基于Proteus的光伏系統MPPT算法仿真研究

丁 艷，李佳明，高鑠涵，袁隆基

(1.中國礦業大學徐海學院，江蘇徐州221008；2.中國礦業大學電氣與動力工程學院，江蘇徐州221116）

在化石能源逐漸枯竭、環境問題日益突出的當今社會，太陽能以取之不盡、用之不竭、綠色環保的獨特優勢倍受人們青睞[1-4]。近些年來，太陽能光伏系統已被廣泛應用到各行各業，但其應用中仍存在著效率低、成本高等一系列問題[5]。國內外眾多專家學者對此展開研究，其中部分學者嘗試通過一些仿真工具對太陽能光伏系統進行仿真分析，以尋求獲得太陽能光伏系統的最大功率點，從而提高太陽能光伏板的利用效率。但大部分研究都停留在利用Matlab/Simulink 或PSIM 工具[6-12]對太陽能光伏系統進行仿真分析，仿真過程很難嵌入可編程的微處理器仿真（如：PIC，DSP，Arduino 或者FPGA 等等），不同的MPPT 算法仿真需搭建不同的仿真模型。為此，本文基于Proteus 仿真軟件搭建了Arduino 可編程微處理器光伏系統MPPT 算法仿真平臺，在相同的仿真電路里，僅需改變Arduino UNO 微處理器的程序，即可實現不同MPPT 算法的仿真研究，同時本文將此平臺應用于傳統電導增量法及其優化的仿真研究中，以便解決傳統電導增量法響應慢、穩定性差的問題。

1 仿真電路

1.1 光伏陣列模型

考慮到建模精度和難易程度，本文采用最經典的光伏陣列的單二極管模型[13-16]，其等效電路如圖1所示。

圖1 光伏陣列等效電路

基于半導體理論，從數學上描述理想光伏陣列的I-V特性的基本方程為[13-16]：

式中：I為輸出電流；Iph為光生電流；I0為二極管反向飽和電流；q為單位電荷量；V為輸出電壓；Rs為等效串聯電阻；Rsh為等效并聯電阻；Ns為二極管理想因子；K為玻爾茲曼常量；T為光伏陣列溫度。

基于以上等效電路和基本方程，在Proteus 虛擬仿真軟件里設計了光伏陣列仿真模型，如圖2所示。

圖2 光伏陣列仿真模型

圖2 的Proteus 虛擬仿真模型中，ACS1 為壓控電流源，V1為電壓源，二者組成在一起共同模擬光電流IPh，采用直流電壓源V2 模擬仿真負載。光伏陣列參數為：最大功率20 W；最佳電源電壓18.76 V；最佳工作電流1.07 A；開路電壓22.7 V；短路電流1.17 A；等效并聯電阻405.96 Ω；等效串聯電阻1.054 7 Ω。

1.2 仿真電路

該平臺仿真電路包含了光伏陣列模型、DC/DC 轉換電路、功率測試以及最大功率點跟蹤算法，MPPT 算法主要是利用Arduino UNO 嵌入板采用內部編程的方式實現，整個電路如圖3所示。

圖3 太陽能光伏系統MPPT模擬仿真電路圖

因為光伏系統的輸出在0～22.7 V 之間，圖3 中采用R2(100 kΩ)和R3(25 kΩ)對光伏陣列輸出電壓進行分壓，得到0～5 V 范圍內的電壓信號，供UNO 主板A0 口采集。針對電流，在光伏陣列模型輸出口串聯一個阻值為0.1 Ω 的精密電阻，獲取精密電阻兩端電位差再通過減法運算放大器U3，得到放大10 倍的壓差信號，供UNO 主板A1 口采集，然后進行相關編程處理，將光伏陣列模型的輸出電壓、輸出電流和輸出功率輸出到LCD1602 液晶顯示。UNO 主板PD6 口輸出PWM信號通過TC4420 高速MOSFET 驅動器驅動場效應管Q1，獲取合適的擾動量計算跟蹤不同工況下的最大功率點。

2 MPPT 傳統電導增量法及其優化

2.1 傳統電導增量法

傳統電導增量法[12]是以光伏陣列的輸出功率P與電壓V曲線的斜率（dP/dV）判斷追蹤的方向。當dP/dV>0，可見此時功率處于最大功率點的左側；當dP/dV<0，可見此時功率處于最大功率點的右側；當dP/dV=0，則此時功率正好是最大功率點的位置。因為P=V×I的關系，所以可得出下面式(2)的關系：

