局部遮陰下光伏系統MPPT研究與優化

吳 琨， 王 磊， 王秋實， 陳 東

(1.遼寧工程技術大學 電氣與控制工程學院，遼寧 葫蘆島 125105;2.浙江艾羅電源有限公司，浙江 杭州 310000)

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局部遮陰下光伏系統MPPT研究與優化

吳 琨1， 王 磊2， 王秋實1， 陳 東1

(1.遼寧工程技術大學 電氣與控制工程學院，遼寧 葫蘆島 125105;2.浙江艾羅電源有限公司，浙江 杭州 310000)

為了解決光伏發電系統中，光伏電池在環境中被樹葉、建筑物、云層等遮擋造成局部陰影，導致光伏電池出現運行不穩定和輸出功率降低的問題,提出了一種基于改進自適應動態慣性權重并引入粒子尋優目標適應度評判系數的優化粒子群算法(GPPSO)。將GPPSO應用于復雜自然環境條件下的最大功率點跟蹤(MPPT)，結果表明：雙重優化后的算法有效提高了局部精確搜索和尋優空間全局收斂能力，在目標函數最優求解過程中，精度和收斂速度都明顯提高，較快地適應環境遮陰變化，能夠在復雜的自然環境中準確地對光伏發電系統最大功率點進行跟蹤，提高光伏系統發電效率。

光伏系統； 遮陰條件； 改進粒子群優化算法； 最大功率點跟蹤效率

0 引 言

作為一種新興的清潔、可再生綠色能源，太陽能已經在世界范圍內受到高度重視并取得了長足進展，基于太陽能的光伏發電有望成為緩解全球性能源危機和日益嚴重的環境問題的關鍵技術之一[1]。光伏(photo voltaic,PV)發電系統中，由于光伏陣列長期工作在戶外，光伏電池在工作中被樹葉、建筑物、云層等障礙物遮擋而局部產生陰影，導致光伏電池輸出特性受到巨大影響，光伏電池P-V特性曲線會出現多個局部峰值點，造成系統最大功率點跟蹤(maximum power point tracking,MPPT)困難[2]。

如何更加高效地利用太陽能資源是當今光伏發電行業面臨的刻不容緩的一大難題。目前，國內外很多學者致力于光伏陣列的MPPT問題研究，積累了豐富而寶貴的經驗，大多數MPPT方案適用于理想光照條件下，應用于固定局部陰影條件下。針對復雜自然遮陰條件，光伏陣列輸出功率多峰值導致最大功率跟蹤難，低效率的難題，使用傳統MPPT研究方法鮮有取得突破性的進展[3～5]。本文充分模擬研究了由多個局部自然陰影動態變化組成的復雜陰影遮蓋條件下光伏電池和光伏陣列輸出特性，在此基礎上，提出了一種基于改進自適應慣性權重系數,同時,引入了尋優目標適應值評判系數的優化粒子群(GPPSO)算法，將其應用于復雜自然遮陰條件下光伏陣列的MPPT。通過建立復雜自然遮陰條件下的光伏陣列數學模型，得到更加精準的光伏電池輸出特性函數，設計了基于GPPSO的光伏發電系統MPPT系統，最后制作了實驗樣機，搭建實驗平臺，進行了實驗和分析研究，結果表明：該方法使整個MPPT控制系統的動態和穩態性能得到提高，避免了局部最優解的情況，有效提高光伏列陣的輸出和太陽能利用效率。

1 復雜遮陰環境下光伏陣列建模分析

1.1 單體光伏電池數學模型

考慮到復雜自然遮陰環境導致光伏發電系統MPPT誤差，要提高光伏陣列工作效率，首先要研究局部陰影對光伏陣列輸出特性的影響[6]。研究所采用的單體光伏電池，其規格參數為：最大輸出功率Pm=100 W,開路電壓Uoc=40 V，短路電流Isc=3 A，最大功率點電壓Um=35 V，最大功率點電流Im=2.8 A，選取參考溫度為25 ℃,參考光照為1 000 W/m2。通過簡化光伏電池的內部電路結構及其外部輸出特性，得到單體光伏電池等效電路如圖1所示。

圖1 單體光伏電池的等效電路模型

圖中Rl為光伏電池的輸出負載，Ul為光伏電池輸出電壓，Il為電池輸出電流，Rsx和Rsh分別為電池內部串聯等效電阻和旁漏電阻，其中Rsh的阻值一般較大，多為幾千歐，Rsx值一般為1 Ω左右，可忽略不計，Ivd為流過等效二極管的電流稱為暗飽和電流，Iph為光生電流。

分析上述光伏電池等效電路模型和電路的伏安特性，可以得到單體光伏電池的特性方程如式(1)～式(5)所示

Il=Iph-Ivd-Ish

(1)

