P&O扰动观察算法优化应用：光伏最大功率点跟踪策略v2.5

阴影条件下的光伏 MPPT 策略，一直是个老大难问题。扰动观察算法本身还挺好上手的，但一碰到多峰值就容易迷路。这篇 v2.5 版本的优化思路蛮实用的，结合了全局扫描，效率上能提不少。嗯，Python 代码也有，逻辑清楚，适合你边读边跑起来看看效果。

光伏系统的输出特性本身就挺绕，一旦有遮挡，电压电流关系就不那么线性了。作者用了一套思路挺清晰的方式，把最大功率点和非线性关系讲透了，看的时候不容易晕。尤其是多峰值场景下的应对策略，蛮有参考价值。

代码部分是用 Python 实现的，模块清晰，主要就是围绕P&O 算法做了逻辑封装，再加上扫描函数，兼顾了响应速度和准确度。mppt_track()和global_scan()两个函数建议重点看，基本掌握这俩，就能跑起来模拟。

还有一点要提醒：文中算法比较理想化，实际工程里还得根据你的组件参数来调整逻辑，比如并联还是串联、局部阴影比例等等，不改的话容易误判最大点。

如果你在搞光伏系统设计，或者要做点 MPPT 相关的仿真、工程开发，下载来看挺合适的。对了，推荐几个相关资源一起看会更顺，像这个仿真资料和MPPT 综述都还不错。

如果你对控制逻辑有兴趣，还可以研究下基于Matlab和Simulink的实现，文末也有链接。我个人觉得有 Python 打底，再去看那些就轻松多了。