当前位置: 首页 > news >正文

光伏逆变器MPPT的作用、原理及算法

MPPT是逆变器非常核心的技术,MPPT电压在进行光伏电站设计时一项非常关键的参数。

一、什么是MPPT?

(单块光伏组件的I-V、P-V曲线)

上图中,光伏组件的输出电压和电流遵循I-V曲线(绿色)、P-V曲线(蓝色),如果希望逆变器输出的功率最大,就需要直流电压运行在红点所在的最大点,这个点就是最大功率点。假如最大功率点是550V,550V时功率是200W。此时,运行在520V时的功率约为190W,580V时约为185W,都没有550V时的功率大。逆变器如果跟踪不到550V,就损失了发电量,但不会对系统产生其他影响。

那为什么还要不断跟踪呢?因为这个曲线随着光照强度、温度和遮挡的不同在变化着,最大功率点也就在变化了,可能早上最大功率点电压是560V,中午是520V,下午是550V,所以逆变器需要不断地寻找这个最大功率点,也就是最大功率点跟踪了,这样才能保证全天的电池板能量都能最大化地输出出来,不浪费太阳能资源。

在了解上述基本知识的基础之上,我们再来聊一聊MPPT。

MPPT,即MaximumPowerPointTracking的简称,中文为“最大功率点跟踪”,它是指逆变器根据外界不同的环境温度、光照强度等特性来调节光伏阵列的输出功率,使得光伏阵列始终输出最大功率。

MPPT的作用是什么?

由于太阳能电池收到光强以及环境等外界因素的影响,其输出功率是变化的,光强发出的电就多,带MPPT最大功率跟踪的逆变器就是为了充分的利用太阳能电池,使之运行在最大功率点。也就是说在太阳辐射不变的情况下,有MPPT后的输出功率会比有MPPT前的要高,这就是MPPT的作用所在。

举个例子,假设MPPT还没开始跟踪,这时组件输出电压是500V,然后MPPT开始跟踪之后,就开始通过内部的电路结构调节回路上的电阻,以改变组件输出电压,同时改变输出电流,一直到输出功率最大(假设是550V最大),此后就不断得跟踪,这样一来也就是说在太阳辐射不变的情况下,组件在550V的输出电压情况,输出功率会比500V时要高,这就是MPPT的作用。

二、单个光伏组件的MPPT的影响因素

一般来说,辐照度、温度变化对输出功率的影响,最直接就体现在MPPT上,也就是说辐照度和温度是影响MPPT的重要因素。

辐照度降低,光伏组件的输出功率会降低;温度升高,光伏组件的输出功率会降低;

1、辐照度对MPPT的影响

(辐照度变化对光伏组件输出功率的影响

逆变器进行最大功率点跟踪(MPPT)就是要找到上图中,功率最大的点。从上图可以看出,当辐照度下降的时候,最大功率点几乎是成比例降低的,如下表所示。

由上表可以看出辐照度成比例下降时,MPPT电压略微下降;由于P=IU,辐照度下降时,P成比例下降,而U略微下降,因此电流I应该是成比例下降的。

2、温度对MPPT的影响

(温度变化对组件输出功率的影响)

从上图可以看出,当温度变化时,最大功率按照温度系数的比例逐渐下降,如下表所示。

由此可见:电流主要受辐照度的大,电压主要受温度的影响。

三、光伏发电单元的MPPT及其原理与算法

1、光伏发电单元的MPPT

上面两张图都是一个光伏组件的MPPT跟踪,而在实际工程中,一个500kW的逆变器,往往要接80~90个光伏组串。

光伏阵列在使用过程中易受周围环境(如浮云,建筑物,树木遮荫等)和电池板表面的灰尘的干扰,导致光伏阵列的输出功率减小,输出特性曲线变得复杂。输出特性曲线呈多极值点。如果一个电站,某一个组串后面有空调机组;又有一片树叶遮盖了某一块电池片;又有一片树荫遮挡了部分组件。那么不同的组串间必然存在输出功率偏差。因此,每个逆变器接入的光伏组串的输出特性曲线变得复杂,呈多极值点,如何找到最高的那个点,就需要MPPT了!

