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    基于全局比較的光伏電池MPPT實(shí)驗(yàn)研究

    2021-02-01 08:15:04徐川翔吳丹丹
    電源技術(shù) 2021年1期
    關(guān)鍵詞:觀察法步長(zhǎng)全局

    徐 金,葛 強(qiáng),李 娟,徐川翔,吳丹丹

    (揚(yáng)州大學(xué)電氣與能源動(dòng)力工程學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225127)

    近年來,環(huán)境污染、溫室效應(yīng)以及能源危機(jī)等問題日趨嚴(yán)峻,光伏產(chǎn)業(yè)作為環(huán)境友好型能源的代表,在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用占比日益提升,各國對(duì)光伏產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)在高效性、穩(wěn)定性、安全性等方面取得巨大進(jìn)步[3],可靠的最大功率點(diǎn)追蹤控制方法對(duì)提高光伏電站的發(fā)電效率具有現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)最大功率點(diǎn)追蹤的控制方法研究一直在進(jìn)步,從早期通過對(duì)光伏電池進(jìn)行串并聯(lián)組合來尋找最大功率點(diǎn),發(fā)展到基于DC-DC電路的電壓環(huán)、電導(dǎo)環(huán)、功率環(huán)[4-5]等光伏電池最大功率點(diǎn)控制策略,目前光伏行業(yè)中使用最為廣泛的控制方法是擾動(dòng)觀察法(perturbation and observation method,P&O)[6-7]。

    國內(nèi)研究人員提出的變步長(zhǎng)擾動(dòng)觀察法,雖加入更加優(yōu)化的閉環(huán)控制提高了光伏電池的發(fā)電效率,但實(shí)際情況下光伏電池難免出現(xiàn)受建筑物、灰塵、鳥類糞便等陰影遮擋的現(xiàn)象[8],此時(shí)光伏電池的功率曲線以及電壓曲線會(huì)發(fā)生變化,導(dǎo)致傳統(tǒng)控制方法容易對(duì)最大功率點(diǎn)產(chǎn)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(fèi)。智能算法在光伏電站中的應(yīng)用也逐步增多,諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法、模糊控制算法等,但由于算法核心專家?guī)旌瘮?shù)針對(duì)不同環(huán)境時(shí)難以編寫,難度提高的同時(shí),也增加了光伏電站運(yùn)營成本,經(jīng)濟(jì)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(cè)并比較光伏電池開斷功率以加快追蹤最大功率點(diǎn)的同時(shí)也提高了追蹤最大功率點(diǎn)的準(zhǔn)確性,且能滿足不同輻照工況下的光伏實(shí)驗(yàn)和工程需求,具有極大的光伏產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用價(jià)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(gè)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(lián)電阻;n為二極管因子;k為玻爾茲曼常數(shù);T為絕對(duì)溫度[11]。

    圖1是光伏電池模型,由圖可見若干小單元串聯(lián)構(gòu)成一個(gè)組件,每個(gè)組件外并聯(lián)一個(gè)旁路二極管(各組件串聯(lián)連接)[12],假設(shè)第二個(gè)光伏組件存在陰影遮擋,則其接受的光照強(qiáng)度小于其他組件,則光生電流應(yīng)滿足如果整個(gè)光伏電池對(duì)外輸出的電流I滿足,則光伏電池組件都處于正常發(fā)電狀態(tài),U-P曲線只有1個(gè)功率極點(diǎn);如果電流I滿足,大于IP2的電流會(huì)流經(jīng)第2個(gè)組件產(chǎn)生正向電壓,當(dāng)達(dá)到二極管的導(dǎo)通電壓時(shí),旁路二極管導(dǎo)通,形成續(xù)流回路,對(duì)外不產(chǎn)生電壓,直接導(dǎo)致最大功率點(diǎn)工作電壓發(fā)生偏移,此時(shí)的U-P曲線有2個(gè)功率極點(diǎn)。以此類推,假設(shè)存在不同面積的陰影遮擋時(shí),光伏電池的U-P曲線會(huì)存在多個(gè)功率極點(diǎn)。圖2是多個(gè)功率極點(diǎn)的U-P曲線圖。由圖可見,當(dāng)光伏電池存在不同程度遮擋并且配備不同個(gè)數(shù)并聯(lián)二極管時(shí),會(huì)出現(xiàn)功率多極點(diǎn)的情況,光伏電池最大功率對(duì)應(yīng)的工作電壓會(huì)發(fā)生移動(dòng)。

