一種基于環(huán)境自適應的光伏發(fā)電系統MPPT算法研究

孫軼群 劉佳 劉超君 劉家權

摘 要：目前，光伏電池最大功率跟蹤（MPPT）算法主要有智能型和傳統混合型。前者魯棒性強，但算法復雜;后者便于實現，但對環(huán)境變化跟隨性較弱，且損耗嚴重。對此，提出一種光伏發(fā)電系統環(huán)境自適應式的新型MPPT算法，該算法引入光伏電池環(huán)境修正參數變量，實時修正最大功率電壓，使最大功率電壓實時跟隨環(huán)境變化，并減小后續(xù)電導增量法尋優(yōu)步長。結合光伏電池行為模型，經理論推導說明該算法對環(huán)境條件變化具有較好的適應性，并通過電磁暫態(tài)仿真軟件搭建兩級式三相光伏并網系統，驗證該算法在電力系統應用中的有效性。

關鍵詞：MPPT;自適應;修正參數;電導增量法

Abstract：At present， the algorithm of the photovoltaic （PV） array's maximum power point tracking （MPPT） is mainly operated by intelligent and traditional hybrid modes. Nevertheless， it is complex and easily traps into local optimal. The latter is easy to implement， but it has worse the following performance and serious loss. Consequently， a new environment self-adaptation MPPT algorithm of the PV power system is presented in this paper. According to the modified parameter variables of environment， the UMPP is adjusted with environment change in real time. And then it can reduce the step size of the subsequent optimization procedure of incremental conductance algorithm. Based on the feasible model of PV cell and through theoretical derivation， the following performance of the new MPPT algorithm is demonstrated. Through the boost two-stage of PV 3-phase converter and the transient simulation software the effectiveness of the new MPPT is verified.

Key words：MPPT;self-adaptation;modified parameter;incremental conductance algorithm

0 引言

目前光伏發(fā)電系統普遍采用最大功率點跟蹤（MPPT）控制方法有傳統混合型與智能型兩種模式。傳統混合型[1-2]主要基于固定電壓（C&V）法、擾動觀察（P&O）法、電導增量（I&C）三種基本方法，以及各方法的混合使用。混合型方法簡單、被測參數少，跟隨外界環(huán)境變化，但實際應用中在最大功率點附近擾動較大，且容易受環(huán)境影響 ，魯棒性差，功率損耗大。智能型[3-5]主要有神經網絡算法、模糊算法、粒子群算法、人工魚群算法等， 其魯棒性、靈活性和適應性較好，但算法復雜。

本文計及光伏發(fā)電系統工程實際，以光伏電池行為模型為依據，基于環(huán)境修正法，引進電壓修正參數ΔU，PI控制環(huán)節(jié)，實時調節(jié)直流斬波器占空比D，加快最大功率點電壓Um尋優(yōu)速度，減小功率損耗，使最大功率點電壓Um實時跟隨環(huán)境條件變化，并減小后續(xù)電導增量法（I&C）尋優(yōu)步長，快速、準確實現光伏電池MPPT，既改善傳統MPPT算法易受環(huán)境影響，功率損耗較大的缺點，又避免智能型MPPT算法復雜劣勢。

1 光伏電池數學模型

根據光伏半導體電壓-電流特性[6]，則其輸出特性如式（1）所示。

2 環(huán)境自適應式MPPT控制

2.1 控制算法

圖1給出新型MPPT算法控制流程圖，如圖1所示。

3 并網逆變器控制

本文采用兩級式三相光伏陣列并網系統直流電壓Udc外環(huán)、電流內環(huán)控制，如圖2所示。

4 仿真分析

以海納通太陽能多晶硅SW-260W-P型號的太陽電池模塊為例。四個標準條件測試參數：開路電壓Uoc=43.7 V;短路電流Isc=7.83 A;最大功率點電壓Um=35 V;最大功率點電流Im=7.43 A;光伏電池最大輸出功率Pm=260 W。三個補償參數a、b、c分別為8e-4、0.2、1.5e-3。根據圖2，通過Simulink搭建仿真模型。設置以下環(huán)境條件變化場景：I、保持光照強度不變（S=1e3W/m2），0.3 s～0.5 s溫度由標準溫度漸變至0 ℃，0.5 s時突變至50 ℃;II、保持溫度不變（T=25 ℃），0.3 s～0.5 s光照由標準光照強度漸變至600 W/m2，0.5 s時突變1 200 W/m2;III、0 s～1 s溫度由0 ℃漸變至50 ℃，光照強度由600 W/m2漸變至1 200 W/m2，如圖3、圖4所示。

C&V法所控電壓、電流也均未能較好跟隨環(huán)境變化。場景II時：環(huán)境自適應算法、變步長算法時電流能夠跟隨光照條件變化，電壓能夠根據實際光照強度影響進行相應調整。在0.5 s光照強度突變時環(huán)境自適應算法對其所控輸出電壓具有更強抑制作用。如表2所示。

表2給出場景I、II光伏陣列輸出特性比較結果，其中：βn=[實際值-理論值]/理論值，（n=1，2，3）。結合圖3和圖4，表1和表2，可以看出環(huán)境自適應算法跟隨性優(yōu)于C&V法、變步長法，功率損耗小于C&V法、變步長法，且電壓與電流穩(wěn)定性也均優(yōu)于其他兩種算法。

6 總結

本文針對適用于光伏發(fā)電系統并網工程實際，基于光伏電池行為模型，引入環(huán)境修正參數，提出一種基于環(huán)境自適應MPPT算法，實時修正光伏陣列最大功率電壓Um，提高最大功率點Pm跟蹤速度，減小系統損耗。結合本算法，通過兩級式三相逆變光伏發(fā)電系統并網逆變器雙環(huán)控制，保證光伏并網逆變器輸出功率實時跟蹤光伏陣列輸出最大功率。

通過MATLAB/Simulink仿真軟件搭建光伏發(fā)電系統仿真平臺，根據仿真結果，充分驗證本文所提算法正確性、有效性，為光伏發(fā)電系統工程實際應用提供相關理論研究基礎，后續(xù)將根據現有研究基礎搭建實驗平臺。

參考文獻

[1] Moacyr Aureliano Gomes de Brito， Luigi Galotto， et al. Evaluation of the Main MPPT Techniques for Photovoltaic Applications [J]. IEEE Trans. Power industrial electronics， 2013， 60（3）：1218-1231.

[2] 崔巖，蔡炳煌，李大勇，等. 太陽能光伏系統MPPT控制算法的對比研究[J]. 太陽能學報， 2006，27（6）：535-539.

[3] 張蔚. BP神經網絡在光伏發(fā)電MPPT中的應用[J].現代建筑電氣， 2010，1（4）：54-57.

[4] 王紅艷，萬盟. 基于粒子群算法的MPPT控制策略研究[J]. 南京工程學院學報， 2014， 12（2）：24-27.

[5] 賴東升，楊蘋. 一種應用于光伏發(fā)電MPPT的變步長電導增量法[J]. 電力電子技術， 2012， 3（24）：35-39.

[6] 焦陽， 宋強， 劉文華. 光伏電池實用仿真模型及光伏發(fā)電系統仿真[J]. 電網技術， 2010， 34（11）：198-202.

（收稿日期：2019.09.24）·