(光伏方阵的输出功率曲线)

2、最大功率点跟踪的原理

随着电子技术的发展,当前太阳能电池阵列的MPPT控制一般是通过DC/DC变换电路来完成的。其原理框图如下图所示。

光伏电池阵列与负载通过DC/DC电路连接,最大功率跟踪装置不断检测光伏阵列的电流电压变化,并根据其变化对DC/DC变换器的PWM驱动信号占空比进行调节。

(MPPT系统原理框图)

对于线性电路来说,当负载电阻等于电源的内阻时,电源即有最大功率输出。虽然光伏电池和DC/DC转换电路都是强非线性的,然而在极短的时间内,可以认为是线性电路。因此,只要调节DC-DC转换电路的等效电阻使它始终等于光伏电池的内阻,就可以实现光伏电池的最大输出,也就实现了光伏电池的MPPT。

3、MPPT的算法

目前,光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术,国内外已有了一定的研究,发展出各种控制方法常,常用的有一下几种:恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。(这些算法只能用在无遮挡的条件下)

1)单峰值功率输出的MPPT的算法

目前,在无遮挡条件下,光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)的控制方法常用的有以下几种:

l恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)

l干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)

l增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)

l基于梯度变步长的电导增量法,等等。

2)多峰值功率输出MPPT算法

普通的最大功率跟踪算法,如扰动观测发和电导增量法在一片云彩的遮挡下就有可能失效,不能实现真正意义的最大功率跟踪。目前,国际上也有人提出了多峰值的MPPT算法,主要包含如下三种:

结合常规算法的复合MPPT算法

Fibonacci法

短路电流脉冲法

相关文章:

光伏逆变器MPPT的作用、原理及算法

MPPT是逆变器非常核心的技术,MPPT电压在进行光伏电站设计时一项非常关键的参数。 一、什么是MPPT? (单块光伏组件的I-V、P-V曲线) 上图中,光伏组件的输出电压和电流遵循I-V曲线(绿色)、P-V曲线(蓝色),如果…...

一文详解pyspark常用算子与API

rdd.glom() 对rdd的数据进行嵌套,嵌套按照分区来进行 rdd sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 2)print(rdd.glom().collect()) 输出:[[1,2,3,4],[5,6,7,8,9]] 参考 PySpark基础入门(2):RDD及其常用算子…...

使用Rollup 搭建开发环境

1 什么是Rollup Rollup 是一个用于 JavaScript 的模块打包工具,它将小的代码片段编译成更大、更复杂的代码,例如库或应用程序。它使用 JavaScript 的 ES6 版本中包含的新标准化代码模块格式,而不是以前的 CommonJS 和 AMD 等特殊解决方案。(开…...

ubuntu:beyond compare 4 This license key has been revoked 解决办法

https://www.cnblogs.com/zhibei/p/12095431.html 错误如图所示: 解决办法: (1)先用find命令找到bcompare所在位置:sudo find /home/ -name *bcompare (2)进入 /home/whf/.config,删除/bco…...

华为交换机生成树STP配置案例

企业内部网络怎么防止网络出现环路?学会STP生成树技术就可以解决啦。 STP简介 在二层交换网络中,一旦存在环路就会造成报文在环路内不断循环和增生,产生广播风暴,从而占用所有的有效带宽,使网络变得无法正常通信。 在…...

Avalonia框架下实现热更新

在Avalonia框架下实现热更新(也称为动态加载或模块化更新),通常涉及程序集的动态加载与卸载,以及UI元素、视图模型或其他应用程序逻辑部分的实时替换。由于Avalonia本身是一个跨平台的GUI框架,并没有直接内置热更新机制…...

适用于各种危险区域的火焰识别摄像机,实时监测、火灾预防、安全监控,为安全保驾护航

火灾是一种极具破坏力的灾难,对人们的生命和财产造成了严重的威胁。为了更好地预防和防范火灾,火焰识别摄像机作为一种先进的监控设备,正逐渐受到人们的重视和应用。本文将介绍火焰识别摄像机在安全监控和火灾预防方面的全面应用方案。 一、火…...

react-router-dom5升级到6

前言 升级前版本为5.1.2 下载与运行 下载 npm install react-router-dom6运行 运行发现报错: 将node_modules删除,重新执行npm i即可 运行发现如下报错 这是因为之前有引用react-router-dom.min,v6中取消了该文件,所以未找到文件导致报错。…...

