张小莲，郝思鹏，陈凡，翟晶晶，王正齐

（南京工程学院电力工程学院，江苏南京 211167）

随着环境污染与能源紧缺日益严峻，世界各国都在努力寻求低碳策略。我国也提出2020年单位GDP的CO2的排放量比2005年下降40%到50%[1-2]。作为CO2主要来源的电力行业，发展新能源技术是促进行业低碳发展的重要环节。其中，光伏发电由于其无污染、无噪音、可再生等优点受到广泛的关注和青睐[2]。

为了使光伏电池能够跟随光照强度和温度始终保持最大功率输出，光伏发电系统需要采用最大功率点跟踪（maximum power point tracking，MPPT）技术[3-5]。目前常用的MPPT算法主要有固定参数法和自适应搜索法，前者包括恒定电压法和开路电流法，后者主要包括扰动观察法（perturb and observe，P&O）、电导增量法[6-8]以及较复杂的粒子群算法[9-10]、模糊逻辑法[11-12]等。固定参数法根据系统处于最大功率点时电压和电流与系统开路电压或短路电流的近似关系进行控制，其控制精度较低[4]。自适应搜索法中扰动观察法通过人为扰动系统电压或变流环节占空比来确定系统工作点相对于最大功率点的位置，并据此将电压逐步控制到最大功率点对应的电压值；电导增量法原理与此类似：这类算法无需预知系统特性参数，对系统参数以及环境因素具有一定的自适应能力，且实施简便，因此应用较为广泛。

然而，扰动观察法在实际应用中仍存在以下3方面的问题[7，12-13]：1）搜索速度与精度的矛盾；2）最大功率点处的振荡；3）环境因素变化导致搜索方向错误。针对上述问题，现有研究主要从环境因素对算法的影响机理以及变步长设计两方面着手。……