文献综述
1. 前言
传统能源发电中的环境问题使得水能、风能、太阳能、燃料电池等可再生能源得到快速发展，对电能的需求迅速增加，石油、煤炭等化石燃料的储量有限和成本上升带来的问题也是可再生能源应用的增长和上升的原因[1]。在各种资源中，风能是利用起来比较简单的一种，他不同于煤、石油、天然气，需要从地下采掘出来；也不同于水能，必须建造大坝来推动水轮机的运转；也不像核能那样，需要昂贵的装置和保护设备[2]。另外风能是一种清洁能源，不会产生任何污染。也因为风能具有这些优势，风力发电成为了过去几十年来最可靠和最发达的可再生能源。随着风力发电机组在电力系统中的迅速普及，利用风力发电的最大可用功率，使风力发电机组以最大的能量转换输出运行是非常必要的。因此，如何在较宽的风速范围内，在任何时刻都能有效地获得最大的风机输出功率，是风能转换系统（Wind energy conversion system WECS）研究的重点。为了使风机效率最大化，采用（Maximum power point tracking）MPPT算法使风机在所有风速值下达到最大功率点（Maximum power point MPP）[3]。
2. 不同MPPT算法简介
2.1 叶尖速比法（Tip speed ratio TSR）
在TSR方法中，要求通过调节发电机转速使TSR保持在一个最佳值，在该值下捕获气动功率最大。该算法需要测量风速和发电机转速，以达到最佳TSR（lambda;opt），从而使系统能够捕获最大气动功率。TSR算法具有高效、快速响应的特点。但是，由于需要精确的风速计来测量风速，使得该系统的成本较高，特别是对于小型的风力发电机[4]。
2.2 最优转矩法（Optimal torque OT）
该算法根据给定风速下风力机的最大功率，控制发电机的转矩，得到最佳转矩参考曲线。该算法在WECS中得到了广泛的应用，但它需要空气密度和风机械参数的信息，而这些信息在不同的系统中是不同的。另外，主要通过实验测试得到的OT曲线会随着系统老化而变化。这也会影响MPPT的效率[5,6,7]。
2.3 功率信号反法（Power signal feedback PSF）
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