于是，dP/dV與0 的關系可以表達為ΔI/ΔV與-I/V的關系。當ΔI/ΔV=-I/V時，則正好是最大功率點位置；當ΔI/ΔV>-I/V時，說明此時輸出功率處于最大功率點左側；當ΔI/ΔV<-I/V時，說明此時輸出功率處于最大功率點右側。

在實際算法運算時，通常在占空比D上施加擾動定量Δd，計算出ΔV和ΔI。如果ΔV=0且ΔI=0，或者ΔI/ΔV=-I/V，則說明正好是最大功率點；如果ΔV=0 且ΔI>0，或者ΔI/ΔV>-I/V，則需要繼續在相反方向上施加擾動Δd；如果ΔV=0且ΔI<0，或者ΔI/ΔV<-I/V，則需要在相同方向上施加擾動Δd；如此循環，最終獲取最大功率點位置。傳統電導增量算法流程圖如圖4所示。

圖4 傳統電導增量法流程圖

2.2 電導增量法優化

在傳統電導增量法中，步長較小(即擾動量Δd較小)，則跟蹤時穩態性能較好但響應速度較慢；如果步長較大，則響應速度較快而穩定性能較差。為進一步權衡響應速度和穩定效果，將實時變化量ΔM作為變步長對電導增量算法進行優化升級：

式中：|ΔP|為實時變化的輸出功率變化量；N為系數。

在遠離最大功率點的位置，優先考慮的是響應速度，需要較大的步長，而此時剛好是輸出功率變化量比較大；而在靠近最大功率點的位置，則優先考慮穩定性，需要較小的步長，此時輸出功率變化量剛好比較小，所以算法中采用ΔM作為變步長更適合實際跟蹤的需要。在此優化的基礎上，為了提高微處理器的實時處理能力，對算法進行消除除法運算處理。由傳統電導增量法可知：

將傳統電導增量法進行變換，當(ΔI×V+ΔV×I)/ΔV=0 時，為最大功率點位置；當(ΔI×V+ΔV×I)/ ΔV>0 時，此時輸出功率處于最大功率點左側；當(ΔI×V+ΔV×I)/ ΔV<0 時，此時輸出功率處于最大功率點右側。在Arduino UNO 的程序中采用“與”的邏輯表達上面的關系：當ΔI×V+ΔV×I=0 時，則正好是最大功率點；當ΔI×V+ΔV×I>0 且ΔV>0 或者ΔI×V+ΔV×I<0 且ΔV<0時，則此時輸出功率處于最大功率點左側；當ΔI×V+ΔV×I>0 且ΔV<0 或者ΔI×V+ΔV×I<0 且ΔV>0 時，則此時輸出功率處于最大功率點右側；此外，在實際采集中，ΔI×V+ΔV×I=0 的比較運算必將產生不必要的擾動，于是將|ΔI×V+ΔV×I|值控制在0.05誤差范圍內近似認為等于0，圖5 為優化后電導增量算法的流程圖。

圖5 優化后電導增量算法的流程圖

3 電導增量法仿真及結果分析

基于上述仿真平臺對傳統電導增量算法及優化后算法進行了仿真模擬。用2 和4 s 處出現突變的信號分別模擬光照強度由1 000 W/m2到500 W/m2和500 W/m2到700 W/m2的突變，模擬結果如圖6～圖7所示。

圖6 傳統電導增量算法模擬仿真結果

圖7 優化后電導增量算法模擬仿真結果

圖6 為傳統電導增量算法模擬仿真結果，圖7 為優化后電導增量算法模擬仿真結果。兩者數據對比發現：在響應速度和穩定性能方面，優化后電導增量算法明顯優于傳統電導增量算法。在光照強度由1 000 W/m2到500 W/m2和500 W/m2到700 W/m2的躍變過程中，優化后電導增量法的響應速度分別提到了大約90%和80%。而在三種光照強度下，優化后電導增量法的穩態誤差范圍也提高了約50%左右。

4 結論

基于Proteus 仿真軟件設計了Arduino 光伏系統MPPT 算法仿真平臺，并將其應用于電導增量法的仿真模擬中，結果表明，該仿真平臺不僅能可靠運行，而且只需改變仿真平臺Arduino 微處理器的算法程序就可以對傳統電導增量法響應慢、穩定性差的缺陷進行改進，從而給出了優化的電導增量法，最終實現了電導增量法的動態震蕩和響應速度的良好平衡。