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太阳能光伏的最大功率点跟踪电池电量控制器的独立系统
在过去十年中，太阳能光伏能量引起了很多兴趣。在全球安装的最多181 GW，它是增长最快的可再生能源之一[1]。PV模块的功率电压特性因周围的空气条件而异，并且具有独特的峰值。考虑到PV系统的初始成本，始终有必要以最大功率点（MPP）运行光伏电池。DC-DC转换器接口对于电池和SPV之间的目的是必要的。为了延长电池的寿命，需要为电池充电的控制器[2]。PV细胞特性（I-V或V-P）也非线性，随温度和日光度而变化。独立太阳能光伏系统最昂贵的部分是电池和光伏模块。当电池直接连接到PV模块时，电池的寿命会缩短，因为没有保障避免过度充电[3]。电荷控制器可用于防止电池的充电过度，但是它们的效率不如典型的电荷控制器，因为它们不在MPP处操作PV模块。以最大功率点运行PV模块将最大程度地发射到电池并提高效率[4]。此外，电池寿命较长需要电池充电控制器。可充电电池通常是通过将太阳能系统作为一种储能手段来使用的[5]。优化功率
最大功率点跟踪的全面回顾
本文的研究重点是用于纳米卫星平台的电力系统 (EPS) 的相关领域，该系统具有适当的电气结构和有效的控制策略。本文概述了相关的最大功率点跟踪 (MPPT) 算法，旨在提出更合适的控制技术。这项研究的主要贡献是实施了一种新颖的模糊逻辑控制 (FLC) 策略，该策略显着减少了最大功率点 (MPP) 周围的纹波，从而提高了收敛的效率和灵活性以及响应时间。进行了比较研究和分析，以证明所提出的 FLC 的性能和有效性。评估是在用于 MPPT 的最常用方法（扰动和观察 (P&O) 和增量电导 (INC)）之间进行比较进行的。获得的结果非常可观，表明与本文讨论的其他技术相比，所提出的 FLC 技术可以在不同的空间环境条件下提取最高和最稳定的平均功率。
风力涡轮机的最大功率点跟踪控制
在风能转换系统 (WECS) 中，电能质量和能量转换效率是控制算法的关键目标。这两点是自相矛盾的，很难权衡，因为提高转换效率也可能会增加输出信号的不稳定性。在当前的工作中，我们提交了一种风力涡轮机控制方案，以确保稳定电力并实现基于电池的变速 PMGS 系统中的可变负载请求。在提交的方案中，模型预测控制 (MPC) 与模糊逻辑相结合，以实现这两种不同方法的优势。建议的控制器可以提高风力涡轮机的功率可靠性性能。根据获得的结果，所提出的拓扑克服了传统的比例/积分 (PI) 模型，在步进超调响应和总谐波失真测量方面分别实现了近 1.1% 和 1.13% 的利润。
使用...的光伏系统最大功率点跟踪
首先，我要对我的论文导师 Ramon Vilanova i Arbos 教授表示深深的谢意和赞赏，感谢他在我攻读博士学位期间给予的宝贵支持、专业指导和评论。他的耐心和热情极大地鼓舞了我，使我克服了最困难的时期并完成了最后阶段。在我沮丧和离开任务时，他给了我全力的精神支持，让我继续我的研究工作。我特别感谢我之前的导师 Asier Ibeas 博士，他不仅在开始时管理我的研究活动，而且在我与他合作之前一直指导和鼓励我的创新想法。我必须提到之前的博士生协调员 Gary Junkin 教授，在我处于非常关键的阶段并且犹豫不决是否继续在 UAB 进行研究时，他支持、讨论并解决了我的博士录取问题。我还想进一步向我国家的资助机构巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学 (NUST) 表示衷心的感谢，感谢他们根据教师发展计划资助我在西班牙攻读博士学位。我非常感谢 Engr Kamran Akhtar（NUST 人力资源开发部副主任）的善意，并在我出国留学期间不时为我提供帮助。我要特别感谢 NUST 电气工程计算机科学学院 (SEECS) 的 Ammar Hassan 博士（当地主管），感谢他能够随时回复我的邮件
最大功率点跟踪的比较研究...
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。
光伏系统中最大功率点跟踪算法的比较研究 1 Saad A. Al-Kazzaz 和 2 Mohammed M. Al_juborie ¹讲师，摩苏尔大学机电一体化系，伊拉克摩苏尔。²学生，摩苏尔大学电气系，伊拉克摩苏尔。
可再生能源在替代化石燃料资源方面发挥着至关重要的作用，而太阳能是这些资源之一，它被认为是环境友好的，并且在过去几年中得到了越来越多的使用。使用太阳能电池板时的主要问题是工作点会随着太阳辐照强度和太阳能电池板表面温度的变化而波动。当负载直接与太阳能电池板耦合时，在大多数情况下，输送的功率不会达到最大功率，因此需要最大功率点跟踪控制器来使系统高效运行，从而使电压转换电路的负载和输入阻抗之间匹配运行，通过这种运行，工作点处于最大功率。在本研究中，使用 MATLAB-2016a 程序对最大功率点跟踪系统进行了仿真，并使用了多种算法：扰动观察算法、增量电导算法、滑模控制器和电压转换电路（降压转换器）的负载与输入阻抗匹配的随机搜索算法。设计并搭建了同步降压转换器电路，然后实际实施系统。微控制器 arduino UNO 用于实现跟踪算法。实际系统实施中使用扰动和观察算法。。结果表明，滑模控制器在获得最大功率方面比传统算法快两倍以上，比随机搜索算法快约 6 毫秒，随机搜索算法比传统算法快约 1.5 倍，并且当辐照强度发生变化时，响应速度更快，可以访问新的最大功率点。SMC 的性能优于传统算法，随机搜索算法优于传统算法，其性能非常接近滑模控制器的性能。实际实施的响应非常快且强大。
太阳能最大功率点跟踪算法...
Beta 方法包括应用可变 D 步骤，以便系统在瞬态状态下快速响应，而在永久状态下无振荡 [32]。所述增加是参数β的函数，该参数β是在每个采样中根据操作点[32]和面板的特征参数计算的。MPP 中的这一参数对于不同的大气条件保持在一个小范围内，并且随着远离 MPP [9]、[11] 而变化。因此，虽然复杂性更高，但可以获得更精确和更快的操作。主要缺点是需要提前知道光伏组件的参数[9]，以计算不同大气条件下MPP中的β区间。