← 返回

一种具有增强跳跃功能的自适应扰动观察算法,用于局部阴影条件下的快速全局最大功率点跟踪

An Adaptive Perturb and Observe Algorithm With Enhanced Skipping Feature for Fast Global Maximum Power Point Tracking Under Partial Shading Conditions

语言:

中文摘要

针对局部阴影条件下光伏阵列出现多峰值导致传统MPPT算法失效的问题,本文提出了一种改进的自适应扰动观察算法。该算法通过引入增强跳跃功能,避免了全曲线扫描带来的高延迟,显著提升了全局最大功率点(GMPP)的跟踪速度与效率,有效解决了复杂光照环境下的能量损失问题。

English Abstract

Solar energy exposed its prominence to diminish the growing energy demands. But the formation of multiple peaks under partial shading conditions causes the conventional maximum power point tracking controllers to fail to track the global maximum power point (GMPP). Scanning the whole power–voltage curve to locate the GMPP takes extreme time and reduces algorithm effectiveness. Thus, the proposed m...
S

SunView 深度解读

该算法直接优化了光伏逆变器的核心控制逻辑,对阳光电源的组串式逆变器(如SG系列)具有极高的应用价值。在工商业及地面光伏电站中,局部阴影(如云层、建筑遮挡)是影响发电效率的关键痛点。通过集成这种具备增强跳跃功能的自适应MPPT算法,阳光电源的逆变器能更快速地锁定全局最优功率点,显著提升系统在复杂环境下的能量产出。建议研发团队将其纳入iSolarCloud智能运维平台的算法库,并通过固件升级优化存量电站的发电性能,进一步巩固公司在光伏发电效率方面的技术领先地位。