文献综述（或调研报告）：
太阳能具有用之不竭、清洁无污染的优点，对于改善环境和现阶段的能源结构，具有巨大的优势。当日照强度和环境温度发生变化时，太阳能板的输出会呈现强烈的非线性特性。为实现太阳能发电系统在不同的光照强度和环境温度下的最大输出，研究太阳能板阵列的最大功率点跟踪(maximumpower point tracking，MPPT) 问题对提高效率至关重要。[1]在不同的外界条件下，系统可运行在不同且唯一的最大功率点，实现最大限度地将太阳能转换为电能。行业已经提出了多种 MPPT 算法，主要有开路电压法、增量电导法[2]、短路电流法、扰动观察法[3]、神经网络预测法、混沌搜索算法、模糊控制算法等等以及他们的结合或进化版。然而，当出现阴影遮蔽时，输出会呈现多峰值特性[4]。这就需要无论是在simulink模型仿真还是MPPT算法选取上都要考虑到阴影遮蔽效应的影响。
在simulink模型仿真上，目前有给出两种方法，两种都是根据光伏电池的等效电路再结合实际情况设计的[5]。其中第一种是结合了系统所在地的实时太阳辐照度和温度传感器上的讯息，最后实时地将太阳辐照度和温度代入到无遮蔽的等效模型当中，以实际数据来消除仿真上的误差，这一种具有特殊性[6]。另外一种则是更为普遍的一种，便是直接先假设在无遮蔽情况下的等效模型，再考虑阴影遮蔽效应的影响，在其中加入修正参数来修改模型，但是这里的修正参数虽然也和实际的太阳辐照度和温度，但它的时间跨度并不是实时，而是在一个相对较长的时间跨度中取平均值[7]。
以上都是基于能量收集的具体设计方案的创新，当然也有一些是基于能量收集的采集算法的创新。论文“微功率管理系统的设计，用于使用具有最大输出功率控制的光伏电池的应用”中，作者[8]使用基于分数开路电压算法的MPPT电路来控制DC-DC转换器的占空比，以从太阳能电池板中提取最大功率，从而为超级电容器充电。该技术价格低廉，具有中等复杂度，但效率低。而且，作为能量存储元件的超级电容器具有诸如低比能量，高自放电和高每瓦成本的缺点[9]。
“基于S函数的inc算法在光伏发电MPPT上的应用”一文[10]提出，传统的变步长inc算法虽然在控制性能上有优势,但是不仅计算量较大,影响跟踪速度;且稳定步长较大,系统稳定性有待提高[11]。因此,基于Matlab/Simulink平台搭建了光伏发电最大功率点跟踪技术控制模型,利用Simulink中S函数编程,实现了新型变步长inc算法仿真,并得出了相关结论。仿真实验结果表明,基于S函数的新型变步长inc算法不仅跟踪速度较快,而且在最大功率点处的跟踪也准确稳定。这与一种新全局最大功率区域的搜索算法KFC比较类似[4]。
在“具有低功耗集成最佳功率点跟踪的稳压电荷泵室内太阳能采集算法”一文中， Kim[12]介绍了一种应用于室内太阳能收集应用的稳压电源的低功耗高精度最佳功率点跟踪技术。该技术调节太阳能电池的输出电压和电源的输出电压。当负载需要接近太阳能电池可提供的最大输出功率的大量功率时，调节的太阳能电池电压跟踪最佳功率点。这种简单的最佳功率点跟踪电路不需要电流传感器，也不会调整任何可能导致功耗增加的系统参数。所提出的最佳功率点跟踪方案类似于最大功率点跟踪方案，但它的不同之处在于最佳功率点跟踪方案是通过控制光伏电池电压和跟踪最佳功率来进行输出电压的调节,这和[13]中的方法类似，但[13]采用的是90um COMS。
还有则是“扰动观察法”，传统的扰动观察法存在一定的功率损失问题[4],那么类似于Inc算法的优化，李[14]和吴[15]分别在各自的论文中提出了一种新型改进型Pamp;O算法,有效的结合了固定启动电压法的快速响应和变步长Pamp;O算法的高稳定性和高效率的优势.通过MATLAB SIMULINK建立仿真DC升压电路模块和变步长算法模块,对此种算法进行了深度的分析,并与基础Pamp;O算法的输入输出波形比较,验证了此设计算法可以更有效地对光伏系统的最大功率输出点进行追踪.
综合来说，无论是基于能量收集的具体设计方案的创新，还是基于能量收集的采集算法的创新，都是为了物理尺寸、转换效率、最大功率点的不断优化从而使整个系统小巧而高效且智能。从不同方面不同角度来达到业界普遍追求的更高标准也是研究者们不断追求的目标。
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