【摘 要】
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随着经济社会的快速发展以及人类的不断进步,传统的不可再生能源如煤炭、石油、天然气等在世界范围内均陷入严重的危机,同时环境也在不断恶化,故新能源的发展迫在眉睫。全球各个国家和地区新能源发电技术水平都在快速进步,包括太阳能发电、风能发电、潮汐能发电及核能发电等,其中太阳能发电有清洁、便利且取之不尽用之不竭的优点,因而备受青睐。遗憾的是,由于太阳能电池的输出有较强的非线性,并且在发电时容易受到外界因素的
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随着经济社会的快速发展以及人类的不断进步,传统的不可再生能源如煤炭、石油、天然气等在世界范围内均陷入严重的危机,同时环境也在不断恶化,故新能源的发展迫在眉睫。全球各个国家和地区新能源发电技术水平都在快速进步,包括太阳能发电、风能发电、潮汐能发电及核能发电等,其中太阳能发电有清洁、便利且取之不尽用之不竭的优点,因而备受青睐。遗憾的是,由于太阳能电池的输出有较强的非线性,并且在发电时容易受到外界因素的影响,例如太阳的辐照强度、环境温度、湿度等的变化,其中影响最大的是太阳的辐照强度。阴雨天或雾霾较大时,太阳能电池甚至没有输出功率,天气晴朗时,由于太阳能电池周边的建筑、树木等在其表面形成的阴影或者太阳能电池表面有大量的尘土,也会导致太阳能电池的输出功率有较大的波动,甚至出现数个最大功率点(Maximum Power Point,MPP),若陷入其中的某个局部最大功率点,则会大幅度降低太阳能电池的工作效率。因此需要对太阳能电池进行最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)来提升太阳能电池的工作效率。为了能够顺利的进行最大功率点追踪,本文使用MATLAB/Simulink搭建太阳能电池模型,并通过串并联形成太阳能电池阵列,同时设定多种局部遮阴情况确定其功率-电压(P-U)、电流-电压(I-U)特性曲线。另外搭建实验平台准确地测量出太阳能电池的输出特性曲线。为了能够准确追踪到太阳能电池的全局最大功率点(Global Maximum Power Point,GMPP),本文详细分析了太阳能电池的输出特性曲线,首先确定可能出现全局最大功率点的位置,然后使用改进的扰动观察法分区域进行最大功率点追踪,从而得到全局最大功率点。为了验证本文提出的全局最大功率点追踪策略,在MATLAB/S imulink中搭建模型进行仿真实验,并且与其它文献提出的追踪策略进行比较,结果显示本文提出的追踪策略在追踪速度以及准确度方面均有一定程度的提升,并且能够明显提高太阳能电池的输出效率,从而验证了该策略的有效性。
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