基于优化自适应微分电导算法的最大功率点跟踪改进技术研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-19 15:31:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 15:31:04 发布 · 59 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

本文研究了一种改进的自适应微分电导算法（IAODC），旨在优化最大功率点跟踪，以提升太阳能电池板在不同温度和光照条件下的电力输出。通过Matlab代码展示了算法在实际应用中的效果，结果显示IAODC模型在高光照和实时温度调整下具有显著性能提升。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

在优化自适应微分电导算法的最大功率点跟踪改进技术研究中，我们提出了一种非智能的最大功率点跟踪技术代码，该代码能够显著提升从太阳能电池板到负载的电力传输效率。我们通过绘制图表将研究结果分为三个部分进行展示：首先是温度对太阳能电池板的影响，其次是辐照度（G）对太阳能电池板的影响，最后是验证结果，以显示我们所开发的改进模型与标准的光电二极管模型 (OADC) 在发电量方面存在的显著差异。我们进行了两个验证功率为500W/m2和750W/m2的实验，并与OADC模型进行了对比，评估新的改进模型（IAODC模型）在电力产生方面的增益效果。

通过我们的研究，我们发现温度对太阳能电池板的影响是不容忽视的。我们的改进算法能够准确地根据实时温度数据调整电导值，从而最大程度地提高功率输出。此外，我们还研究了辐照度对太阳能电池板的影响，并发现在不同光照强度下，最大功率点的位置也会有所变化。通过包括辐照度在内的多个因素，我们的IAODC模型能够更加精确地跟踪太阳能电池板的最大功率点。

为了验证我们的改进模型的有效性，我们进行了实际的实验。结果显示，在相同的光照条件下，与OADC模型相比，新的IAODC模型能够产生更高的电力输出。特别是在高光照条件下，我们观察到电力输出的显著增加。

综上所述，基于优化自适应微分电导算法的最大功率点跟踪改进技术研究能够帮助优化太阳能电池板的电力传输效率，提高发电量。我们的研究结果验证了新的IAODC模型在不同光照和温度条件下的有效性，为太阳能领域的技术改进提供了潜在的方向。

📚2 运行结果

部分代码：

ki=-0.0045;%shunt circuit current temperature coefficient of the cell(/oC)
T=250;%(changing variable from 250-350 )
Tr=298;
Gr=1000;
G = 1000;%(change irradiance variable 500-1000)
%%%
Io = Irs*(((T/Tr)^3)*exp(((q*Ego)/(A*k))*((1/Tr)-(1/T))));
Isc=((A*n*k*T)./(q*Rs))*(log((1)+(w./Io)));
Iph =((Isc)+(ki.*(T-Tr))).*(G./Gr);
Voc=(((A*n*k*T)./(q)).*(log((Iph./Io)+1)));
V= 0:2.1758:Voc;
I=Iph-(Io.*(exp((q.*V)./(A*n*k*T)))-1);
plot(V,I);
grid on
xlabel('voltage')
ylabel('output current')
title('V-I characteristics')
%%%code for voltage maximum power point
input= 1;
output=0;
disp('iterate values till no more changes');
for z=1:20;
H= log(1+((q*input)/(A*n*k*T)));
% Vmpp = ((A*n*k*T)./q).*(log(((Iph/Io)-(H/Io))));
Vmpp = ((A*n*k*T)/q)*(log(Iph/Io)-H);
disp(input);
disp(Vmpp);
input = Vmpp;
end
%code for current maximum power point.
Impp=Iph-(Io.*(exp((q*Vmpp)./(A*n*k*T))-1));
%degradation code
ff=(Vmpp*Impp)./(Voc*Isc);
%code for di/dv known as slope.
slope = -((Io*q)/(A*n*k*T)).*((exp((V.*q)/(A*n*k*T))-1));
P=I.*V;
d= Impp./Vmpp
IE=(((Impp/Vmpp)+(slope)));
[haxes,hline1,hline2]=plotyy(V,P,V,IE);
grid on
xlabel('VOLTAGE (V)')
ylabel(haxes(1),'Power (W)')
ylabel(haxes(2),'RESULTANT CONDUCTANCE (Mho)')
title('IMPROVED ADAPTIVE DIFFERENTIAL CONDUCTANCE(IOADC)')
figure,[haxes,hline1,hline2]=plotyy(I,P,I,IE);
grid on
xlabel('current (I)')
ylabel(haxes(1),'Power (W)')
ylabel(haxes(2),'Resultant conductance')
title('Adaptive INC characteristics')
figure,
plot(IE,P)
grid on
xlabel('Resultant conductance')
ylabel('power')
title('P-I characteristics')
figure,
plot(I,P)
grid on
xlabel('Resultant conductance')
ylabel('power')
title('conventional P-I characteristics')
%code for conventional INC MPPT
f = I/V;
M = slope+f;
[haxes,hline1,hline2]=plotyy(V,P,V,M);
grid on
xlabel('voltage (V)')
ylabel(haxes(1),'Power (W)')
ylabel(haxes(2),'Resultant conductance')
title('conventional INC characteristics')
figure,[haxes,hline1,hline2]=plotyy(I,P,I,M);
grid on
xlabel('current (I)')
ylabel(haxes(1),'Power (W)')
ylabel(haxes(2),'Resultant conductance')
title('conventional I-P characteristics')
figure,
plot(M,P)
grid on
xlabel('Resultant conductance')
ylabel('power')
title('conventional P-I characteristics')