在这个模拟中，一种称为“极值寻找控制 (ESC)”的新 MPPT 方法被用于寻找光伏系统的峰值功率点。 根据各种研究人员的说法，与 P&O 或 IC 等其他 MPPT 算法相比，经过良好调整的 ESC 具有更好的效率。 有关 ESC 操作的更多信息，请查看1- H. 马利克； S. 达德拉斯； Y. Chen，“分数阶极值寻求控制的性能分析”，ISA Transactions，第 16 卷，doi：10.1016/j.isatra.2016.02.024。 2- H. 马利克； Y. Chen, "Fractional Order Extremum Seeking Control; Performance and Stability Analysis", IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, doi: 10.1109/TMECH.2016.2517

行业-电子政务-最大功率点跟踪方法及装置、光伏发电系统.zip

行业-电子政务-太阳能最大功率点跟踪控制电路.zip

行业分类-电器装置-基于Boost类变换器的风力发电系统最大功率点跟踪方法.zip

行业-电子政务-对每个单元组执行最大功率点跟踪的光伏发电系统.zip

她用的转换器是boost。 计数器变量用于提供延迟，以便转换器稳定。 负载是电阻性的。

基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。其中，MPPT采用扰动观测法，蓄电池充电采用三阶段充电控制。

MPPT PSO 由Koh Jia Shu Shun和Rodney Tan（PhD）开发1.00版 该模块执行基于粒子群优化算法的光伏电池板最大功率点跟踪。 这种MPPT PSO方法是使用MATLAB功能块中编写的MATLAB代码实现的。 该MPPT PSO模块从光伏面板获取电压和电流，并输出PWM开关信号以驱动DC转换器

首先介绍了光伏电池的模型结构和输出电压电流特性曲线,引出光伏发电系统最大功率点跟踪的两种算法原理,给出了算法实现的流程图,最后通过MATALB/SIMULINK进行仿真实验,并比较了两种算法的性能。

随着现代工业的迅猛发展和人们生活水平的提高，人们对电力能源的需求越来越高。传统石化能源为主的发电模式面临能源逐渐枯竭、环境污染严重等因素的制约，波浪能发电作为一种储备丰富、环保卫生、可再生的新能源，已经成为电力能源的重要来源之一。为了促进波浪能发电系统的持续高效运转，本文从波浪能的自身特点出发，详细梳理分析了波浪能的优点、波浪能发电系统的主要类型，在此基础上对几类典型最大波浪能跟踪控制方法进行对比分析，提出了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法。首先，在典型粒子群算法的基础上，结合反向数、反向学习、反向粒子群初始化、反向粒子群更新等，构建了一种反向粒子群算法，并通过典型测试算例验证反向粒子群算法的寻优性能。然后，以震荡浮子式波浪能发电系统为主要研究对象，通过分析震荡浮子式波浪能发电系统的运行原理，构建其数学模型和最大平均功率点模型，结合反向粒子群算法设计了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法，通过仿真试验可知，该方法能够有效的提高波浪能发电系统的最大功率点跟踪控制性能。