Simulink|用于光伏系统最大功率点跟踪（MPPT）的极值寻道控制（ESC）【采用极值寻道控制算法求解非线性函数的最大/最小点】

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

****🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️**座右铭：**行百里者，半于九十。

📋📋📋++本文目录如下：++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Simulink仿真实现](#🌈4 Simulink仿真实现)

💥1 概述

在该仿真中，我们采用了一种全新的极值寻道控制（ESC）方法来实现光伏系统的最大功率点跟踪（MPPT）。ESC算法通过求解非线性函数的最大/最小点，能够更准确地确定光伏系统的峰值功率点。

相比于传统的MPPT算法，如P&O或IC，经过精心调谐的ESC算法具有更高的效率和更好的性能。ESC算法基于对光伏系统的实时监测和分析，通过不断调整光伏阵列的工作点，使其始终处于最大功率点附近。

ESC算法的核心思想是通过迭代计算，逐步接近光伏系统的最大功率点。它利用光伏阵列的电流和电压信息，结合数学模型和优化算法，实现对光伏系统的精确控制。

在ESC算法中，我们首先需要建立光伏系统的数学模型，包括光伏电池的伏安特性曲线和光照强度的变化。然后，通过迭代计算，不断调整光伏阵列的工作点，使其在不同光照条件下都能够达到最大功率输出。

为了保证ESC算法的稳定性和可靠性，我们需要对其进行良好的调谐。通过实验和仿真，我们可以确定最佳的参数设置，以确保ESC算法在各种工况下都能够有效运行。

在本次仿真中，我们将使用ESC算法来寻找光伏系统的峰值功率点。通过与其他MPPT算法的比较，我们可以验证ESC算法的优越性，并进一步优化其性能。

总之，采用ESC算法进行光伏系统的最大功率点跟踪，具有更高的效率和更好的性能。通过不断优化和调谐，我们可以进一步提升ESC算法的稳定性和可靠性，为光伏系统的运行提供更好的保障。

📚 2 运行结果

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

1- H. Malek; S. Dadras; Y. Chen, "Performance analysis of fractional order extremum seeking control", ISA Transactions, Vol 16, doi: 10.1016/j.isatra.2016.02.024.

2- H. Malek; Y. Chen, "Fractional Order Extremum Seeking Control; Performance and Stability Analysis", IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, doi: 10.1109/TMECH.2016.2517621