监视最大功率点在光伏面板的工作中起着重要作用。过针对当前算法来跟踪必须计算功率的最大功率点，提出了一种改进的无电压传感器控制策略。方法基于对DC-DC转换器输入电流的控制，并且通过可变步长调整来实现占空比的自优化，以确保光伏发电机的输出为最大功率。后，对该方法进行了仿真验证和测试，结果表明该方法能够精确实现最大功率跟踪，并具有良好的动态响应和稳定性能。着分布式发电技术的发展，光伏能源生产已得到大规模应用。样，用于光伏板的控制技术已成为研究热点，最大功率点跟踪（MPPT）技术已得到广泛关注，因为它可以提高光伏板的效率。前使用的MPPT技术是恒压方法[1]，干扰观察方法[2]和增量电导方法[3]。压方式的控制策略简单易行，但是其功率曲线会随着外界条件的变化而变化，无法在最大功率点（MPP）上运行。动观测的概念清晰，简单，可靠，但控制精度与响应速度之间存在矛盾。量电导方法需要高速A / D采样，对硬件的要求很高，并且难以实现。外部条件突然改变时，可能会被错误判断。些研究提出了改进的方法，包括模糊控制[4-5]和自优化控制[6]。用模糊控制对上述方法进行改进可以在一定程度上优化策略，但是跟踪效果与模糊表的选择有关。糊表的质量在很大程度上取决于设计者的经验。管以上MPPT技术具有其自身的优势，但大多数技术都需要对PV阵列的输出电压和电流进行采样并计算功率。了简化电路结构并优化控制策略，本文提出了一种无需电压检测而无需功率计算的自优化MPPT策略，并通过Matlab仿真验证了其效率。旦确定了光伏电池的工作条件，就可以确定公式（6）中的[1λRo]，并且可以将其视为常数，从而使[2IL（1-α）2 2IL21-α的符号？ Α？ IT]确定[？皮？ IT]。结果为正时，电感电流的电流小于最大功率电流，系统在最大功率点的左侧运行。必要将转换器的占空比减小到（7）。则，必须增加转换器的占空比。是，这种方法的固有缺点也限制了其应用：选择扰动步骤的大小[？]。Α]在跟踪速度和准确性之间产生矛盾。
小的[？ Α]可以提高MPPT的准确性，但是跟踪时间将延长。于取决于外部环境的诸如光伏电池的光伏装置，时间越长，不确定性越大。反，更多[？可以提高速度，但是相对地牺牲了准确性，这增加了跟踪波动性。据可变步长[8-9]的思想，结合第1节的原理，提出了一种适合无电压检测的可变步长的MPPT控制策略。[2IL（1-α）2 2IL21-α？ Α？ IL]大，这意味着距最大功率点的距离很远。可以使用更大的步骤来缩短优化时间。过调整工作状态，[2IL（1-α）2 2IL21-α？ Α？ IL]继续减小，并且在一定间隔后可以将其更改为较小的步长，以提高优化精度。统的可变步长将第二级的干扰设置为固定值，因此步长的选择会显着影响控制效果，这无疑会降低控制策略的多功能性。了填补这一空白，本文将第二段的步长更改为一个变量。着系统工作点逐渐接近MPP，干扰步长取自先前的干扰步长[12]。不仅减少了选择干扰步长的要求，提高了策略的通用性，而且还认识到光伏发电机的工作点离MPP越远，跟踪速度就越快MPP越高，系统的振荡越近。次将干扰步长减小一半时，恒温阀芯如果没有限制，则在实施控制策略时，实际干扰输出值[Δk]可能接近于零。时，干扰几乎为零，系统无法达到最大输出功率。此，有必要定义最小值[ε]以避免这种情况。文取[ε= 5×10-4]。定可变螺距判断条件会影响控制效果。果该值太小，则系统可以轻松输入最大功率点的右侧。此阶段，最大功率判断条件为负，并且功率变化对干扰更敏感，这对控制不利。果该值太大，它将较早进入较短的步骤。时间的干扰和延长的随访时间无法发挥可变步长的优势。
图2所示，当前功率点在最大功率点的左侧或右侧，当输出功率接近最大功率点时，曲线斜率的绝对值PI [？皮？ IL]逐渐降低。此，基于基本的摄动观测方法，可以增加对爬坡的判断，作为判断可变步长交汇点的基础。断[Δk>ε]，如果为真，则输出干扰值为[Δk]，否则输出干扰值为[ε]。2？ IL 2IL21-α？ Α]，如果结果为正，则扰动方向不变，如果结果为负，则扰动反向。查系统是否在MPP中工作，如果是，则结束干扰，否则，请重复上述步骤。没有电压检测的情况下改进的MPPT控制流程如图3所示。
Matlab / Simulink仿真环境中，建立了图4所示的光伏结构系统的仿真模型。关模拟参数的设置：直流侧的电容器为500μF，电感为5 mH，直流电路？ DC为升压型； PV发电机的短路为9.21 A，开路电压为21 V，最大功率电流为8.57 A，最大功率电压为17.4V。度光伏发电机的工作时间固定为45℃，输入光强度为400 W / m2，初始占空比[α0]设置为0.5。
了说明本文提出的改进的可变大小MPPT策略的出色控制效果，该方法是传统的观察干扰的方法，无需检测电压即可检测到干扰的方法以及改进的观察方法没有电压检测的干扰被分别用于图4的仿真电路。法，通过比较分析振荡值和相应的跟踪时间。真结果如图5-7所示。始干扰阶段均定义为0.02。
5至图7表明，在相同仿真条件下，传统干扰观测方法的平均输出功率为83.7 W，振荡值为8 W，时间为随后0.22 s。为3 W，跟踪时间为0.28 s。进的不带电压检测的可变螺距输出功率的平均值为84.3 W，振荡值为1.2 W，跟踪时间为0.17 s。以看出，本文提出的改进的变大小摄动观测方法可以有效地减小输出振荡，加快跟踪速度。对DC-DC Boost转换器的工作原理进行分析的基础上，本文提出了一种改进的MPPT，它基于对转换器输入电流的控制，应用最大功率算法来调节占空比，最后无需电压检测即可监控。
方法不需要功率计算。光伏发电机的工作环境发生变化时，它首先使用较长的干扰阶段来加速MPP。一定范围后，扰动阶跃被先前的扰动[12]所代替，以获得较小的MPP振荡。Matlab / Simulink仿真验证了该方法的正确性。算法结构简单，成本低，跟踪速度快，效率高。
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