中心级、字符串级还是模块级?获得正确的MPPT区域大小

作者保罗·格拉纳，创始人之一福尔松的实验室

众所周知，优化器和微型逆变器可以解决失配问题。但这也引出了几个后续问题:这些模块级电力电子(MLPE)是解决不匹配的唯一方法吗?不匹配是一个二元的东西，你要么有，要么没有?特别是，您可能想知道从字符串级(而不是模块级)优化中获得了多少好处。幸运的是，我们有工具来找出这些问题的答案。

最好从更好地理解不匹配的行为开始。我们可以采用两种来自障碍物的“硬”阴影场景:一种是杆子(会投射出更长的、更细的影子)，另一种是附近的建筑(会投射出更短、更粗的影子)。然后，我们改变最大功率点跟踪(MPPT)区域的大小:从中央逆变器(300kW)，到区级最大功率点跟踪(30kW)，再到串级最大功率点跟踪(3kW)，最后是模块级最大功率点跟踪(300W)。它们的好处是每一个都比另一个大10倍——所以对于那些书呆子来说，这给了我们一个使用对数刻度图的机会!

与带壁面遮挡的中央逆变器相比，串级MPPT减少了60%的失配，极面遮挡减少了70%。甚至与区域级30kw的失配相比，串级MPPT在两种情况下都能减少50%的失配。

事实上，MPPT跟踪区大小的每一个变化都会导致失配损失的改善——没有一个“魔术”的MPPT水平明显优于其他水平。

值得一提的是，有一个不匹配的组件无法通过字符串级MPPT解决。“软”失配指的是统计上的失配，它适用于处理诸如污染(如鸟粪)或植被(如杂草)等小事情的模块。因为这些是未计划的，所以它们作为统计随机性均匀地应用于数组中的所有模块。这将导致串联失配，但不会导致并行失配——而串级MPPT无法修复串联失配。因此，这种软不匹配一直持续到数组具有模块级MPPT为止:

模块级优化非常棒，记住，优化器和微型逆变器除了失配缓解之外还有很多额外的好处(包括安全性、设计灵活性、电气BOM的好处和数据可视性)。但令人惊讶的是，字符串级别的MPPT方法可以减轻数组的阴影不匹配的很大程度。