一種改進型光伏系統的最大功率點跟蹤技術研究

牛雪瑩， 張廣德， 屈紅軍， 金金

(1.青海綠能數據有限公司， 青海 西寧 810000；2.國網青海省電力公司信息通信公司， 青海 西寧 810008)

0 引言

隨著人類工業文明快速發展，對環境的保護意識逐漸增強，傳統能源煤炭和石油地下儲備有限，而且傳統能源對環境不環保，所以，近年來新能源開發和利用越來越受到關注。各類新能源范疇中，太陽能因其取之不盡用之不竭的特點成為新能源的一大支柱，而光伏發電是利用太陽能的最有效途徑之一，如何解開高效率利用太陽能這個困擾，這就需要最大功率點追蹤(MPPT)控制技術[1]。

光伏MPPT技術的核心在于MPPT算法的研究和創新，當下，許多光伏學者和專家對此研究層出不窮，MPPT技術日益成熟。文獻[2-3]中提出的改進型電導增量法MPPT控制策略通過對步長的實時修正解決了跟蹤精度和響應速度之前的矛盾，但是，實際工程中，電導增量法存在實現難度大的缺點。文獻[4]所提出的一種恒壓法結合擾動觀察法復合控制策略同樣可對穩態精度和跟蹤速度進行兼顧。文獻[5-6]所采用的牛頓插值法通過擬合曲線可近似計算出最大功率點位置，但是存在計算量大的問題。文獻[7-9]所采用的模糊控制、細菌覓食算法和模糊指數趨近律等控制算法，這些智能算法控制模型較為復雜，目前多用于理論研究和實驗室仿真層面，距離實際推廣還有一定距離。在前人研究的基礎之上，通過閱讀大量文獻，本文針對傳統定步長擾動觀察法的缺陷，提出了一種可以實時調節步長的變步長擾動觀察法控制策略。

1 光伏電池模型和其輸出特性

1.1 光伏電池的數學模型

光伏電池(PV)的數學模型,如圖1所示。

圖1 PV組件電路圖

PV電池的I-U關系,如式(1)。

(1)

標準情況下(S=1 000 W/m2，T=25 ℃)開路電壓(Uoc)、短路電流(Isc)、最大功率點對應電流(Im)、最大功率點對應電壓(Um)的值由光伏電池供應商提供。如下給出簡化式,如式(2)—式(4)。

(2)

(3)

(4)

1.2 PV的輸出特性

根據簡化后的式(2)、式(3)和式(4)，功率-電壓(P-U)曲線、電流-電壓(I-U)曲線,如圖2所示。

(a) PV的P-U曲線

由圖2可知，當溫度(T)和光照強度(S)一定時，P-U曲線是一個單峰值拋物線，存在一個MPP，且T一定時，S越大，輸出功率越大；S一定時，T越小，輸出功率越大。

2 傳統電導增量控制

擾動觀察法，是最常用的一種控制算法之一，簡稱P&O控制算法。擾動觀察法工作原理是周期性地給PV輸出電壓施加一個擾動(ΔU)，并且判斷下一個時刻的功率變化情況，如果下一時刻的功率增大，則擾動方向正確且繼續保持此方向不變，反之，則換向擾動，如此循環，直到追到最大功率點為止。P&O的工作流程,如圖3所示。

傳統P&O算法的局限性在于步長ΔU選擇困難問題。如果步長太大，待光伏系統穩定后可能造成穩態震蕩問題，從而降低了能量轉換效率；如果步長選擇太小，則會造成跟蹤速度緩慢，在外界環境突變時，動態響應性能下降，表現為反應遲鈍。

圖3 P&O控制流程圖

3 改進型MPPT控制策略

為了解決定步長擾動法的動靜態矛盾問題，這里提出了一種改進型變步長MPPT控制策略。

由圖3的光伏曲線可知，當Pk-Pk-1>0時，實際工作點位于MPP的左側;當Pk-Pk-1<0時，實際工作點位于MPP的右側;當Pk-Pk-1=0時，實際工作點已經位于MPP點。本改進型算法根據功率的變化可以實時調節跟蹤步長，以λ=β|(Pk-Pk-1)/Pk|為步長，其控制流程圖,如圖4所示。

圖4 改進型P&O算法流程圖

其中,圖4的步長調節因子β的值可以由abs(ΔP)的大小按式(5)關系確定,如式(5)。

(5)

從圖4流程可以看出，相對傳統定步長擾動法而言，新型P&O算法可以根據實際工作點離最大功率點的位置，實時調節步長，當離MPP較遠的時候，計算出一個較大步長進行追蹤，用來加快動態響應速度；當離MPP較近時，計算出一個小的擾動步長，來精確定位MPP，用來防止穩態震蕩；當追到MPP時，步長此時為0，如此循環。

4 基于改進型MPPT控制策略Simulink平臺仿真

在Simulink平臺上搭建基于復合MPPT控制策略的仿真模型，參數設置具體如下：Sref=1 000 W/m2，Tref=25 ℃；C1=145 uF，C2=420 uF，L=20 mH，R=40 Ω；S=1 000 W/m2，T=25 ℃時，Pmax=150.12 W，Uoc=25.37 V，Um=20.17 V，Isc=8.12 A，Im=7.44 A；設置仿真時間為1 s，基于改進型MPPT控制策略總體Simulink平臺仿真模型,如圖5所示。

圖5 基于改進型P&O算法的Simulink總體模型圖

在Simulink仿真平臺上，當T=25 ℃時，S變化設置為：0～0.5 s，S=1 000 W/m2；0.5～1 s，S=400 W/m2。傳統的P&O算法和改進型P&O算法控制條件下的輸出功率,如圖6、圖7所示。

圖6 傳統P&O算法控制條件下的輸出功率

圖7 改進型P&O算法控制條件下的輸出功率

由圖6可知，在初始啟動階段，傳統P&O算法到達穩態用時約為0.066 s，動態特性略差，在t=0.5 s時刻，S=1 000 W/m2突變S=400 W/m2，跟蹤到新的穩態用時為0.081 s，待穩定后，輸出功率存在明顯震蕩，震蕩范圍79.90～76.13 W之間波動，震蕩幅度相對較大，造成了能量流失；通過圖7可以看出，采用改進型P&O算法，啟動到穩態用時僅僅為0.048 s，較傳統P&O算法微快，同樣在t=0.5 s時，S=1 000 W/m2突變為S=400 W/m2，到新的穩態用時僅僅為0.040 s，明顯速度快于傳統P&O算法，且在穩態時功率波動較小，輸出功率此時范圍在80.02～79.38 W之間，震幅很小，震蕩現象不明顯，功率基本保持穩定狀態。通過仿真結果可以看出，改進型P&O算法在跟蹤速度和穩態精度兩方面都優于傳統算法，具有良好的動靜態特性。

5 總結

本文提出改進型P&O控制策略，解決了穩態精度和動態特性不可同時兼顧的矛盾，具有快速應對外界環境變化的反應能力，且震蕩較小，有利于提高能量利用率；Sinulink仿真驗證了改進型算法的優點，在實際中易于實現，模型清晰簡約，具有良好的推廣應用前景。