遮蔽條件下的光伏陣列最大功率點跟蹤算法

朱志宇，原琳，陳迅

（江蘇科技大學電子信息學院，鎮江 212003）

遮蔽條件下的光伏陣列最大功率點跟蹤算法

朱志宇，原琳，陳迅

（江蘇科技大學電子信息學院，鎮江 212003）

針對光伏發電系統在部分遮擋情況下所具有的高度非線性、時變不確定性和多個局部峰值等特點，研究了一種基于改進人工魚群算法的最大功率點跟蹤方法。此方法將人工魚群算法與擾動觀察法相結合，把最大功率點的搜索和跟蹤分開進行，充分考慮到兩者的相關性和獨立性，有效地提高了光伏發電系統的發電效率。通過Matlab仿真實驗表明：無論光伏陣列是否存在遮蔽現象，本算法均具有良好的最大功率點搜索和跟蹤效果，避免了局部極值點的影響。

最大功率點跟蹤；人工魚群算法；光伏陣列；部分遮擋

煤荒、電荒的出現及所倡導的低碳生活使得光伏發電受到人們的青睞。光伏發電與火力發電相比，有著能源清潔可再生，無動作部件，無噪聲等無可比擬的優勢。

為提高光伏陣列輸出效率，盡可能高效地利用太陽能，目前許多研究者針對光伏陣列電壓電流輸出曲線非線性的特點提出了多種最大功率點跟蹤（MPPT）方法。如文獻[1-10]介紹的擾動觀察法（P&O）、電導增量法、間歇掃描跟蹤法等，以及這些傳統方法的優化改進算法。但這些方法主要是針對光伏陣列在無遮蔽、理想光照條件下的最大功率點跟蹤。光伏發電系統實際應用中往往存在烏云、樹蔭、建筑物等物體的遮擋而產生遮蔽效應。以上方法在遮蔽情況下無法表現出優異的最大功率點跟蹤效果。文獻[11-12]提出的模糊免疫算法、粒子群優化算法PSO（particle swarm optimization）雖也針對部分遮擋情況下的光伏陣列最大功率點跟蹤，但模糊免疫算法控制復雜，粒子群優化算法易陷入局部極值，優化精度較差，在進化后期收斂慢，粒子趨于同一化，失去多樣性[13]。

本文提出一種基于改進的人工魚群IAFSA （improved artificial fish swarm algorithm）最大功率點搜索跟蹤算法，即將人工魚群算法與擾動觀察法相結合的最大功率點跟蹤方法，可實現對光伏陣列部分遮擋時的最大功率點跟蹤。人工魚群算法是文獻[14]于2002年提出的一種自下而上、基于行為的人工智能跟蹤算法，具有結構簡單、搜索速度快、搜索范圍廣的顯著特點，并且該算法對初值、參數選擇不敏感、魯棒性較強、簡單易實現。人工魚群算法仿照魚在水中的游弋行為，具體包括人工魚的覓食、聚群、追尾和隨機游走等行為。

改進的人工魚群算法首先利用人工魚群算法快速地搜索全局最大功率點，避免陷入局部極值，然后由擾動觀察法實時跟蹤系統的最大功率點。跟蹤過程中根據當前光伏陣列輸出功率的變化情況決定是否重新進行最大功率點的搜索。此方法將最大功率點的搜索和跟蹤分開進行，充分考慮到兩者的相關性和獨立性，有效提高了光伏發電系統的發電效率。

1 光伏陣列等效模型及輸出特性

本文假設光伏陣列由三個光伏組件串聯構成，如圖1。光伏陣列部分被遮擋即光照不均勻，各部分的入射光照強度分別為1 kW/m2、0.5 kW/m2、0.2 kW/m2，Iph1、Iph2、Iph3為以上對應的光照強度下的光生電流。

