综述：最大化光伏发电的先进技术：系统性文献综述

本综述系统整合了光伏（PV）系统三大优化领域——最大功率点跟踪（MPPT）、太阳能跟踪系统（STS）和冷却技术，首次在统一框架下对比评估了传统方法与人工智能（AI）增强策略的效能。文章通过严格的文献筛选（162篇）和分类分析，揭示了AI与元启发算法在提升动态响应、抗干扰性及能效方面的核心作用，同时指出热管理中智能优化的研究空白与系统集成挑战，为开发气候适应型高性能光伏解决方案提供了关键参考。

　　

引言

全球清洁能源转型加速推动光伏系统成为可再生能源发电的核心力量。然而，光伏性能受环境参数（如辐照度、温度、板向）动态变化的显著影响，导致实际输出功率远低于理论值。为应对这一挑战，三大技术方向——最大功率点跟踪（MPPT）、太阳能跟踪系统（STS）和冷却技术——通过不同机制独立或协同提升能量捕获效率。近年来，人工智能（AI）与元启发优化算法的引入进一步推动了这些技术的精准化和自适应能力。本综述首次系统性整合这三类技术，提供跨领域的性能对比、实境应用评估及未来集成化智能发展方向。

MPPT技术

MPPT技术通过调节光伏模块的工作点（电压、电流）确保其在最大功率点（MPP）附近运行，从而最大化能量提取。根据控制策略的不同，MPPT方法可分为传统型、智能型、优化型和混合型四大类。

传统MPPT技术

传统方法包括基于参数选择的算法（如恒定电压跟踪CVT、开路电压法OVT、短路电流法SCT）和基于采样数据的直接控制算法（如扰动观察法P&O、电导增量法IC）。这类方法硬件简单、成本低，但跟踪效率普遍低于95%，且在局部遮荫或辐照突变条件下易失效。例如，P&O算法因稳态振荡会导致能量损失，而IC法虽精度较高，但对传感器精度要求严苛。

智能MPPT技术

人工智能方法显著提升了MPPT的动态性能。人工神经网络（ANN）通过多层结构映射环境参数（辐照度、温度）与最优工作点之间的非线性关系，实现快速跟踪（效率>98%），但依赖大量训练数据且计算成本高。模糊逻辑控制器（FLC）通过模糊规则处理不确定性，在变化环境中表现稳健，但规则设计依赖专家经验。滑模控制（SMC）利用不连续控制律实现快速收敛，但存在高频抖振问题。

优化型MPPT技术

元启发算法通过群体智能搜索全局最优解，在复杂环境中表现突出。粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）、鲸鱼优化（WOA）等算法能有效避免局部极值，效率可达99%，但参数调优复杂且收敛速度不一。新兴算法如算术优化算法（AOA）和JAYA以无参数、轻量化特性适合嵌入式应用。

混合MPPT技术

混合方法（如PSO-P&O、ANN-FLC、GWO-IC）融合多种策略优势，在收敛速度、精度和鲁棒性方面表现最佳，例如ANFIS（自适应神经模糊推理系统）可实现>99%的跟踪效率。然而，这些方法硬件实现复杂、成本较高，多用于高价值光伏项目。

太阳能跟踪系统

太阳能跟踪系统通过调整光伏板朝向增加太阳辐射入射量，提升能量捕获率。根据自由度、驱动机制和控制策略可分为多类。

按自由度分类

单轴跟踪器（水平HSAT、垂直VSAT、极轴对准PASAT）结构简单，能提升10%–35%的发电量；双轴跟踪器（DAST）通过方位角与仰角调整实现全方位跟踪，能量增益可达30%–45%，但机械复杂度和成本显著升高。

按驱动机制分类

被动跟踪依靠热膨胀或重力实现无源调节，成本低但精度有限；主动跟踪采用电机（直流电机、步进电机、线性执行器）驱动，精度高但需外部能源支持。

按控制策略分类

开环控制基于天文算法预计算太阳轨迹，结构简单但无法适应天气变化；闭环控制通过光敏电阻（LDR）或视觉传感器实时反馈，精度高但易受传感器污染影响；混合控制结合两者优势，通过传感器校正提升可靠性，但系统复杂度较高。AI技术（如深度学习预测模型）在太阳位置预测和云遮荫适应中展现出显著潜力。

冷却技术

光伏电池温度升高会导致电压下降和效率损失（温度系数约为-0.4%/°C）。冷却技术通过热管理维持电池在理想工作温度，分为被动、主动和混合方法。

被动冷却

相变材料（PCM）通过固-液相变吸收热量，实现温度稳定（如石蜡可降温7°C，提升效率3%–5.8%），但热导率低需结合金属增强。热管利用相变传热，无运动部件且效率高，适用于分布式散热。

主动冷却

液冷（水或纳米流体）通过流道或喷淋降温，效果显著（如微通道冷却可降温和8°C，效率提升12%），但系统复杂且存在流体泄漏风险。射流冲击冷却（Jet Impingement）通过高速流体直接冲击板面实现局部高效散热，在聚光光伏（CPV）中应用广泛。热电冷却（TEC）利用帕尔贴效应精准控温，但自身耗电较高。

混合冷却

液浸冷却将电池浸入绝缘液体（如硅油），均匀散热且效率提升显著（实测GaInP/Ge电池效率提升8.99%），但封装和液体老化是挑战。纳米流体（如SiC/水）强化传热，结合PCM可进一步提升系统能效。

性能对比与实境应用

MPPT技术中，混合算法（如ANN-PSO）在实境硬件测试中效率达99.99%，响应时间仅0.01秒；太阳能跟踪系统在实地部署中（如澳大利亚双轴跟踪器）结合DNN预测模型，能量输出预测精度显著提升；冷却技术中，喷淋-PCM混合系统在突尼斯实验中提升电效率9.4%。然而，多数AI方法仍处于仿真阶段，实境验证不足，且系统集成度低（如冷却中缺乏AI动态调控）。

挑战与未来方向

当前研究存在三大瓶颈：

1. 1.

   技术发展不均衡——MPPT和跟踪的AI应用较成熟，冷却技术仍以传统方法为主；

2. 2.

   系统孤立优化——缺乏多目标协同控制器，易导致子系统冲突；

3. 3.

   硬件限制——智能算法计算资源需求高，难以在低成本硬件中部署。

   未来应聚焦嵌入式AI、轻量化模型、跨域协同优化（如AI动态热管理），并通过长期实境验证推动技术落地。