基于SVM改進擾動法的MPPT研究

黃悅華，饒超平，王飛，游文娟

(三峽大學電氣與新能源學院，湖北宜昌443002)

基于SVM改進擾動法的MPPT研究

黃悅華，饒超平，王飛，游文娟

(三峽大學電氣與新能源學院，湖北宜昌443002)

光伏發電憑借其開發簡單、安裝維護方便等優勢，得到了廣泛的應用，在眾多新能源發電中占據著重要的地位。但是該技術存在輸出功率不穩定、光能-電能轉換率比較低等因素，在很大程度上遏制著光伏發電的進一步發展。為了提高光伏發電技術的光電轉換率和穩定其功率輸出，在分析光伏發電的模型和最大功率點跟蹤(MPPT)技術的基礎上，提出一種改進的控制方法，并利用Simulink仿真軟件對該控制方法下的光伏發電系統進行仿真分析，通過仿真得出的最大功率點跟蹤曲線證明提出的改進控制方法可以在很大程度上減少擾動次數和跟蹤時間，有效地提高最大功率點的跟蹤精度和速度。

光伏發電；光電轉換率；MPPT；Simulink仿真

光伏發電在眾多新能源發電中占據著重要的地位。在光伏發電中應用最多的控制技術是最大功率點跟蹤(MPPT)技術，該技術的主要方法又有以下幾類：電導增量法、擾動觀察法、恒定電壓法、神經網絡控制法等等。這幾種方法各有優勢，但也都存在不足之處，例如電導增量法的控制比較復雜，對采樣值的精度要求很高；擾動觀察法難以確定步長，并且在最大功率點處會發生震蕩；恒定電壓法在溫度較高時輸出功率會嚴重偏離最大功率點；神經網絡控制算法復雜。為了更好地控制光伏發電系統，本文結合擾動觀查法和支持向量機技術提出一種改進的MPPT算法——基于SVM改進擾動法的MPPT算法，該算法可以通過改變擾動觀測值的步長大小迅速實現最大功率點跟蹤控制。通過搭建Simulink仿真模型進行仿真驗證，來驗證該改進算法是可行的。

1 光伏電池的模型

光伏電池是把光能轉化成電能的裝置，如圖1所示，光伏電池的等效電路相當于是一個電流源和一個二極管并聯組成，其中電流源為光生電流；流過二極管的電流為暗電流，用表示；旁路電阻用表示，流過的電流用表示；光伏電池的輸出電流為；為光伏電池輸出電壓；為串聯電阻；為電池的負載電阻[1]。

圖1 光伏電池的等效電路

式中：為Boost升壓斬波電路開關管觸發信號的占空比。根據式(2)可以看出通過改變占空比的值就可以實現光伏電池輸出電壓的改變，實現其最大功率跟蹤。

圖2 光伏電池電壓電流輸出特性

2 光伏電池的技術參數和特性曲線

光伏電池的技術參數為：功率50 W；短路電流3.35 A；開路電壓21.6 V；最佳動作電壓17.6 V；最佳動作電流2.85 A；溫度25℃。

以Matlab/Simulink仿真軟件為平臺搭建起光伏電池的仿真模型和光伏電池的P-V特性曲線仿真模型。采用ode23tb剛性算法為仿真算法對仿真模型進行仿真計算，測出光照特性曲線(圖3)、溫度特性曲線(圖4)和功率特性曲線(圖5)。

圖3 光照特性曲線(25℃，光學大氣質量為AM 1.5)

圖4 溫度特性曲線(1 000 W/m2)

圖5 光伏電池P-V特性曲線(25℃，AM 1.5)

3 光伏發電MPPT的Simulink仿真

3.1 太陽能系統擾動觀察法仿真結果

圖6所示為搭建的光伏發電MPPT算法的Simulink仿真模型，在該模型中供電電源為光伏電池，Boost升壓電路為主電路，，開關頻率1 000 Hz，環境溫度設為25℃，采用ode23tb剛性算法進行仿真。

圖6 光伏發電最大功率點跟蹤Matlab仿真模型

如圖6所示，將仿真模型中的開關S1調至右邊進行MPPT跟蹤仿真。結合Matlab中的Embeded Function模塊進行擾動觀察法程序的編寫，設定5個計數周期采樣一次，仿真時設定光照強度隨時間的變化而變化，仿真結果如圖7、圖8所示。從仿真結果可以看出在最大功率點附近，占空比與功率都出現振蕩現象，這是由擾動觀察自身缺點造成，因此需要對擾動觀察法進行改進來去掉這種震蕩現象。