圖1 帶有旁路二極管的光伏電池組件模型Fig.1PV model with bypass diode

根據光生電流值正比于入射光的光照強度知Iph1〉Iph2〉Iph3，由文獻[15]得此時光伏陣列的電壓-電流關系式為

圖2 光伏陣列部分遮擋時P-V曲線Fig.2PV array configuration under partial shading

2 人工魚群算法與擾動觀察法相結合的MPPT方法

最大功率點跟蹤即尋求光伏陣列輸出功率最大化的過程。當光伏陣列被部分遮擋時其P-V曲線呈多峰特性，與無遮擋時的單峰特性不同。若采用擾動觀察法，假設初始狀態為圖2中的a點，增加擾動量后到達b點，此時a點功率Pa小于b點功率Pb，則繼續按原方向擾動，到達c點，此時Pb〉Pc，則按反方向擾動，通過不斷改變擾動量而使輸出功率在Pa、Pb之間來回震蕩而沒有跟蹤到實際的最大功率點。電導增量法求曲線最大值的過程即求dP/dV=0的過程。當光伏陣列被部分遮擋時其P-V曲線呈多峰，因此存在多個dP/dV=0的極值點。以上分析可知傳統的最大功率點跟蹤方法易使光伏陣列輸出功率陷入局部極值點而不易跟蹤到全局最大功率點。采用改進的人工魚群算法對光伏陣列被部分遮擋情況進行最大功率點搜索和跟蹤，系統結構如圖3。

圖3 MPPT控制電路結構圖Fig.3Sketch map of MPPT circuit control

圖4為基于改進人工魚群的最大功率點搜索跟蹤算法系統控制流程圖。

圖4 基于改進人工魚群的最大功率點搜索跟蹤算法Fig.4MPPT based on the IAFSA

基于IAFSA光伏陣列被部分遮擋情況下的最大功率點跟蹤步驟如下。

1）初始化魚群：初始化魚群規模數，以脈寬調制PWM（pulse width modulation）的占空比值作為人工魚群個體。

2）迭代計數器n清零。

3）評價所有個體，選對應的輸出功率最大的占空比及此時的最大功率值記錄到公告板。

4）執行人工魚群的覓食行為：設當前占空比為Di，在其感知范圍Visual內任取占空比Dj如公式（4），若Pi〈Pj則向Dj方向移動一步如公式（5），反之重新選取隨機占空比如公式（4），執行完規定的選擇次數后，若仍不滿足前進條件則隨機移動一步如公式（6），公式中的rand表示0到1之間的隨機數，step為移動步長。

5）執行人工魚群的聚群行為：用人工魚的當前狀態Di表示當前的占空比值，當di，j〈Visual時執行公式（7）～（9），如果Pc/nf〉δ×Pi，表明伙伴中心有較多的食物并且不太擁擠，則朝伙伴的中心位置方向前進一步，如公式（10），否則執行步驟4，Dc為探索當前鄰域內即di，j〈Visual的中心位置，即要得到的下一個及后續占空比值，di，j為兩人工魚之間的距離如公式（11），其中nf為探索當前鄰域內的伙伴個數，δ為擁擠度因子，δ=1/（α×nmax）。

6）執行人工魚群的追尾行為：當前占空比為Di，探索當前鄰域內的伙伴中在Dj取得最大功率，如果Pj/nf〉δ×Pi，表明伙伴Dj的狀態具有較高的食物濃度并且其周圍不太擁擠，則朝伙伴Dj的方向前進一步，如公式（12），否則執行步驟4。

7）比較Dsnext，Dfnext的大小，取較大值更新公告板記錄，迭代計數器n加1。

8）判斷是否達到設定的迭代次數，若達到則進入步驟9，否則返回到步驟3繼續完成迭代尋優計算。

9）當搜尋到全局最大功率點后，采用傳統的擾動觀察法進行全局最大功率點的跟蹤：以較小的固定步長在最大功率點左右各進行擾動觀察，左、右擾動后的功率值分別與前一次相應的擾動后的功率值比較，若偏差較大，說明外界環境條件改變使得光伏陣列輸出的最大功率點發生了改變，則返回步驟2重新進行最大功率點搜索，否則繼續執行步驟9。

3 仿真實驗

為了驗證所提方法的有效性，在Matlab軟件中對改進方法進行了仿真。光伏陣列模型仿真參數按照實驗室已有的光伏電池進行選擇，開路電壓為33.4 V，短路電流8.44 A。

3.1 光照均勻條件下IAFSA與P&O最大功率點跟蹤效果比較

光伏陣列受光照強度均勻，光強為1 kW/m2，環境溫度為25℃。分別采用IAFSA與P&O對已建立的光伏組件模型進行最大功率點跟蹤。IAFSA中視野范圍取值為3，步長為1.2，擁擠度因子取值為0.11，人工魚種群數為30，迭代次數取5，擾動步長取0.01。P&O中擾動步長取0.01。兩種方法對光伏陣列的最大功率點跟蹤效果如圖5。

