安徽理工大学 李 伟

光伏发电系统中，由于自然条件及人为条件的影响，电池板通常会不可避免的被遮住一部分甚至整体被遮住，这时电池板的输出会有多个峰值。此时传统的最大功率点搜索方法会出现只搜索到局部的峰值，有可能搜索到的峰值并不是全局的最大值，甚至会出现上下振荡的现象造成系统没有一个稳定的输出。本文通过搭建光伏电池的数学模型，分析了太阳能电池工作原理与特性；并仿真了光伏阵列局部遮荫情况下P-U的输出曲线，分析其原因，提出一种基于猫群算法改进的智能算法应用于最大功率点的跟踪。

光伏能源是最有前途的可再生能源之一。它是免费提供的，环境友好的，需要较少的维护。由于光伏发电成本高，效率低，变化范围在9-17%之间，因此需要集成一个鲁棒MPPT控制器来提取光伏阵列上的最大可用功率。在均匀日照下，P-V曲线具有唯一的最大功率点（MPP）。当光伏阵列受到部分遮光，即光伏阵列受到不均匀的阳光照射时，情况将更加复杂。在这种情况下，P–V曲线以多个峰值为特征，其中一个是全局峰值（GP）。因此，MPPT算法定位GP的能力受到了很大的挑战。如果最后一个没有被正确地跟踪，即MPPT算法被困在一个局部峰值上，这反过来又导致功率的显著损失。因此，有必要开发一种在部分阴影条件下跟踪最大功率点的MPPT算法，可以使负载特性能够在短时间内变化，以满足系统在局部遮荫下仍然能迅速的稳定工作在最大功率点附近。……