Iph=[Iscr+K1(T-25)]λ/100

(2)

(3)

(4)

(5)

式中Io為光伏電池暗飽和電流；q為電子的電荷量；K為玻爾茲曼常數；T為光伏電池的溫度；Tr為參考溫度；Ido為參考溫度下暗飽合電流；Eg為半導體材料的禁帶寬度；A為理想因子；Iscr為標準測試條件下光伏電池的短路電流；K1為短路電流的溫度系數；λ為日照強度[7,8]。

綜上分析，可得光伏電池的輸出功率表達式

(6)

式中CT為溫度系數，A/K。

1.2 光伏陣列多峰數學模型分析

分析上述光伏電池的輸出功率表達式，可以得出，光伏電池的輸出特性與光照強度以及環境溫度有關，并且呈非線性關系。受單體光伏電池輸出功率小的限制，實際的大規模光伏系統中，通常會將多個單體光伏電池進行串、并聯組合，以組成大規模光伏陣列來滿足負載大輸出功率的需求。串并聯后,考慮復雜遮陰條件的光伏陣列多峰模型數學模型為

(7)

Uarray=maxUl

(8)

式中np,ns分別為光伏電池的并聯個數和串聯個數;Iarray,Uarray分別為光伏陣列的輸出電流和輸出電壓;Ul,Il分別為單個串,并聯光伏電池的輸出電壓,輸出電流。

1.3 光伏陣列特性曲線分析

當太陽光照均勻分布的情況下，光伏陣列的P-U特性曲線只有一個峰值即最大功率值點，圖2、圖3分別為不同光照條件和不同溫度條件下光伏電池的P-U特性曲線。當太陽能光伏電池板受到環境中障礙物遮蓋光伏電池被時，其功率特性曲線會出現多個極值的情況，因此,導致MPPT時會遇到多個局部最大值，如圖4曲線所示，此時求出的最大功率可能并非實際的最大功率點，從而出現較大誤差。

圖2 不同光照條件下光伏電池的P-U特性曲線

圖3 不同溫度條件下光伏電池的P-U特性曲線

圖4 光伏陣列復雜遮陰條件下多峰值P-U特性曲線

2 基于GPPSO算法光伏系統抗干擾的MPPT實現

2.1 粒子群優化算法原理

粒子群優化(particle swarm optimization,PSO)算法是一種簡單而有效的啟發式算法， 假設每個尋優問題的解都是搜索空間的一個粒子，第i個粒子在n維空間里的坐標位置和速度可表示為[9,10]

Xi(t)=(xi1,xi2,…,xin)

(9)

Vi(t)=(vi1,vi2,…,vin)

(10)

在對n維向量空間上第i個粒子k+1次迭代速度和位置的更新可以由以下尋優化推導方程式(11)～式(12)描述

(11)

(12)

在最大化目標尋優問題中，定義目標函數值f(X)越大，其適應值越優秀，兩個極值定義如下式所示

(13)

f(Pg)=max[f(Pi)],1≤i≤n

(14)

式中 f為目標函數，用來存儲當前尋優最好的位置，應該取最大化。

2.2 GPPSO算法

以PSO算法為基礎，提出改進種群粒子數目、優化自適應慣性權重系數，同時，引入目標適應度函數權重系數比較以提高收斂速度和精度的優化粒子群算法，即GPPSO。

1)優化自適應慣性權重系數

算法的慣性系數表達式調整為

(15)

式中f為當前粒子適應值;fave為所有粒子的平均適應值;fmin為全局粒子中最小適應值。經過改進自適應慣性權重系數后，保證了算法全局尋優和局部搜索的動態平衡，兼顧提高了搜素精度和優化收斂速度。

2)修正全局粒子個數

(16)

迭代更新的判別操作過程如式(17)所示

(17)

式中 a∈[0,1]，本文中，根據光伏發電系統的實際要求，取a=0.05。

2.3 基于GPPSO算法在光伏發電MPPT中應用

GPPSO算法在優化求解復雜多變量函數和多峰值系統尋優時，具有收斂速度快、動態特性好、搜索精度高、不易陷入局部最優值的優點，因此適合自然環境導致光伏電池局部遮陰下最大功率點多峰值模型尋優問題。

將光伏陣列的輸出電壓Uout定義為粒子尋優空間的位置變量Xi，總輸出功率Pout定義為粒子群尋優化目標函數f，通過傳感器對光伏電池輸出電流、輸出電壓值進行實時采樣，然后計算出光伏電池的瞬時總輸出功率Pout，當粒子的目標函數值優于平均目標值，則減小該粒子的慣性權重系數，反之則增大該粒子的慣性權重，使得粒子在尋址空間具有更好的搜索視野[11～13]。其次,在運用該算法實施光伏發電MPPT時，可以充分發揮算法中引入的目標適應值判定系數的優勢，避免實時計算采樣時刻的最大功率帶來劇烈的輸出功率振蕩。具體操作為，通過計算相鄰兩個采樣時刻的功率變化率 (如式(18)所示)作為PSO算法目標函數適應值判定系數，結合上文分析，當K≤0.05時，PSO算法停止迭代,以此提高收斂速度，避免冗余迭代。此時定義的目標函數(即總輸出功率表最大值Pout)等同于上文中目標適應值評判系數