    圖1 光伏電池模型

    圖2 多個(gè)功率極點(diǎn)U-P曲線

    2 基于全局比較的MPPT組合算法

    2.1 擾動(dòng)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(qiáng)度、溫度),而根據(jù)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(diǎn)時(shí)才會(huì)發(fā)生劇烈變化,因此選擇電壓參量作為最佳控制量。擾動(dòng)觀察法原理是以電壓步長(zhǎng)作為擾動(dòng)量,擾動(dòng)量取值過大,系統(tǒng)響應(yīng)快,但會(huì)出現(xiàn)較大功率振蕩,擾動(dòng)量取值過小,追蹤功率較精確,但系統(tǒng)響應(yīng)慢,同時(shí)該算法只能夠?qū)ふ业诫x起始擾動(dòng)電壓最近的功率峰值,一旦光伏電池發(fā)生被遮擋而出現(xiàn)多個(gè)功率極點(diǎn),該方法就存在誤判斷或重新判斷導(dǎo)致響應(yīng)速度慢的情況。

    假設(shè)擾動(dòng)觀察法的起始擾動(dòng)電壓為光伏電池的開路電壓,出現(xiàn)圖2中(a)(b)(c)三種情況時(shí),算法執(zhí)行后會(huì)出現(xiàn)以下兩種結(jié)果:(1)只有單功率極點(diǎn)時(shí),算法會(huì)準(zhǔn)確地找到最大功率;(2)存在2個(gè)或3個(gè)功率極點(diǎn)時(shí),算法會(huì)在距離開路電壓最近的偽最大功率點(diǎn)周圍左右徘徊。

    對(duì)于第二個(gè)結(jié)果,光伏電站的整體效率會(huì)有所下降,因此需要一種能夠正確找到最大功率點(diǎn)的算法。

    2.2 DC-DC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    本次實(shí)驗(yàn)研究采用Boost升壓電路,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)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(dǎo)體場(chǎng)效晶體管(metal-oxide-semiconductorfield-effect-transistor,MOSFET)等模塊構(gòu)成。

    圖3 升壓電路拓?fù)?/p>

    以MOSFET通斷一周期為時(shí)間T,導(dǎo)通時(shí)間為ton,電路電流為I1,關(guān)斷時(shí)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(guī)律可聯(lián)立:

    最后可得光伏電池輸出電壓與負(fù)載電壓的關(guān)系式為:

    實(shí)際操作過程中電子負(fù)載將負(fù)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(shí)電壓U,瞬時(shí)電流I,以端口電路從短路到開路的過程為一個(gè)周期T,在此周期中四者滿足對(duì)應(yīng)關(guān)系式:0<U<UOC,ISC>I>0,且在較短的周期內(nèi),電壓可近似為線性變化。圖4為標(biāo)準(zhǔn)工況下電壓電流功率曲線。由圖4可見,在一個(gè)周期內(nèi),功率曲線出現(xiàn)上升段與下降段的交點(diǎn),即為當(dāng)前周期內(nèi)的最大功率點(diǎn),其所對(duì)應(yīng)的電參數(shù)為周期內(nèi)最大功率點(diǎn)工作電參數(shù)。

    圖4 標(biāo)準(zhǔn)工況下電壓電流功率曲線

    當(dāng)光伏電池存在陰影遮擋時(shí),被遮擋光伏組件與其并聯(lián)的旁路二極管形成續(xù)流回路,光伏電池產(chǎn)生的光生電流急劇下降,對(duì)外表現(xiàn)的最大工作電壓變小,直接導(dǎo)致最大工作電壓偏移,但在遮擋后其電參數(shù)性質(zhì)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(shè)計(jì)

