基于RT-LAB的MPPT控制模擬及試驗驗證

朱紅，馬洲俊，張明，嵇文路，卞海紅

（1.國網南京供電公司，江蘇南京 210019；2.南京工程學院，江蘇南京 211167）

如何快速有效地實現最大功率點跟蹤（the maximum power point tracking，MPPT），是光伏發(fā)電系統中的關鍵問題。目前，針對MPPT控制器的研究大都采用MATLAB/Simulink搭建模型進行純數字仿真[1-3]，也有采用硬件搭建模擬光伏發(fā)電系統模型進行純物理模擬[4]，驗證控制器算法的優(yōu)劣。純數字模擬雖然具備操作簡單、參數可變等優(yōu)點，但是其準確性不及純物理模擬，且很多實際物理現象無法模擬；純物理模擬雖然直觀、真實、可信，但是其可操作性不強，靈活性不足，無法對實際系統進行充分地模擬研究。

本文結合了物理模擬和數字仿真，對MPPT算法進行硬件模擬，在RT-LAB實時仿真軟件[5-7]上對主電路進行數字模擬，結合RT-LAB實時仿真器搭建實時仿真平臺，進行數模混合實時仿真研究。在該仿真平臺中仿真時間標尺與墻鐘時間標尺完全同步，可以模擬各種極端條件下的試驗驗證。

亦有文獻結合RT-LAB半實物仿真技術和光伏MPPT的特點進行過數?；旌戏抡嫣剿鱗8-9]，然而未有文獻對比不同MPPT算法，研究其適用性和優(yōu)劣性。本文對比一種改進的MPPT算法與傳統MPPT算法，在RT-LAB實時仿真平臺中進行數?；旌戏抡?，對比分析改進MPPT算法與傳統MPPT算法的控制效果，驗證改進控制算法的有效性及優(yōu)越性。

1 MPPT光伏系統模型

1.1 光伏電池模型

光伏電池的數學模型[10-11]已經普遍應用于太陽能電池的輸出特性理論分析中，由廠家提供標準條件（光照強度S=1 000 W/m2，電池溫度T=25℃）下光伏電池的測試參數：短路電流Isc、開路電壓Uoc、最大功率點電流Im和最大功率點電壓Um4個參數。根據以下公式計算當前環(huán)境下新的參數

式中：ΔT為參考電池溫度與實際電池溫度的差值；ΔS為日照強度變化量與參考日照強度的比值；Iscref為外界條件變化時光伏電池的短路電流；Uocref為外界條件變化時光伏電池的開路電壓；Imref為外界條件變化時光伏電池的最大功率點電流；Umref為外界條件變化時光伏電池的最大功率點電壓；α、β、γ為常數，采用典型值分別等于0.002 5、0.5、0.002 88。根據以下公式得到光伏電池的電流方程：

本文采用某公司的光伏電池進行參數模擬，在標準外部環(huán)境下（光照強度為1 000 W/m2，電池溫度為25℃）電池參數如表1所示。

表1 光伏電池參數Tab.1 PV parameters

1.2 光伏輸出特性

光伏電池的性能受光電池PN結參數、光照強度、電池溫度等多種因素影響，因此光伏電池輸出特性是非線性變化的。在多種因素中，太陽光照強度和電池溫度的影響更為直接、明顯。為了更好地利用光伏電池，需要對不同外界條件下的光伏電池輸出特性進行了解和分析。如圖1所示為不同光照強度下的P-U曲線。

圖1 不同光照強度下的P-U曲線Fig.1 P-U curves under different light intensities

由圖1可知，隨著光照強度按照400 W/m2、600 W/m2、800 W/m2、1 000 W/m2變化時，最大功率點輸出功率不斷增大，而最大功率點處電壓不明顯，根據功率與電壓電流的關系可知，最大功率點處電流值不斷增大，即最大功率點處功率和電流隨著光照強度增大有顯著增加，光照強度對最大功率點處電壓影響較小。如圖2所示為不同電池溫度條件下的P-U曲線。

