阳能面积的最大功率点电压。但若电池组只放电了一半，天亮时的电压和最大功率点电压差异较大。因此电池的充电需在电压比最大功率点电压小很多时就要可以动作，MPPT也可以处理这类的问题。

若电池已充饱电，太阳能系统的输入已超过负载需要的功率，MPPT就不再运作在最大功率点，MPPT会调整其操作功率点，使太阳能系统产生的功率符合负载需要的功率。（另一种在太空船中常用的作法是将太阳能系统产生过多的功率由电阻负载消耗，使面板可以持续运作在最大功率点。）

若是有连接电网的光伏系统，所有产生的能量都会送到电网。因此这类系统的MPPT会持续的运作在最大功率点。

参考资料

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  1. ^ Seyedmahmoudian, M.; Rahmani, R.; Mekhilef, S.; Maung Than Oo, A.; Stojcevski, A.; Soon, Tey Kok; Ghandhari, A.S. Simulation and Hardware Implementation of New Maximum Power Point Tracking Technique for Partially Shaded PV System Using Hybrid DEPSO Method. IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2015-07-01, 6 (3): 850–862. ISSN 1949-3029. doi:10.1109/TSTE.2015.2413359. 
  2. ^ 2.0 2.1 Seyedmahmoudian, Mohammadmehdi; Engineering, School of; Science, Faculty of; Environment, Engineering & Built; University, Deakin; Victoria; Australia; Mohamadi, Arash; Kumary, Swarna. A Comparative Study on Procedure and State of the Art of Conventional Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic System. International Journal of Computer and Electrical Engineering: 402–414. [2016-08-04]. doi:10.17706/ijcee.2014.v6.859. （原始内容存档于2019-09-14）. 
  3. ^ Seyedmahmoudian, Mohammadmehdi; Mekhilef, Saad; Rahmani, Rasoul; Yusof, Rubiyah; Renani, Ehsan Taslimi. Analytical Modeling of Partially Shaded Photovoltaic Systems. Energies. 2013-01-04, 6 (1): 128–144 [2016-08-04]. doi:10.3390/en6010128. （原始内容存档于2019-12-07） （英语）. 
  4. ^ Surawdhaniwar, Sonali; Mr. Ritesh Diwan. Study of Maximum Power Point Tracking Using Perturb and Observe Method. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology. July 2012, 1 (5): 106–110. 
  5. ^ Seyedmahmoudian, Mohammadmehdi; Mekhilef, Saad; Rahmani, Rasoul; Yusof, Rubiyah; Shojaei, Ali Asghar. Maximum power point tracking of partial shaded photovoltaic array using an evolutionary algorithm: A particle swarm optimization technique. Journal of Renewable and Sustainable Energy. 2014-03-01, 6 (2): 023102 [2016-08-24]. ISSN 1941-7012. doi:10.1063/1.4868025. （原始内容存档于2014-10-17）. 
  6. ^ University of Chicago GEOS24705 Solar Photovoltaics EJM May 2011 (PDF). [2016-08-24]. （原始内容存档 (PDF)于2020-11-24）. 
  7. ^ Sze, Simon M. Physics of Semiconductor Devices 2nd. 1981: 796. 
  8. ^ Rahmani, R., M. Seyedmahmoudian, S. Mekhilef and R. Yusof, 2013. Implementation of fuzzy logic maximum power point tracking controller for photovoltaic system. Am. J. Applied Sci., 10: 209-218.
  9. ^ 9.0 9.1 9.2 9.3 9.4 Maximum Power Point Tracking. zone.ni.com. zone.ni.com. [2011-06-18]. （原始内容存档于2011-04-16）. 
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  11. ^ 11.0 11.1 Comparative Study of Maximum Power Point Tracking Algorithms. doi:10.1002/pip.459. 
  12. ^ Performances Improvement of Maximum Power Point Tracking Perturb and Observe Method. actapress.com. [2011-06-18]. （原始内容存档于2019-09-28）. 
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  14. ^ 14.0 14.1 14.2 Evaluation of Micro Controller Based Maximum Power Point Tracking Methods Using dSPACE Platform (PDF). itee.uq.edu.au. [2011-06-18]. （原始内容 (PDF)存档于2011-07-26）. 
  15. ^ 15.0 15.1 15.2 15.3 15.4 15.5 MPPT ALGORITHMS. powerelectronics.com. [2011-06-10]. （原始内容存档于2010-12-19）. 
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  19. ^ 19.0 19.1 Error:. ieee.org. [2016-08-24]. （原始内容存档于2014-11-06）. 
  20. ^ Seyedmahmoudian, M.; Mekhilef, S.; Rahmani, R.; Yusof, R.; Renani, E.T. Analytical Modeling of Partially Shaded Photovoltaic Systems. Energies 2013, 6, 128-144.
  21. ^ Invert your thinking: Squeezing more power out of your solar panels. blogs.scientificamerican.com. [2015-05-05]. （原始内容存档于2015-05-11）. 

外部链接

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