基于时分复用的光伏DMPPT系统设计

夏子毅; 季海宸; 孔佳克; 葛添; 王书征; 范功铭

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1341

English Version Reader LoginJournal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于时分复用的光伏DMPPT系统设计

更新时间：2026-01-08

- 基于时分复用的光伏DMPPT系统设计
- Vol. 46, Issue 12, Pages: 288-297(2025)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1341
  CLC： TM615
- Published Online：07 January 2026，
  
  Published：2025
- 稿件说明：
移动端阅览
夏子毅, 季海宸, 孔佳克, et al. 基于时分复用的光伏DMPPT系统设计[J]. 2025, 46(12): 288-297.
DOI：

夏子毅, 季海宸, 孔佳克, et al. 基于时分复用的光伏DMPPT系统设计[J]. 2025, 46(12): 288-297. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1341.

摘要

针对传统太阳电池分布式最大功率点跟踪（DMPPT）需要多组传感器的问题

提出一种太阳电池时分复用DMPPT设计方案和时分复用采样电路。分析时分复用电路结构与控制策略、设计直流/直流电压变换器及其PI控制参数、编写DMPPT算法

以改善光伏DMPPT系统性能。基于理论分析建立仿真模型

搭建实物模型验证理论有效性

实验结果表明：所提时分复用光伏DMPPT系统仅需一组传感器即可快速、有效地跟踪每片太阳电池的最大功率点

可有效降低DMPPT的成本。

Abstract

In addressing the issue of multiple sensor requirements in traditional photovoltaic cell distributed maximum power point tracking （DMPPT）

a design approach for photovoltaic cell time-division multiplexing （TDM） DMPPT is proposed

incorporating a TDM sampling circuit. This involves the analysis of TDM circuit structures and control strategies

the design of DC/DC converter along with their PI control parameters

and the development of MPPT algorithms aimed at improving the performance of the photovoltaic DMPPT system. Grounded in theoretical foundations

a simulation model is established and a physical prototype is constructed to validate theoretical integrity. Experimental findings indicate that the TDM photovoltaic DMPPT system achieves rapid and effective tracking of each photovoltaic cell's maximum power point using only one set of sensors

thereby significantly reducing the overall cost of DMPPT implementations.

关键词

Keywords

references

张莹, 吉治璇, 潘家华. “双碳” 目标下的经济社会系统性变革: 特征、要求与路径[J]. 北京工业大学学报(社会科学版), 2024, 24(1): 101-115.

毛琳, 任正云. 基于变步长不完全偏微分电导增量法的MPPT控制[J]. 电源学报, 2025, 23(2): 125-132, 187.

秦虓, 王涛, 卢禹卓. 一种基于Boost并联结构的新型DMPPT系统设计[J]. 电源技术, 2020, 44(12): 1796-1799.

BABES B, BOUTAGHANE A, HAMOUDA N.A novel nature-inspired maximum power point tracking(MPPT)controller based on ACO-ANN algorithm for photovoltaic (PV) system fed arc welding machines[J]. Neural computing and applications, 2022, 34(1): 299-317.

张凤军, 高长伟, 黄翀阳, 等. 基于虚拟阻抗特性扰动的光伏全局最大功率跟踪控制方法[J]. 电气工程学报, 2023, 18(4): 331-339.

董密, 胡佳盛, 杨建, 等. 基于改进黏菌优化算法的光伏多峰MPPT控制策略[J]. 控制理论与应用, 2023, 40(8): 1440-1448.

RAMYAR A, IMAN-EINI H, FARHANGI S.Global maximum power point tracking method for photovoltaic arrays under partial shading conditions[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2017, 64(4): 2855-2864.

王乐, 陈雪, 张舒, 等. 光伏组件热斑效应研究[J].太阳能学报, 2023, 44(7): 155-161.

王道累, 肖贝成, 姚从荣, 等. 基于改进YOLOv5的深度学习光伏组件“热斑效应”检测方法[J]. 太阳能学报, 2024, 45(8): 342-348.