    組合算法以擾動(dòng)觀察法為基礎(chǔ),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(gè)算法將按照如下步驟運(yùn)行一個(gè)周期:

    (1)由于整個(gè)算法的基礎(chǔ)是擾動(dòng)觀察法,因此先設(shè)置擾動(dòng)觀察法電壓步長(zhǎng)Step、擾動(dòng)起始電壓、系統(tǒng)采樣頻率f、擾動(dòng)觀察法運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)t,通過控制器產(chǎn)生脈沖寬度調(diào)制信號(hào)(pulse width modulation,PWM)控制MOSFET。

    (2)開始電壓電流采樣,計(jì)算功率,判斷擾動(dòng)觀察法是否結(jié)束,未結(jié)束將當(dāng)前時(shí)刻功率與前一時(shí)刻功率做差,如差為正,則增加一個(gè)電壓步長(zhǎng),如差為負(fù),則減少一個(gè)電壓步長(zhǎng)。

    (3)當(dāng)運(yùn)行完擾動(dòng)觀察法后,使MOSFET通斷一次,設(shè)定全局比較采樣組數(shù)a,隨即采樣電壓、電流并計(jì)算得出全局比較周期內(nèi)最大功率。

    (4)將全局比較的最大功率與擾動(dòng)觀察法最大功率相比較,如果兩者相等則繼續(xù)進(jìn)行擾動(dòng)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(diǎn)電壓后再進(jìn)行擾動(dòng)觀察法。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    為了證明算法的實(shí)際可操作性,通過搭建光伏實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)基于全局比較的MPPT控制算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)論證。在做對(duì)比實(shí)驗(yàn)時(shí),遮擋面積會(huì)影響光伏電池的發(fā)電效率,為了更好地論證算法優(yōu)勢(shì),本文采用兩種不同面積的陰影,分別采用擾動(dòng)觀察法以及基于全局比較的組合算法進(jìn)行分析比較。本次實(shí)驗(yàn)采用的光伏電池由6行12列的72個(gè)單晶硅單元組成,在兩種不同的光照強(qiáng)度情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)時(shí)在2 s左右時(shí)遮擋左上2行12個(gè)電池單元(1/6遮擋),在1 s左右時(shí)遮擋左上4行24個(gè)電池單元(1/3遮擋)。

    組合算法設(shè)定參數(shù):電壓步長(zhǎng)Step為1 V,起始擾動(dòng)電壓Us=35 V,采樣頻率f=5 000 Hz,時(shí)間常數(shù)M=10 s,全局比較采樣組數(shù)a=100。實(shí)驗(yàn)光伏電池參數(shù):在標(biāo)準(zhǔn)情況下(25℃,1 000 W/m2)額定功率Pe=100 W,最大功率點(diǎn)電壓Um=24.5 V,最大功率點(diǎn)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(gè)。實(shí)驗(yàn)電路參數(shù):電感L=10 mH,電容C=470μF,電子負(fù)載設(shè)置為50 V恒壓負(fù)載。實(shí)驗(yàn)條件:光照強(qiáng)度S1=700 W/m2以及S2=460 W/m2,時(shí)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(dòng)觀察法與組合算法追蹤性能對(duì)比。

    圖6 擾動(dòng)觀察法與組合算法追蹤性能對(duì)比

    由圖6可見:

    (1)組合算法產(chǎn)生電能比擾動(dòng)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(qiáng)度時(shí),組合算法在小面積遮擋下重新追蹤到最大功率用時(shí)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(shí)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(yōu)勢(shì),與光伏電池運(yùn)行時(shí)大多出現(xiàn)小面積遮擋的情況相符,適用性強(qiáng);

    (3)相同遮擋情況下,組合算法在低光強(qiáng)時(shí)發(fā)電效率較高光強(qiáng)時(shí)有顯著提升,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察算法在低光照強(qiáng)度時(shí)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(huán)境適應(yīng)性強(qiáng),對(duì)光伏電池發(fā)電效率有顯著提升。

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