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探寻能量极值：扰动观察法的原理、应用与优化
在可再生能源发电技术飞速发展的当下，如何最大化能源转换效率成为行业核心课题。扰动观察法(Perturb and Observe, P&O)作为一种经典的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)算法。
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基于云平台的MPPT光伏充放电控制系统设计
为了提高太阳能光伏转换效率 ,设计了基于云平台的最大功率点跟踪(MPPT)光伏充放电监控系统 。硬件部分采用ESP32作为主控单元 ,集成了INA226采样电路 、BUCK降压电路等;软件部分对MPPT传统扰动观察法进行改进 , 并搭建本地服务器连接B1ynk云平台进行数据监控 。通过云平台的实时监控界面 , 可远程监测光伏板输出功率 、电池状态及环境参数 。测试结果表明 , 系统在光照均匀情况下MPPT跟踪平均效率达到97% 。该研究为光伏能源系统的智能化管理与高效利用提供了可行的解决方案 ,有利于推动可再生能源的规模化应用 。
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基于改进扰动观察法的光伏MРРT控制研究
摘要:为解决传统扰动观察法无法兼顾最大功率点跟踪速度及稳定性的问题,提出一种改进的扰动观察法。新的控制策略将-dP/dV-作为步长的调整系数,通过步长的不断调整来更好地跟踪最大功率点。利用Matlab/simulink进行仿真实验,实验结果表明,改进的扰动观察法不仅能够保证最大功率点的跟踪速度,还明显降低了系统在最大功率点的振荡幅度,在一定程度上保证了系统运行的稳定性,避免了能量的过多损失。
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储能设备获最大功率的改进型光伏充电系统设计
摘 要：针对光伏充电系统中能量利用率不高的问题，给出了改进型光伏充电系统的硬件及软件系统的设计方法。该系统基于低功耗单片机MSP430F1611，利用扰动观察法，通过控制数字电位器来间接调节MPPT变换器的输出电压，从而光伏电池功率与MPPT变换器效率在比值最优的情况下，可使得储能设备获得最大功率。经过仿真验证，该方法可以达到预期的效果，储能设备在同等条件下能获得更多的电能。