Linux调试工具—gdb

🎬慕斯主页:修仙—别有洞天 ♈️今日夜电波:HEART BEAT—YOASOBI 2:20━━━━━━️💟──────── 5:35 🔄 ◀️ ⏸ ▶️ ☰ …...

SpringCloud(H版alibaba)框架开发教程之nacos做配置中心——附源码(2)

上篇主要讲了使用eureka,zk,nacos当注册中心 这篇内容是nacos配置中心 代码改动部分mysql驱动更新到8.0,数据库版本升级到了8.0,nacos版本更新到了2.x nacos2.x链接 链接:https://pan.baidu.com/s/11nObzgTjWisAfOp…...

网络摄像头爆破实战

*** 重要说明:仅用于交流网络安全测试技术,并唤起大家对网络安全的重视,如用本文的技术干违法的事情,博主概不负责。*** 文章目录 前言1. 发现摄像头2. 发现端口3. 确定品牌信息4. 确定RTSP地址5. 获取视频流6. 获取密码7. 再次获…...

亚信安慧AntDB数据并行加载工具的实现(二)

3.功能性说明 本节对并行加载工具的部分支持的功能进行简要说明。 1) 支持表类型 并行加载工具支持普通表、分区表。 2) 支持指定导入字段 文件中并不是必须包含表中所有的字段,用户可以指定导入某些字段,但是指定的字段数要和文件中的字段数保持一…...

【Java进阶篇】JDK新版本中的新特性都有哪些

JDK新版本中的新特性都有哪些 ✔️经典解析✔️拓展知识仓✔️本地变量类型推断✔️Switch 表达式✔️Text Blocks✔️Records✔️封装类✔️instanceof 模式匹配✔️switch 模式匹配 ✅✔️虚拟线程 ✔️经典解析 JDK 8中推出了Lambda表达式、Stream、Optional、新的日期API等…...

力扣labuladong一刷day49天迪杰斯特拉

力扣labuladong一刷day49天迪杰斯特拉 文章目录 力扣labuladong一刷day49天迪杰斯特拉一、743. 网络延迟时间二、1631. 最小体力消耗路径三、1514. 概率最大的路径 一、743. 网络延迟时间 题目链接:https://leetcode.cn/problems/network-delay-time/ 使用迪杰斯特…...

MCS接口技术----定时/计数,中断

目录 一.中断系统相关寄存器 1.51单片机中断系统的总体结构: 2.中断源的中断级别(由高到低): 3.与中断有关的四个寄存器: (1)TCON---定时控制寄存器 (2)IE---中断允…...

Java开发框架和中间件面试题(10)

目录 104.怎么保证缓存和数据库数据的一致性? 105.什么是缓存穿透,什么是缓存雪崩?怎么解决? 106.如何对数据库进行优化? 107.使用索引时有哪些原则? 108.存储过程如何进行优化? 109.说说…...

C++ 具名要求-基本概念-指定该类型对象可以从右值构造

指定该类型对象可以从右值构造 指定该类型的实例可以从一个右值实参构造。 要求 以下情况下,类型 T 满足可移动构造 (MoveConstructible) : 给定 T 类型的右值表达式 rv任意标识符 u 下列表达式必须合法且拥有其指定的效果 表达式后条件T u rv;u…...

Python如何把类当做字典来访问及浅谈Python类命名空间

Python如何把类当做字典来访问 Python把类当做字典来访问 定义一个类将它实例化,我们可以通过obj.属性来访问类的属性,如果想获取类的所有实例变量,我们可以使用obj.__dict__来访问,如下: class A:def __init__(self)…...

简述Redis备份策略以及对应的实现机制

引言 Redis作为高性能的内存数据库,数据的安全性至关重要。一旦数据丢失,可能会对业务造成重大影响。因此,备份Redis数据是每个Redis使用者都必须考虑的问题。本文将介绍Redis的备份策略以及对应的实现机制。 一、备份策略 1.1 定期备份 …...