圖2 不同電池溫度下的P-U曲線Fig.2 P-U curves under different battery temperatures

由圖2可知，隨著溫度按照25℃、40℃、55℃、70℃變化時，在最大功率點之前，相同電壓情況下，功率略有升高；到達最大功率點處時，輸出功率和電壓值都略有降低，即隨著溫度升高，最大功率點輸出功率降低，同時最大功率點處電壓也略有降低。

2 MPPT算法

本文采用一種改進的擾動觀察法：基于|（dP/dV）/P|的擾動觀察法[12]進行半實物仿真驗證，并與常見的MPPT算法進行對比分析。本文與之進行對比的常見MPPT算法包括擾動觀察法[13-15]（P&O）和電導增量法[16-18]（INC）。

擾動觀察法是實現MPPT最常見的自尋優(yōu)類方法之一。其基本思想是：首先擾動光伏電池的輸出電壓（或電流）；其次觀測光伏電池輸出功率的變化，根據功率變化的趨勢連續(xù)改變擾動電壓（或電流）方向，使光伏電池最終工作于最大功率點。其控制流程圖如圖3所示。

圖3 定步長擾動觀察法算法流程圖Fig.3 Flow chart of constant step perturbation observation method

當負載特性與光伏電池特性的交點在最大功率點左側時，MPPT控制會使交點處的電壓升高；而當交點在最大功率點右側時，MPPT控制會使交點處的電壓下降。如果持續(xù)這樣的搜索過程，最終可使系統跟蹤光伏電池的最大功率點運行。即使用ΔP/ΔU代替dP/dU，期望得出的工作點滿足ΔP/ΔU=0，即為最大功率點。

定步長的擾動觀察法存在振蕩和誤判問題[19]，使系統不能準確地跟蹤到最大功率點，造成了能量損失，因此需要對定步長的擾動觀察法進行改進。

電導增量法從光伏電池輸出功率隨輸出電壓變化率而變化的規(guī)律出發(fā)，推導出系統工作點位于最大功率點時的電導和電導變化率之間的關系，進而提出相應的MPPT算法。實際中以ΔI/ΔU近似代替dI/dU，則使用電導增量法進行最大功率點跟蹤時判據為：

定步長電導增量法算法流程圖如圖4所示。電導增量法算法計算量大、較為復雜，對控制系統要求較高，也對硬件尤其是傳感器的精度和速度要求較高，同時增加硬件成本[20]。考慮到定步長擾動觀察法和定步長電導增量法的控制缺陷，本文采用一種改進的變步長擾動觀察法：基于|（dP/dV）/P|的擾動觀察法進行半實物仿真驗證，既能避免定步長擾動觀察法的振蕩和誤判問題，又能避免對控制器的高要求，降低控制器硬件成本。該算法在傳統定步長擾動觀察法基礎上增加了步長判斷模塊，以|（dP/dV）/P|作為判斷因子，外界條件變化時，|（dP/dV）/P|曲線變化不大，所以該算法可以適應多變的外界條件，保證系統的穩(wěn)定運行。本文采用2級式光伏并網系統，DC-DC升壓模塊采用Boost升壓電路，實際控制量為Boost電路開關管驅動信號的導通比，通過IGBT信號控制Boost電路，實現最大功率點跟蹤，其控制流程圖如圖5所示。

圖4 定步長電導增量法算法流程圖Fig.4 Flow chart of constant step conductance increment method

圖5 基于|（dP/dV）/P|的擾動觀察法算法流程圖Fig.5 Algorithm flow chart of disturbance observation method based on|（dP/dV）/P|

光伏電池具有明顯的非線性特性，光伏電池工作電壓U距離最大功率點電壓Um較遠時跟蹤速度緩慢，當U在Um左側時更為顯著。所以在Um的左側，設定U＜0.7 Um時，系統采用較大跟蹤步長，U＞0.95 Um時，系統采用較小跟蹤步長。根據本文中光伏電池的數學模型繪制如圖6所示的|（dP/dV）/P|曲線，計算步長判定邊界值。

圖6 |（dP/dV）/P|曲線圖Fig.6 |（dP/dV）/P|graph

由圖6可知，0.7 Um對應|（dP/dV）/P|值為0.003，即|（dP/dV）/P|＞0.003時采用較大步長，設定較大步長ΔDmax=0.003；0.95Um對應|（dP/dV）/P|值為0.001，即|（dP/dV）/P|＜0.001時采用較小步長，設定較小步長ΔDmin=0.000 1；當0.001＜|（dP/dV）/P|＜0.003采用中等步長，設定中等步長為ΔDmid=0.001。

