《基于变步长扰动观测法的光伏发电最大功率点控制策略》
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摘 要：本文基于扰动观测分析最大功率点追踪算法的优缺点,提出了一种基于变步长的光伏MPPT控制方法,并进行仿真研究.结论如下：改进的扰动观测法可以减少稳定时间,增加稳定精度,减弱稳定扰动,具有更好的输出特性,能对环境变化快速响应,并且具有良好的跟踪特性.
关键词：光伏发电;最大功率跟踪;变步长;扰动观测法
中图分类号：TM615文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）04-0126-03
Abstract： In this paper, based on the disturbance observation and analysis of the advantages and disadvantages of MPPT algorithm, a photovoltaic MPPT control method based on variable step size was proposed and simulated. The conclusion is as follows： the improved disturbance observation method can reduce the stability time, increase the stability accuracy, weaken the stability disturbance, he better output characteristics, can respond to the environmental change quickly, and he good tracking characteristics.
Keywords： photovoltaic power generation;maximum power tracking;variable step size;perturbation and observation method
隨着能源枯竭和环境污染状况越来越严重,太阳能和风能等新能源已逐渐引起世界关注,成为世界能源非常重要的部分.太阳能具有分布广泛、清洁、无污染、安全的优点,因此成为最有价值的新能源之一.随着太阳能发电系统的飞速发展,太阳能发电系统已成为国内外众多专家学者的研究热点[1-2].为了提高太阳能发电系统的利用效率,始终以最大功率点（Maximum Power Point,MPP）运行太阳能电池作为当前研究的重点和热点,因此需要对最大功率点跟踪（MPPT）技术进行更深入的研究.
目前,相关领域的专家和学者对MPPT的研究更加广泛,各种MPPT算法正在涌现.最大功率点跟踪方法较多,如扰动观测法、恒定电压法、模糊控制方法和导纳增量法.杨旭等人的研究[3]优化了扰动观测方法,并通过在相邻矩的功率变化较大时使用较大的步长,在功率转换较小时使用较小的步长来有效提高跟踪效率.邱星星等人的研究[4]中提出的功率预测变步长扰动的观测方法可以很好地解决跟踪速度与稳态精度之间的矛盾,并且在外部环境突然变化时,具有很强的抗干扰能力.刘慧文等人的研究[5]将光伏阵列的输出功率变化间隔分为三个部分,并通过确定区间和选择步长来有效确定跟踪效率.王杰、吕晨旭和孙志松[6-8]分别采用模糊控制、神经网络控制和克隆选择算法来实现快速和高效控制.但是,由于算法的复杂性,实际上很难大规模推广,并且目前仅限于实验室模拟和理论研究.本文基于扰动观测分析最大功率点追踪算法的优缺点,提出了一种基于变步长的光伏MPPT控制方法,并进行仿真研究,仿真结果表明该方法具有更好的稳定性.
1 光伏发电
1.1 光伏电池电路模型
光伏电池的等效电路如图1所示.
图中,[Iph]为光生电流;[Id]为流入二极管的电流;[I]为光伏电池输出的电流;[V]为负载端电压;[R]为电池的负载电阻;[Rs]和[Rsh]分别为等效串并联电阻.光伏电池的输出I-V特性为：
式中,[I0]为光伏电池内部等效二极管PN结反向饱和电流;[q]为电荷量,值为[1.6×10-19]C;[k]为玻尔兹曼常数,值为[1.38×10-23]J/K;[T]为绝对温度,[K].
光伏发电最大功率点追踪的实现本质上是一个自动优化过程,也就是说,通过控制端电压或其他物理量,光伏电池可以在各种光照强度和温度环境变化下智能地发出最大功率.
光伏发电的最大功率点（Maximum Power Point,MPP）为光伏阵列I-V特性曲线上的峰值,当工作点位于该点时,光伏阵列达到最大的能量转换效率,光伏电源产生的功率最大.