【5G PHY】5G 物理层加速卡介绍

博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章,感谢各位对原创的支持! 博主链接 本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。 博客…...

Java 大厂面试 200 题完整版含答案解析

前言本文整理了近两年从阿里、腾讯、字节、美团、京东、拼多多等大厂面试中高频出现的 200 道 Java 面试题,覆盖 Java 基础、集合、并发、JVM、Spring、MySQL、Redis、消息队列、分布式、场景设计 等核心模块,每题都附有简明扼要的答案解析,助…...

【限时公开】后印象派专属--ar 16:9 --style raw --stylize 800参数组合包(含塞尚构图/修拉点彩/劳特累克动态线共12套已验证prompt模板)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:后印象派艺术精神与Midjourney风格迁移的本质逻辑 后印象派并非对印象派的简单延续,而是对主观表达、结构重构与象征张力的自觉回归——梵高旋转的星云、塞尚凝练的几何体、高更原始的色域&…...

多模态AI实战:基于OpenGVLab/Ask-Anything构建视觉问答系统

1. 项目概述:当视觉大模型学会“看图说话”最近在折腾多模态AI应用,发现了一个挺有意思的开源项目,叫OpenGVLab/Ask-Anything。简单来说,它就像一个给AI装上了“眼睛”和“嘴巴”的系统,你给它一张图片或一段视频&…...

深入解析go-containerregistry:无守护进程的容器镜像操作利器

1. 项目概述:容器镜像的“瑞士军刀”如果你在容器化这条路上已经走了一段时间,那么对“镜像”这个概念一定不会陌生。无论是 Docker Hub 上的nginx:latest,还是你公司私有仓库里的myapp:v1.2.3,这些镜像都是容器世界的基石。但你是…...

m4s-converter终极指南:如何无损转换B站缓存视频并保留弹幕

m4s-converter终极指南:如何无损转换B站缓存视频并保留弹幕 【免费下载链接】m4s-converter 一个跨平台小工具,将bilibili缓存的m4s格式音视频文件合并成mp4 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/m4/m4s-converter 在数字内容日益丰富的今天…...

基于Stable Diffusion与LoRA技术打造个人AI头像:从原理到实战

1. 项目概述:当AI开始“自拍”——SelfyAI的定位与核心价值最近在AI图像生成领域,一个名为SelfyAI的项目引起了我的注意。它不是一个简单的文生图工具,而是瞄准了一个非常具体且高频的需求:生成高质量、风格一致的个人AI头像。简单…...

从零打造专业GitHub个人资料页:Markdown与动态集成实战指南

1. 项目概述与核心价值 在技术圈子里混了十几年,我越来越觉得,一个开发者的“数字门面”和代码能力同等重要。这个门面,很多时候就是你的GitHub主页。早些年,大家的GitHub个人页面就是个简单的仓库列表,加上一些贡献图…...

从二维到三维:DIY LED视频立方体构建全攻略

1. 项目概述:从平面到立体的视觉革命几年前,当我第一次成功点亮一整面由32x32 RGB LED面板组成的视频墙时,那种由1024个像素点共同编织出的动态画面所带来的震撼,至今记忆犹新。但作为一个热衷于将技术推向边界的创作者&#xff0…...

Linux压缩归档与备份文件管理

Linux压缩归档与备份文件管理在 Linux 运维工作中,压缩与归档几乎无处不在。日志备份、数据迁移、配置留档、故障现场保存,都会涉及文件打包和压缩。如果缺乏规范,备份文件很容易散落各处、命名混乱、占用失控,最终从保障手段变成…...

【仿真学习框架】MultiModalWBC 完全指南:从入门到精通的多模态全身控制框架

版本: v1.0 | 日期: 2026-05-15 目标读者: 具身智能研究者、机器人学习工程师、人形机器人开发者 前置知识: 基础强化学习(PPO)、PyTorch、刚体动力学概念 📑 目录 1. 初见 MultiModalWBC:我们到底在解决什么问题? 1.1 人形机器人控制的"碎片化"困境 1.2 多模态…...