3 半實物實時仿真試驗驗證

3.1 實時仿真平臺構建

RT-LAB半實物仿真平臺基于Matlab/Simulink模型，它很好地實現了基于模型的系統設計和測試，方便將電力電子以及電力系統控制算法與被控系統的仿真模型進行完全交互，系統具有開放性和靈活性的特點。RT-LAB半實物仿真平臺具體結構示意圖如圖7所示。

平臺包括OP5600仿真目標機、上位機、實物控制器、示波器和信號發(fā)生器。目標機配置為：4U機箱，Intel i7 6核3.3 GHz，2個CPU，4G內存，5142 FPGA板，I/O載板。平臺包括Redhat Linux實時操作系統和I/O卡驅動；上位機配置為：Core（TM）i5-3230 M CPU2.60 GHz，4G內存，Win7 64位操作系統；實物控制器為某公司的MC56F8257芯片，軟件開發(fā)環(huán)境選擇Code Warrior for Microcontrollers10.5，采用C語言編寫程序，利用實時調試工具FreeMASTER1.4和示波器完成軟件調試；上位機與目標機之間通過TCP/IP連接；目標機與實物控制器之間采用OP5142 FPGA卡及杜邦線進行數據傳輸；信號發(fā)生器和示波器為實時仿真的進行提供數據觀測和驗證幫助。

采用3種MPPT算法進行MPPT硬件控制器設計，RT-LAB模擬量輸出（控制器輸入）分別為光伏電壓Vpv和光伏電流Ipv，數字量輸入（控制器輸出）為Boost電路IGBT信號，所采用的光伏并網控制電路結構圖如圖8所示。

圖7 RT-LAB半實物仿真平臺結構示意圖Fig.7 Schematic diagram of RT-LAB hardware in the loop simulation platform

圖8 光伏并網控制電路結構圖Fig.8 Structure diagram of photovoltaic grid connected control circuit

考慮到硬件控制器模擬量輸入范圍為：0～3.3 V，光伏電壓Vpv和光伏電流Ipv分別縮小到1/300輸入硬件控制器，RT-LAB仿真步長為1×10-5s，MPPT控制器采樣周期為1×10-4s，控制器送回RT-LAB的IGBT信號為5 V，10 kHz方波信號，驅動Boost電路，實現最大功率點跟蹤。

本文中MPPT控制器需要檢測的信號為光伏電池輸出的直流電壓、直流電流。采用MC56F8257內部集成的ADC模塊即可實現AD。硬件控制器需輸出1路PWM信號作為Boost升壓電路的功率開關的控制信號。由于MC56F8257內部集成了功能強大、性能優(yōu)越的eFlexPWM模塊，完全能滿足本控制器的需求。其硬件資源配置如表2所示。

表2 MPPT控制器硬件資源配置表Tab.2 Hardware resource configuration table for MPPT controller

3.2 RT-LAB實時仿真模型

搭建基于RT-LAB的實時仿真模型，根據3種MPPT算法進行半實物實時仿真，并結合RT-LAB的在線調參、實時調參等功能進行參數優(yōu)化，實時仿真模型包括SM主電路模塊、SC監(jiān)測子模型，模型如圖9—圖11所示，為實時仿真主模型，采用10 μs仿真步長進行試驗驗證，包括SM主電路子模型及SC監(jiān)測子模型，其中SM主電路模型主要負責光伏并網系統的計算，外界環(huán)境、電網故障等狀況的模擬，模擬信號數字信號交互等；而SC監(jiān)測子模型則向SM主電路模型輸出控制信號，包括光照強度改變、電池溫度改變、系統故障燈控制信號，同時采集系統觀測量并在示波器中顯示，實現對并網系統的實時監(jiān)測。

圖9 RT-LAB實時仿真模型主模型Fig.9 MMaster model of RT-LAB real time simulation model

圖10 RT-LAB實時仿真模型SM主電路模塊Fig.10 10 RT-LAB real-time simulation model SM main circuit module

