基于全局比較的光伏電池MPPT實驗研究

徐 金，葛 強，李 娟，徐川翔，吳丹丹

(揚州大學電氣與能源動力工程學院，江蘇 揚州 225127)

近年來，環境污染、溫室效應以及能源危機等問題日趨嚴峻，光伏產業作為環境友好型能源的代表，在工業生產中的應用占比日益提升，各國對光伏產業的重視程度日益深化，研究人員通過改變材料、研究算法、尋找最佳光伏方位角等手段[1-2]，使得光伏產業在高效性、穩定性、安全性等方面取得巨大進步[3]，可靠的最大功率點追蹤控制方法對提高光伏電站的發電效率具有現實意義。傳統最大功率點追蹤的控制方法研究一直在進步，從早期通過對光伏電池進行串并聯組合來尋找最大功率點，發展到基于DC-DC電路的電壓環、電導環、功率環[4-5]等光伏電池最大功率點控制策略，目前光伏行業中使用最為廣泛的控制方法是擾動觀察法(perturbation and observation method,P&O)[6-7]。

國內研究人員提出的變步長擾動觀察法，雖加入更加優化的閉環控制提高了光伏電池的發電效率，但實際情況下光伏電池難免出現受建筑物、灰塵、鳥類糞便等陰影遮擋的現象[8]，此時光伏電池的功率曲線以及電壓曲線會發生變化，導致傳統控制方法容易對最大功率點產生誤判，不能滿足快速追蹤到最大功率的要求，并且在一定程度上造成能源浪費。智能算法在光伏電站中的應用也逐步增多，諸如神經網絡控制算法、模糊控制算法等，但由于算法核心專家庫函數針對不同環境時難以編寫，難度提高的同時，也增加了光伏電站運營成本，經濟性較差[9-10]。

本文提出一種基于全局比較的MPPT控制策略，該算法通過檢測并比較光伏電池開斷功率以加快追蹤最大功率點的同時也提高了追蹤最大功率點的準確性，且能滿足不同輻照工況下的光伏實驗和工程需求，具有極大的光伏產業實際應用價值。

1 光伏電池陰影遮擋情況下輸出特性分析

光伏電池的I-U方程為：

式中：I為輸出電流；IP m為第m個組件單元的光生電流；I0為反向飽和電流；q為電子電量；V為輸出電壓；RS為串聯電阻；n為二極管因子；k為玻爾茲曼常數；T為絕對溫度[11]。

圖1是光伏電池模型，由圖可見若干小單元串聯構成一個組件，每個組件外并聯一個旁路二極管(各組件串聯連接)[12]，假設第二個光伏組件存在陰影遮擋，則其接受的光照強度小于其他組件，則光生電流應滿足如果整個光伏電池對外輸出的電流I滿足，則光伏電池組件都處于正常發電狀態，U-P曲線只有1個功率極點；如果電流I滿足，大于IP2的電流會流經第2個組件產生正向電壓，當達到二極管的導通電壓時，旁路二極管導通，形成續流回路，對外不產生電壓，直接導致最大功率點工作電壓發生偏移，此時的U-P曲線有2個功率極點。以此類推，假設存在不同面積的陰影遮擋時，光伏電池的U-P曲線會存在多個功率極點。圖2是多個功率極點的U-P曲線圖。由圖可見，當光伏電池存在不同程度遮擋并且配備不同個數并聯二極管時，會出現功率多極點的情況，光伏電池最大功率對應的工作電壓會發生移動。

圖1 光伏電池模型

圖2 多個功率極點U-P曲線

2 基于全局比較的MPPT組合算法

2.1 擾動觀察法原理及缺陷

光伏電池中最重要的兩組參量分別是A組(開路電壓、短路電流)、B組(光照強度、溫度)，而根據光伏電池的輸出特性曲線可知，B組的變化是外界變化，極易影響A組參量，而A組中電流量只有越過最大功率點時才會發生劇烈變化，因此選擇電壓參量作為最佳控制量。擾動觀察法原理是以電壓步長作為擾動量，擾動量取值過大，系統響應快，但會出現較大功率振蕩，擾動量取值過小，追蹤功率較精確，但系統響應慢，同時該算法只能夠尋找到離起始擾動電壓最近的功率峰值，一旦光伏電池發生被遮擋而出現多個功率極點，該方法就存在誤判斷或重新判斷導致響應速度慢的情況。

假設擾動觀察法的起始擾動電壓為光伏電池的開路電壓，出現圖2中(a)(b)(c)三種情況時，算法執行后會出現以下兩種結果：(1)只有單功率極點時，算法會準確地找到最大功率；(2)存在2個或3個功率極點時，算法會在距離開路電壓最近的偽最大功率點周圍左右徘徊。

對于第二個結果，光伏電站的整體效率會有所下降，因此需要一種能夠正確找到最大功率點的算法。

2.2 DC-DC拓撲結構

本次實驗研究采用Boost升壓電路，其拓撲結構如圖3所示。升壓電路由電流傳感器CM、電壓傳感器VM、電容C、電感L和金屬-氧化層半導體場效晶體管(metal-oxide-semiconductorfield-effect-transistor,MOSFET)等模塊構成。