圖5 光照均勻條件下IAFSA與P&O最大功率點跟蹤Fig.5MPPT of IAFSA and P&O under total illumination

由圖5知，在光照強度均勻的情況下，IAFSA 與P&O均能跟蹤到光伏陣列的最大功率點，并且采用IAFSA方法搜索及跟蹤到的最大功率點大于單獨采用P&O方法跟蹤到的最大功率點，因此在光照均勻情況下IAFSA與P&O相比，提高了最大功率點跟蹤的效率。

3.2 遮蔽情況下IAFSA與P&O最大功率點跟蹤效果比較

初始時刻光伏陣列受光照程度均勻，光強為1 kW/m2。3.5 s時光伏陣列部分被遮擋，光伏陣列不同區域的光照強度分別為1 kW/m2，0.5 kW/m2，0.2 kW/m2，其P-V輸出曲線如圖2，第一個峰值點功率值為82.853 W，第二個峰值點即最大功率點值為115.528 W，第三個峰值點為73.236 W。針對此條件分別采用IAFSA與P&O對光伏陣列進行最大功率點跟蹤，兩種算法中參數取值與3.1節中相同，跟蹤效果如圖6所示。3.5 s時光伏陣列在遮蔽情況下運行時，IAFSA搜索到的最大功率點值為115.524 W，P&O跟蹤到的最大功率點值為82.785 W。由此可知P&O在遮擋情況下沒有跟蹤到光伏陣列的最大功率點而是陷入了局部極值點的跟蹤，IAFSA在光伏陣列存在遮蔽情況仍能搜索及跟蹤到光伏陣列的最大功率點。

圖6 遮蔽情況下IAFSA與P&O的最大功率點跟蹤Fig.6MPPT of IAFSA and P&O under partial shading

3.3 遮蔽情況下IAFSA與PSO最大功率點跟蹤效果比較

光伏陣列在遮蔽情況下不同區域的光照強度分別為1 kW/m2，0.5 kW/m2，0.2 kW/m2，在3.5 s時溫度由25℃變為20℃，。分別采用IAFSA與PSO算法對光伏陣列進行最大功率點跟蹤，IAFSA算法中參數選擇與3.1節中相同，PSO中迭代次數為10，粒子數為30，學習因子1、2取值均為1.496 2，慣性權重取0.729 8。兩種算法的跟蹤效果如圖7所示。相比之下粒子群優化算法在跟蹤過程中使輸出功率產生波動，降低了發電效率。

圖7 IAFSA與PSO跟蹤算法比較Fig.7MPPT of IAFSA and PSO

4 結語

針對擾動觀察法等傳統方法進行光伏陣列部分被遮擋時的最大功率點跟蹤易陷入局部極值，一些智能算法跟蹤精度不高、控制復雜等特點，提出了一種基于改進的人工魚最大功率點跟蹤方法。該方法首先搜索到光伏陣列的最大功率點，然后由小步長擾動觀察法實現對光伏陣列最大功率點的實時跟蹤，提高了光伏系統的穩態性能和輸出效率，是一種行之有效的搜索跟蹤方法。

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Maximum Power Point Searching and Tracking of Partially Shaded Solar Photovoltaic Arrays

ZHU Zhi-yu，YUAN Lin，CHEN Xun
（School of Electronic Information，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang 212003，China）

The PV arrays is always partially shadowed when it is operated.In this condition the output get more complicated，which became highly nonlinear，time-variable uncertainty and exist multiple peaks.An improved artificial fish swarm algorithm is presented in this paper.The method combined artificial fish swarm algorithm with perturb and observe algorithm，so the maximum power point searching and tracking are separated.Considering both the correlation and independence that effectively improved the generating efficiency of the photovoltaic system.The simulation experiment indicates that no matter the PV arrays is partially shaded or not，the algorithm produces a good effect on searching and tracking the global maximum power point of the PV arrays and avoids falling into the local maxima.

maximum power point tracking（MPPT）；artificial fish swarm algorithm（AFSA）；PV arrays；partial shadowing

TM615

A

1003-8930（2013）04-0063-05

朱志宇（1971—），男，博士，教授，碩士生導師，研究方向為電力系統控制、非線性系統濾波。Email：zzydzz@163.com

2012-05-03；

2012-06-03

江蘇高校優勢學科建設工程資助項目

原琳（1987—），女，碩士研究生，研究方向為光伏并網發電技術。Email：zhenjiangyuanlin@126.com

陳迅（1976—），男，博士，副教授，碩士生導師，研究方向為自動化檢測裝置、嵌入式系統。Email：justlab@163.com