(18)

式中 Pi為當前采樣時刻光伏陣列瞬時輸出功率。

以上文的單體光伏電池為例，此時系統MPPT算法的適應值函數和全局尋優的目標函數Pg(即光伏電池輸出總功率Pout)如式(19)～式(20)所示

(19)

(20)

式中 Ii,Si及Ti分別為單個光伏電池的輸出電流、光照強度、參考溫度；Pout(Ii,Si,Ti)為光伏電池的輸出功率，i=1,2,3，…，n；本文設計使用4個光伏電池，因此，取i=4，設定計算溫度為25 ℃，通過調用適應度函數可以得到輸出功率值的大小，即目標函數，調用次數由目標函數的適應值判定系數K確定，K為變量，當目標函數適應值判定系數K達到迭代終止條件，停止迭代并進入局部尋址空間進行更精確尋優化操作。

3 光伏系統抗干擾MPPT模擬實驗與分析

為了驗證本文提出的基于改進自適應慣性權重，同時引入目標函數適應值評判系數雙重優化的PSO算法在實際光伏發電系統中的有效性和可行性，設計制作了一臺150W具有MPPT控制模塊的光伏發電DC—DC變化器樣機，并構建了基于DSP數字控制具有MPPT功能的光伏發電系統(系統結構參見圖5)實驗平臺。在實驗平臺上進行了實驗，采用3臺可編程直流電源和1塊光伏電池模擬光伏發電系統實際工作中，自然環境下導致光伏電池局部陰影和固定局部陰影兩種情況下，光伏陣列輸出功率多峰值和不平衡現象。

具體操作采用恒壓變流模式，在保持直流電源輸出電壓20V不變的情況下，通過動態調節直流穩壓電源，使輸出電流范圍從5A到2A再到5A連續運行，分別采用傳統PSO算法和本文提出的GPPSO算法下變換器的輸出波形如圖6所示。

圖5 基于DSP控制具有MPPT功能模塊的光伏發電系統

圖6 基于兩種PSO算法的光伏列陣輸出功率波形

分析圖6實驗波形可知，與傳統PSO控制算法相比，采用本文提出的GPPSO的算法，系統動態響應速度更快，穩態精度更好，系統具有更好的跟蹤性能。

4 結 論

本文分析了自然環境導致光伏電池局部遮陰條件下太陽能發電系統出現的運行不穩定和輸出功率多峰值現象，分析了傳統PSO算法只能適應固定局部陰影時MPPT，而不能應用在復雜的自然環境導致的遮陰條件的缺點，提出了一種GPPSO算法。本文將提出的基于GPPSO算法抗自然環境下導致的復雜遮陰條件光伏陣列MPPT系統，與傳統PSO算法的進行對比實驗和仿真。實驗結果表明：該算法兼顧提高了系統的全局尋優求解和局部精確搜索能力，改進后的算法能夠較快適應環境變化，避免冗余迭代、系統的“早熟”和局部最優問題，較大程度上起到了提高光伏列陣的工作效率，可以推廣應用在大規模的光伏發電系統。

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Research and optimization on MPPT of PV systems under shading

WU Kun1， WANG Lei2， WANG Qiu-shi1， CHEN Dong1

(1.College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao 125105,China;2.Zhejiang SolaX Power Co Ltd,Hangzhou 310000,China)

In order to solve the problem of unstable operation and output power decreasing of photovoltaic(PV) cells caused by partial shade due to leaves,buildings,clouds,etc,propose a maximum power point tracking(MPPT) of the shading condition PV systems based on GPPSO,and use it for MPPT of the complex shading condition PV systems.Results show that double optimized algorithm effectively improves the local accurate searching and global convergence ability of optimization space,in the process of the optimal solving of objective function,precision and convergence speed are improved obviously,which can rapidly adapt to environmental shade changes,can accurately track the maximum power point in complicated environment,and improve efficiency of PV systems.

photo voltaic(PV)systems; shade conditions; improved particle swarm optimization(PSO)algorithm; maximum power point tracking(MPPT)efficiency

10.13873/J.1000—9787(2017)07—0038—04

2016—08—08

TM 46

A

1000—9787(2017)07—0038—04

吳 琨(1991-)，男，碩士研究生，研究方向為電力電子變換技術，E—mail:wukun024@163.com。