圖3 升壓電路拓撲

以MOSFET通斷一周期為時間T，導通時間為ton，電路電流為I1，關斷時間為toff，電流為I2，電感電壓決定了電流的上升率：

由電流變化規律可聯立：

最后可得光伏電池輸出電壓與負載電壓的關系式為：

實際操作過程中電子負載將負載電壓固定，只需通過改變MOSFET的占空比D，便可以順利追蹤至光伏電池最大功率。

2.3 全局比較法可行性分析

光伏電池前端電路中有開路電壓UOC，短路電流ISC，瞬時電壓U，瞬時電流I，以端口電路從短路到開路的過程為一個周期T，在此周期中四者滿足對應關系式：0＜U＜UOC，ISC＞I＞0，且在較短的周期內，電壓可近似為線性變化。圖4為標準工況下電壓電流功率曲線。由圖4可見，在一個周期內，功率曲線出現上升段與下降段的交點，即為當前周期內的最大功率點，其所對應的電參數為周期內最大功率點工作電參數。

圖4 標準工況下電壓電流功率曲線

當光伏電池存在陰影遮擋時，被遮擋光伏組件與其并聯的旁路二極管形成續流回路，光伏電池產生的光生電流急劇下降，對外表現的最大工作電壓變小，直接導致最大工作電壓偏移，但在遮擋后其電參數性質還是與圖4所示類似，因此全局比較算法依舊是可行的。

2.4 MPPT組合算法設計

組合算法以擾動觀察法為基礎，全局比較法為輔的一種光伏控制策略，圖5為組合算法流程圖。

圖5 組合算法流程圖

由圖5可見，整個算法將按照如下步驟運行一個周期：

(1)由于整個算法的基礎是擾動觀察法，因此先設置擾動觀察法電壓步長Step、擾動起始電壓、系統采樣頻率f、擾動觀察法運行時長t，通過控制器產生脈沖寬度調制信號(pulse width modulation,PWM)控制MOSFET。

(2)開始電壓電流采樣，計算功率，判斷擾動觀察法是否結束，未結束將當前時刻功率與前一時刻功率做差，如差為正，則增加一個電壓步長，如差為負，則減少一個電壓步長。

(3)當運行完擾動觀察法后，使MOSFET通斷一次，設定全局比較采樣組數a，隨即采樣電壓、電流并計算得出全局比較周期內最大功率。

(4)將全局比較的最大功率與擾動觀察法最大功率相比較，如果兩者相等則繼續進行擾動觀察法，如果兩者功率不等將電壓值更新為全局比較最大功率點電壓后再進行擾動觀察法。

3 實驗分析

為了證明算法的實際可操作性，通過搭建光伏實驗平臺對基于全局比較的MPPT控制算法進行實驗論證。在做對比實驗時，遮擋面積會影響光伏電池的發電效率，為了更好地論證算法優勢，本文采用兩種不同面積的陰影，分別采用擾動觀察法以及基于全局比較的組合算法進行分析比較。本次實驗采用的光伏電池由6行12列的72個單晶硅單元組成，在兩種不同的光照強度情況下進行實驗，實驗時在2 s左右時遮擋左上2行12個電池單元(1/6遮擋)，在1 s左右時遮擋左上4行24個電池單元(1/3遮擋)。

組合算法設定參數：電壓步長Step為1 V，起始擾動電壓Us=35 V，采樣頻率f=5 000 Hz，時間常數M=10 s，全局比較采樣組數a=100。實驗光伏電池參數：在標準情況下(25℃，1 000 W/m2)額定功率Pe=100 W，最大功率點電壓Um=24.5 V，最大功率點電流Im=4.14 A，開路電壓UOC=44.0 V，短路電流ISC=5.49 A，旁路二極管3個。實驗電路參數：電感L=10 mH，電容C=470μF，電子負載設置為50 V恒壓負載。實驗條件：光照強度S1=700 W/m2以及S2=460 W/m2，時間t1=11 s以及t2=7 s。

圖6為不同遮擋及不同光照條件下擾動觀察法與組合算法追蹤性能對比。

圖6 擾動觀察法與組合算法追蹤性能對比

由圖6可見：

(1)組合算法產生電能比擾動觀察法分別提升約9.3%、10.9%、7.7%及11.7%，輸出電能更高效；

(2)相同光照強度時，組合算法在小面積遮擋下重新追蹤到最大功率用時分別為2.5和2.6 s，而在大面積遮擋情況下重新追蹤用時分別為2.8和2.7 s，小面積遮擋下重新追蹤最大功率更有優勢，與光伏電池運行時大多出現小面積遮擋的情況相符，適用性強；

(3)相同遮擋情況下，組合算法在低光強時發電效率較高光強時有顯著提升，彌補了傳統擾動觀察算法在低光照強度時不敏感的缺陷。

綜上所述，基于全局比較的光伏MPPT組合算法可以更好地解決光伏電池在陰影遮擋下的快速最大功率追蹤且環境適應性強，對光伏電池發電效率有顯著提升。