3.2 基于SVM改進擾動法的仿真實現

3.2.1 基于擾動觀察法的改進MPPT算法

為了解決擾動觀察法造成的震蕩現象，本文提出了改進的MPPT控制算法——基于SVM的改進擾動法：

(1)確定輸入、輸出量(也就是確定訓練樣本)，假設訓練樣

圖7 占空比變化曲線(25℃，AM 1.5)

圖8 功率變化曲線(25℃，AM 1.5)

(2)利用式(3)對訓練樣本數據進行歸一化處理：

(3)選擇式(4)所示的徑向基核函數和決策函數，確定懲罰因子和核參數σ的值：

(4)對上述歸一化處理的數據進行回歸計算，計算出在不同的光照條件下光伏電池的最佳動作電壓值，并繪制出最佳電壓的回歸預測表。

(5)當光照條件發生變化時，先在預測表中查找該光照強度下光伏電池對應的最佳動作電壓，并對該電壓值進行跟蹤，通過擾動觀察法確定該電壓值是否達到了最大功率點，如果預測的值和擾動法得到的尋優值存在5%的誤差，那么就利用表中與當前光照強度最接近的最佳動作電壓指直接跟蹤，并利用擾動法來確定最佳動作電壓，將新數據加入訓練數據重新進行預測。

3.2.2 基于SVM改進擾動觀察法MPPT控制算法的仿真

選擇溫度為25℃，光學大氣質量為AM 1.5時，不同光照強度下的10個測量數據作為訓練數據(通過Matlab光伏電池模型仿真實驗得到)，如表1所示。

根據改進算法建立SVM預測模型，利用LIBSVM進行回歸預測，得到如表2所示的SVW回歸預測分析。通過查表確定占空比的初值和10組訓練數據，根據SVM預測的動作電壓值計算出對應的占空比，得到SVW預測后最佳動作電壓對應占空比值，如表3所示。

圖9所示為原始數據與預測數據的對比，預測數據均方差=3.893×10－4。利用改進的算法進行仿真計算[3]，得到如圖10所示的最大功率跟蹤曲線。

表1 不同光照強度下的最佳動作電壓

表2 SVW回歸預測分析結果

表3 SVW預測后最佳動作電壓對應占空比值

圖9 SVM預測最佳動作電壓曲線

對比圖10和圖8可以看出基于SVM的改進擾動觀測法在很大程度上縮短了最大功率點的跟蹤時間，并基本上消除了跟蹤震蕩現象，減少了擾動次數，提高了最大功率點的跟蹤精度和速度，提升了光伏發電的性能，驗證了該改進算法的正確性。

圖10 SVM算法下最大功率跟蹤曲線(25℃，AM 1.5)

4 總結

在光伏電池工程應用中常用的數學模型與電路模型的基礎上建立光伏電池模型，通過Matlab/Simulink軟件進行仿真分析。在擾動觀察法的基礎上提出改進算法，改進后的算法能根據功率變化關系自動決定占空比變化的幅度，更快地實現最大功率點的跟蹤，在最大功率點附近震蕩時，能快速地實現對其震蕩閉鎖。

[1]曹倩茹.光伏點的最大功率跟蹤研究[D].西安：西安科技大學，2006.

[2]馬秀娟，吳佳宇.光伏電池最大功率跟蹤算法的研究[J].電源世界，2009(6)：7-8.

[3]黃先偉，張淼.參數辨識在光伏發電控制系統中的應用[J].陜西電力，2009(1)：3-6.

MPPT study of perturbation method based on modified SVM

HUANG Yue-hua,RAO Chao-ping,WANG Fei,YOU Wen-juan

The development of photovoltaic power generation with its simple,convenient installation and maintenance and other advantages,was widely used,and played an important role in a number of new energy power generation. But unstable power output and low light-electricity conversion rate were existed.The further development of photovoltaic power generation was greatly restricted.In order to improve the photoelectric conversion rate and stabilize the output power of photovoltaic power generation,in the analysis of the model and the maximum power point tracking(MPPT)technology,an improved control method was proposed,and the simulation and analysis was carried out using the Simulink simulation software of photovoltaic power generation system on the control methods. The maximum power point simulation result shows that the improved tracking curves show that the number of disturbance and tracking of time can be reduced to a great extent,and the maximum power point tracking accuracy and speed could be effectively improved.

photovoltaic power generation;photoelectric conversion rate;MPPT;Simulink simulation

TM 914

A

1002-087 X(2015)03-0529-04

2014-08-06

黃悅華(1972—)，男，湖北省人，教授，主要研究方向為智能控制、檢測與自動化裝置、電工材料、智能電網及其裝備。