由于光伏电池在外界条件发生变化时，其输出特性也随之变化。为了提高光伏系统的效率，需要对其进行最大功率跟踪。针对光伏系统为非线性被控对象，以及存在不确定未知扰动的特性，采用模糊控制器实时调整PID控制器参数的模糊PID控制方法，将其运用到光伏系统中，以满足光伏系统的快速响应，有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡，减少能量损失。仿真结果证明，该控制器能快速、准确的跟踪光伏电池的最大功率点，减少稳态时振荡，提高光伏电池工作效率。

mppt matlab代码MPPT 最大功率点跟踪器 (MPPT) 哦，看一个 MQP。 软件：使用 CCS：或在 Hutt 或任何实验室计算机上。 这是项目过程中使用的 git 存储库的副本。 内容按文件夹组织，应该是不言自明的。 Board_Design 包含用于 PCB 设计的所有原理图和布局图。 这些将需要 NI Multisim 13 和/或 NI Ultiboard 13 或更高版本才能打开。 MATLAB 包含用于该项目的 matlab 代码，主要用于软件算法的仿真。 MATLAB 2015b 或更高版本应该足够了。 PSpice 包含电路的 SPICE 仿真。 这些仿真是使用 OrCad PSpice 运行的，但理论上可以在任何 SPICE 网表仿真器中运行。 软件是 TI Code Composer Studio 工作区。 它包括“Sweep”算法、“Perturb and Observe”算法和“Beta”算法。 任何 Python 代码都是在 Python 3 中编写的。

光伏最大功率点追踪Matlab程序

占空比扰动法实现风力系统MPPT 采用直驱式电机,根据Boost变换器结构图,不需要测风装置，也不需要知道风轮的空气动力特性；直接把占空比作为控制参数，只需要一个控制循环，减少了控制器设计的难度。

光伏技术因其清洁性而得到广泛应用，而逆变器作为其核心设备更是尤为关键，基于提高最大功率点跟踪效率问题，本文提出了一种基于电池分组的并网逆变电路设计，加入了工频变压器，起到了隔离作用，因此较一般电路具有安全且容易实现的特点。控制上采用开环控制，输出电流大小将有前级的最大功率点跟踪控制。对于逆变来说省去了PI反馈、锁相环、算法，统一由控制方法代替。最后进行了硬件实现，并分别通过软件仿真及实际硬件电路测试证明其有效性，且性能较好。

mppt matlab代码MPPT使用神经网络 使用神经网络跟踪最大功率点的另一种方法。 使用多项式回归的 MPPT 的 matlab 代码，显示出有希望的结果。

根据太阳能光伏电池的工程数学模型,在Matlab环境下建立了光伏电池仿真模型,分析了光照强度和温度变化对光伏电池输出特性的影响。针对扰动观察法采用固定的扰动步长而难以获得较高跟踪精度和响应速度的问题,提出了一种基于变步长的改进的扰动观察法,并通过对光伏电池控制系统进行仿真,比较了这2种最大功率点跟踪方法的仿真曲线。结果表明,采用改进的扰动观察法的光伏电池控制系统能更快速跟踪最大功率点,且在最大功率点处稳定性较好。

该仿真提出了在不同辐照和温度条件下光伏 (PV) 系统最大功率点跟踪 (MPPT) 的模糊控制方法。 模糊控制方法与扰动观察（P&O）方法进行了比较。

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 针对恒定电压法在最大功率跟踪过程中所出现的精度差、受环境影响大等缺点，本文提出了一种基于优化电压的变电压最大功率跟踪算法，并给出实现方案。对于分布式光伏系统该方法能够在日照度、温度、负载变化的情况下有效的实现实际最大功率点的跟踪控制、减少系统能量的损耗。实验使用DSP来实现最大功率跟踪算法，并对温度、日照度、反向饱和电流进行补偿。结果证明该方法在日照度、温度、负载变化的情况下工作可靠、响应速度较迅速，并能够有效的改善输出动态特性。