古板太阳能充放电控制器在充电时直接把太阳能阵列毗连到蓄电池。这就要求太阳能阵列在通常低于Vmp电压规模内运行。以12V系统为例，蓄电池电压规模通常是11-15V，但太阳能阵列的Vmp电压通常是约莫16-17V。

　　12V太阳能电池I-V曲线及P-V曲线

　　太阳能光伏阵列最大功率点电压Vmpp是输出功率最大时的电压，它在太阳能光伏阵列I-V曲线图中的转折处（如图）。而古板太阳能充放电控制器并不总是在太阳能光伏阵列Vmpp时运作，这样能量就被铺张了，这些能量原来是可以用来为蓄电池充电并给系统负荷提供电力的。蓄电池电压和太阳能光伏阵列的Vmpp之间的差别越大，能量被铺张的也就越多。

　　并且最大功率点主要受情形温度和太阳光强的影响。在太阳光强稳固的情形下，温度越高，光伏电池的开路电压降低，最大输出功率随之降低。当温度稳固，太阳光强增添时，光伏电池的开路电压基本稳固，但短路电流大幅增添，最大输出功率也大幅增添。

　　云云一来，古板太阳能充放电控制器就不可精准的捕获到最大功率点，而MPPT通过其运算要领自行捕获并始终在最大功率点运行，与古板太阳能充放电控制器相比镌汰了能源铺张。

　　MPPT的控制要领凭证选择的算法来实现，MPPT算法主要有三种：扰动视察法、电导增量法和恒定电压法。前两种要领通常被称作"爬山"法，由于它们使用这样一个事实：最大功率点左侧曲线一直上升(dP/dV>0)而最大功率点右侧曲线一直下降(dP/dV<0)。

　　扰动视察法(P&O)最为常见。该算法以特定偏向对事情电压举行微扰，然后对dP/dV举行采样。若是dP/dV为正，则算法知道其朝MPP偏向调理了电压。然后，继续以该偏向调理电压，直到dP/dV为负。P&O算法很容易实验，但有时它们会导致稳固状态运行的MPP周围泛起振荡。另外，在快速转变的空气条件下，它们的响应时间较长，甚至会在过失的偏向追踪。

　　电导增量(INC)法使用PV阵列的增量电导dI/dV来盘算dP/dV的符号。相比P&O，INC快速追踪转变的光照条件越发准确。然而，INC算法也爆发振荡，并会在快速转变的空气条件影响下变得杂乱不清。另一个弱点是，其高重大性增添了盘算时间，并降低了采样频率。

　　第三种要领是恒定电压法，其使用这样一个事实：一样平常而言，Vmpp（最大功率点电压）/Voc（开路电压）的比约即是0.76。这种要领所泛起的问题在于它要求连忙设置光伏阵列电流为0来丈量阵列的开路电压。这样，阵列的事情电压便被设置为这一丈量值的76%。可是，在这时代，阵列被断开，铺张掉了有用能源。同时还发明，76%开电路电压是一个很是靠近值的同时，它却并非总是与最大功率点一致。

　　由于没有一个能够乐成地知足所有常用情景要求的MPPT算法，因此许多设计职员都会走一些弯路，它们对系统举行情形条件评估然后选择最佳的算法。现实上，有许多MPPT算法可以用，并且太阳能板厂商提供其自己的算法也很常见。

　　关于一些廉价的控制器来说，执行MPPT算法会是一项难以完成的使命。由于，除微控制单位的正？刂乒πб酝，算法还要求这些控制器拥有高性能的盘算能力。先进的32位实时微控制器就适用于众多太阳能应用。

　　MPPT控制器可以智能调理太阳能发电板的事情电压，使太阳能板始终事情在I-V特征事情曲线的最大功率点，较量古板太阳能充放电控制器对太阳能电池板发电功率的使用率提高了10-30%，对光伏系统的稳固高效事情起到了至关主要的作用，这也是MPPT取代古板太阳能充放电控制器的一定性，然而MPPT算法的刷新，提高系统的效率和可靠性也将是MPPT以后的研究重点。