Выводы. 
Анализ алгоритмов управления регулятором точки максимальной мощности для солнечных батарей

Усредненная эффективность в течение работы всех алгоритмов сведена в таблице № 1.

Таблица № 1.

Суммарный средний КПД.

Все представленные алгоритмы имеют примерно равную эффективность, однако алгоритм приращённой проводимости показал лучшие результаты. Алгоритмы приращения проводимости и постоянного напряжения могут быть отнесены к классу самонастраивающихся систем, и соостветственно требуют наличия микроконтроллера [10]. Они способны найти локальный максимум нагрузочной характеристики для текущих условиях эксплуатации, и таким образом точку максимальной мощности. Метод приращения проводимости имеет преимущество над алгоритмом возмущений, поскольку при достижении точки максимальной мощности алгоритм может иметь устойчивые состояния. При быстро изменяющихся условиях освещенности этот алгоритм может иметь большую точность, однако иногда быстрые изменения в условия эксплуатации могут приводить к ошибочному поведению этих алгоритмов.

Повышенная сложность вычислений алгоритма приращения проводимости приводит к снижению частоты дискретизации по сравнению с остальными алгоритмами. В алгоритме постоянного напряжения, могут возникать потери в моменты отключения блока солнечных батарей от нагрузки. Принятое отношение точки максимальной мощности к напряжению холостого хода в 76% так же не совсем точное, что тоже приводит к потерям мощности при работе этого алгоритма.