采用3塊不同的MPPT硬件控制器分別連接RTLAB進行對比分析。電池溫度不變（25℃）、光照強度變化為0～0.5s時光照強度為1000W/m2，0.5 s時光照強度降為200 W/m2，0.75 s光照強度升高至1 000 W/m2，基于3種MPPT算法的半實物仿真驗證結果如圖12—圖14所示。

由圖12—圖14可知，光照強度S=1 000 W/m2時，3種MPPT算法的實驗仿真結果顯示光伏輸出電壓為550 V、光伏輸出電流為820 A；光照強度S=200 W/m2時光伏輸出電壓為497 V，光伏輸出電流為155 A，與理論仿真結果相符。同時，當光照強度改變時，系統能夠快速跟蹤至新的最大功率點，驗證了硬件控制器控制功能的有效性和快速性。

3種MPPT算法中，傳統擾動觀察法和電導增量法在最大功率點處都有較大振蕩，而基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法振蕩范圍小于2種傳統MPPT算法，體現了算法良好的穩(wěn)定性，同時該算法在光照強度改變時，跟蹤至新的最大功率點所需時間也小于2種傳統MPPT算法，體現了基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法對環(huán)境的適應能力較強，有良好的運行穩(wěn)定性。

圖11 RT-LAB實時仿真模型SC監(jiān)測子模塊Fig.11 RT-LAB real time simulation model SC monitoring sub module

圖12 擾動觀察法光伏輸出電壓電流Fig.12 Photovoltaic output voltage and current by perturbation observation method

圖13 電導增量法光伏輸出電壓電流Fig.13 Photovoltaic output voltage and current by conductance increment method

當光照強度不變（1 000 W/m2），電池溫度變化時，其變化過為：0～0.5 s時電池溫度為50℃；0.5 s時降為15℃；0.75s時電池溫度升高至50℃?；?種MPPT算法的半實物仿真驗證結果如下圖15—圖17所示。

由圖15—圖17可知，光照強度固定1 000 W/m2，溫度50℃時，3種MPPT算法的實驗仿真結果顯示光伏輸出電壓約為510 V、光伏輸出電流為860 A；溫度15℃時，光伏輸出電壓為560 V，光伏輸出電流為810 A，與理論仿真結果基本相符。同時，當電池溫度改變時，系統能夠快速跟蹤至新的最大功率點，驗證了硬件控制器控制功能的有效性和快速性。

3種MPPT算法中，傳統擾動觀察法和電導增量法在最大功率點處都有較大振蕩，而基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法振蕩范圍小于2種傳統MPPT算法，體現了算法良好的穩(wěn)定性。同時，該算法在電池溫度改變時，跟蹤至新的最大功率點所需時間也小于2種傳統MPPT算法，體現了基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法對環(huán)境的適應能力較強，有良好的運行穩(wěn)定性。

圖14 基于|（dP/dV）/P|的擾動觀察法輸出電壓電流Fig.14 Output voltage and current of disturbance observation method based on|（dP/dV）/P|

圖15 擾動觀察法光伏輸出電壓電流Fig.15 Photovoltaic output voltage and current by perturbation observation method

圖16 電導增量法光伏輸出電壓電流Fig.16 Photovoltaic output voltage and current by conductance increment method

4 結語

本文從MPPT控制實物化角度研究不同MPPT算法，并采用1種改進的MPPT算法進行硬件控制器設計，結合RT-LAB實時仿真平臺建立數字主電路，進行數模混合實時仿真驗證，對比分析改進MPPT算法與傳統MPPT算法的控制效果。實驗結果表明：3種MPPT算法中，傳統擾動觀察法和電導增量法在最大功率點處都有較大振蕩，而基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法振蕩范圍小于2種傳統MPPT算法，體現了算法良好的穩(wěn)定性。同時，該算法在光照強度及電池溫度改變時，跟蹤至新的最大功率點所需時間也小于2種傳統MPPT算法，體現了基于|（dP/dV）/P|的變步長擾動觀察法對環(huán)境的適應能力較強，有良好的運行穩(wěn)定性。

圖17 基于|（dP/dV）/P|的擾動觀察法輸出電壓電流Fig.17 Output voltage and current of disturbance observation method based on|（dP/dV）/P|

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