2 改进算法
在现有的传统扰动干扰法MPPT算法中,由于步长是固定的,因此不能同时考虑响应因子和稳定性精度.鉴于干扰观测方法的不足,可以采用变步长光伏发电MPPT控制算法.该算法的流程图如图2所示.
通过实时检测光伏输出电压[U（k）]和输出电流[I（k）],并计算电流输出功率[P（K）],然后,在下一个时刻检测太阳能电池的输出电压[U（k+1）]和输出电流[I（k+1）],在下一个时刻计算相应的输出功率[P（K+1）],最后得到[dP/dU].根据[P-U]曲线的斜率可知,当与MPP点的距离越近时,则[|dP/dU|]越小;当离MPP越远时,则[|dP/dU|]增加.比较两个相邻时间的[|dP/dU|],若[|dP/dU|]的当前值大于前一时刻的值,表明实际工作点距离MPP较远.此时,[N]可以输出更大的值.通过选择适当的[N1],可以将实际工作点快速定位在MPP的当前值附近.[|dP/dU|]选择较小的[N2]值以确保稳态跟踪精度.通过修改步长因子,光伏MPPT系统既具有较快的跟踪速度,又具有较不稳定的状态振动.在这里,需要根据不同的系统连续获得[N1]和[N2]的某些值.
3 仿真结果比较分析
3.1 传统扰动观测法仿真分析
在标准状况下,即[T等于25]℃,[S等于1 000]W/m2,取步长0.000 5,采用基本扰动观测法进行仿真分析,仿真结果如图3所示.由图3可知：系统实现MPPT所需时间约为0.44s,输出功率、电流、电压均有不错的精度,但由于扰动观测法的固有缺陷,输出电压和输出电流在最大功率点附近仍存在一定的波动,其值在允许波动范围之内.
3.2 改进的变步长弱振荡方法仿真分析
采用改进后的变步长弱振荡扰动观测法,一级步长采用0.002,以期望获得较快跟踪速度,二级步长采用0.000 5,以获取更高精度,其仿真结果如图4所示.由图4可知：系统以较快的速度实现了MPPT,时间约为0.16s,由于二级步长采用了较小的值,因此至少与直接采用步长0.000 5具有相同的精度,保证使用此技术处理后的每个参数的误差极小,几乎与处理前的稳定平均值相同.与现有算法相比,改进后的算法减少了能量损失,并有效提高了光伏阵列的效率;改进后的算法可以更好地平衡跟踪速度和稳态精度,有效解决了传统算法精度和速度之间的实际矛盾.可见,在标准状态下,改进的干扰观测方法具有较高的性能.
4 结论
本文研究了擾动观测MPPT扰动的基本方法,并提出了一种可变步长的扰动观测方法,以解决两个方面的固有缺陷,同时进行了仿真研究.结论如下：改进的扰动观测法可以减少稳定时间,增加稳定精度,减弱稳定扰动,具有更好的输出特性,能对环境变化快速响应,并且具有良好的跟踪特性.
参考文献：
[1]杭凤海,杨伟,朱文艳.光伏系统MPPT的扰动观测法分析与改进[J].电力系统保护与控制,2014（9）：110-114.
[2]刘立群,王志新,顾临峰.基于改进模糊法的分布式风光互补发电系统MPPT控制[J].电力系统保护与控制,2011（15）：70-79.
[3]杨旭,曾成碧,陈宾.基于广义动态模糊神经网络的光伏电池MPPT控制[J].电力系统保护与控制,2010（13）：22-25.
[4]邱星星,何怡刚.基于功率预测的最优梯度变步长MPPT算法的研究[J].电源技术,2016（10）：1965-1968.
[5]刘慧文,王生铁,温素芳,等.光伏系统区段划分变步长MPPT算法设计[J].可再生能源,2018（8）：1151-1157.
[6]王杰.基于模糊控制的光伏发电系统MPPT的研究[D].淮南：安徽理工大学,2018.
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光伏发电和新能源引用文献:
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