王森, 杨超, 蒲阳, 等. 分段式自适应变步长爬山法在光伏系统MPPT中的应用[J]. 电力科学与工程, 2020, 36(3): 38-44.

MISHRA J, DAS S, KUMAR D, et al.A novel auto-tuned adaptive frequency and adaptive step-size incremental conductance MPPT algorithm for photovoltaic system[J]. International transactions on electrical energy systems, 2021, 31(10): e12813.

AISSANI S, BECHOUAT M, SEDRAOUI M, et al.Synthesis of voltage PID controller to improve INC-MPPT algorithm for cascade regulation of KC200GT panel-based solar system[J]. European journal of science and technology, 2023 (47): 73-78.

宁勇, 戴瑜兴, 王镇道, 等. 不同MPPT架构光伏系统发电效率的比较研究[J]. 电子学报, 2016, 44(9): 2134-2140.

BOUARROUDJ N, HOUAM Y, DJARI A, et al.A linear quadratic integral controller for PV-module voltage regulation for the purpose of enhancing the classical incremental conductance algorithm[J]. Energies, 2023, 16(11): 4532.

王书征, 李先允. 一种新型自适应扰动观察法在光伏发电MPPT策略中的应用[J]. 太阳能学报, 2016, 37(9): 2393-2400.

江加辉, 张韬, 张传誉, 等. 基于多端口直流变换器的光伏电池DMPPT实验平台研制[J]. 实验技术与管理, 2023, 40(12): 66-73, 106.

贺鑫露, 朱田华, 关童, 等. 一种多输入变换器在光伏DMPPT中的应用[J]. 电源学报, 2019,17(2): 117-123.

戴睿, 谢雁. 光伏集成组件的级联均压控制策略研究[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版), 2022, 36(5):80-84.

唐萁, 朱永强, 郝嘉诚. 基于传感器最优布置的光伏阵列阴影诊断与定位[J]. 太阳能学报, 2018, 39(2): 513-519.

王玉宝, 兰海军. 基于光纤布拉格光栅波/时分复用传感网络研究[J]. 光学学报, 2010, 30(8): 2196-2201.

茆美琴, 余世杰, 苏建徽. 带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型[J]. 系统仿真学报, 2005, 17(5): 1248-1251.

王丰, 孔鹏举, Fred C.Lee, 等. 基于分布式最大功率跟踪的光伏系统输出特性分析[J]. 电工技术学报, 2015, 30(24): 127-134.

赵宏, 潘俊民. 基于Boost电路的光伏电池最大功率点跟踪系统[J]. 电力电子技术, 2004(3): 55-57.

周晓燕, 权利敏, 李海滨, 等. 新型非隔离高升压DC-DC变换器[J]. 太阳能学报, 2024, 45(11): 239-246.

周林, 李怀花, 张林强, 等. 光伏并网系统小信号动态建模及控制参数灵敏度分析[J]. 电力系统保护与控制, 2013, 41(5): 1-5.

白捷予, 董存, 王铮, 等. 考虑云层遮挡的光伏发电功率超短期预测技术[J]. 高电压技术, 2023, 49(1): 159-168.

BOSCH J L, ZHENG Y, KLEISSL J.Deriving cloud velocity from an array of solar radiation measurements[J]. Solar energy, 2013, 87: 196-203.

JORDAN D C, KURTZ S R.Photovoltaic degradation rates—an analytical review[R]. Progress in photovolataics Energy Laboratory, 2013, 21(1): 12-29.

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

考虑光伏出力的储能系统容量优化配置研究

基于Q学习组合模型的光伏电站发电功率预测方法研究

光伏阵列拓扑结构在不同故障下的特性分析

考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型

Related Author

程跃珂

王钰洁

唐仲杰

寇文珍

喻雪

邓通

张彦

唐若笠

Related Institution

College of Electrical Engineering, Xinjiang University

School of Electrical and Power Engineering, Taiyuan University of Technology, Key Laboratory of Clean Intelligent Control of Coal Power, Ministry of Education

上海200030

汕头515063

哈尔滨理工大学哈尔滨150080

AI问答

⁰