基于升壓斬波電路的復(fù)合最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略研究

占鑫，劉世良，王雄，張滈辰

(1. 青海綠能數(shù)據(jù)有限公司，青海 西寧 810000；2.國網(wǎng)青海省電力公司信息通信公司，青海 西寧 810008)

0 引 言

當(dāng)前，人類社會快速發(fā)展，對能源的依賴程度日益加深，傳統(tǒng)能源儲備有限且不環(huán)保，因此，積極開發(fā)新型綠色能源來滿足人類發(fā)展需求越來越受到關(guān)注。眾多新能源中，太陽能由于其綠色環(huán)保、取之不盡用之不竭的特性受到人們重視，而光伏發(fā)電時需利用太陽能作為重要途徑。因此，提高太陽能利用率是目前研究的焦點(diǎn)，這就需要對光伏組件進(jìn)行最大功率點(diǎn)追蹤(MPPT)技術(shù)。

目前，國內(nèi)外一些光伏領(lǐng)域?qū)W者和專家對MPPT研究日益成熟，但不同MPPT控制策略各有利弊。文獻(xiàn)[1]中提出了一種牛頓插值法擬合曲線對最大功率點(diǎn)(MPP)進(jìn)行精確定位，可以有效減小穩(wěn)態(tài)震蕩，但是算法計算量相對較大。文獻(xiàn)[2-3]采用了一種改進(jìn)型電導(dǎo)增量法可對穩(wěn)態(tài)精度和跟蹤速度進(jìn)行有效兼顧。文獻(xiàn)[4]提出了基于新型變步長爬山搜索法，有效解決了誤判和和穩(wěn)態(tài)震蕩的問題。文獻(xiàn)[5]所研究的自適應(yīng)電導(dǎo)增量法同樣具備良好的控制效果。文獻(xiàn)[6-8]分別研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、雞群算法和水滴算法等一系列智能控制策略，這些算法理論上控制效果很好，但是算法模型過于復(fù)雜，開發(fā)成本較高，難以大范圍應(yīng)用到實際生活中去。在前人研究基礎(chǔ)之上，本文針對常規(guī)擾動觀察法的局限性，提出了恒定電壓法結(jié)合變步長擾動觀察法復(fù)合MPPT控制策略，此控制策略實現(xiàn)易于實現(xiàn)，且跟蹤速度和穩(wěn)態(tài)精度可以同時兼顧。

1 光伏組件數(shù)學(xué)模型及其輸出特性

1.1 光伏組件數(shù)學(xué)模型

光伏(PV)組件數(shù)學(xué)模型的等效電路如圖1所示。

圖1 PV組件電路圖

PV組件的I-U數(shù)學(xué)關(guān)系式如式(1)所示。

(1)

式中：Iph為光生電流；Id為二極管電流；I為輸出電流；Rsh為旁漏電阻；Rs為串聯(lián)電阻；R為負(fù)載；U為輸出電壓；K為玻爾茲曼常數(shù)，K=1.38×10-23J/K;T為光伏電池溫度;A為二極管特性因子;電子電荷量q=1.6×10-19C。

標(biāo)準(zhǔn)情況下的(S=1 000 W/m2，T=25 ℃)的開路電壓(Uoc)、短路電流(Isc)、最大功率點(diǎn)對應(yīng)電流(Im)和最大功率點(diǎn)對應(yīng)電壓(Um)具體值可以從光伏供應(yīng)商那里得到。簡化式(1)可得：

(2)

(3)

(4)

1.2 光伏組件輸出特性

根據(jù)式(2)、式(3)和式(4)，仿真出P-U、I-U曲線如圖2所示。由圖2可以看出，當(dāng)溫度(T)和光照強(qiáng)度(S)一定時，P-U曲線是一個單峰值近似拋物線，存在唯一一個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 常規(guī)擾動觀察法

擾動觀察法(perturbation observation)，簡稱P&O算法，是實際工程應(yīng)用最廣泛的算法之一。P&O算法工作機(jī)制是周期性地給PV組件的輸出電壓施加一個擾動(ΔU)，判斷下一個時刻的功率變化。若下一時刻功率增大，說明擾動方向正確且繼續(xù)保持此方向不變，反之，則變向追蹤。P&O控制策略的工作過程如圖3所示。

圖3 P&O控制策略控制流程圖

常規(guī)擾動觀察法的局限性在于步長ΔU不易選擇的問題；若ΔU過大，穩(wěn)態(tài)時功率會存在波動問題；若ΔU過小，則會降低動態(tài)特性，跟蹤反應(yīng)變緩。因此，常規(guī)擾動觀察法難以實現(xiàn)又快又穩(wěn)的控制效果。

3 復(fù)合MPPT控制策略

傳統(tǒng)擾動觀察法，如步長選擇不當(dāng)，難以兼顧動靜態(tài)響應(yīng)問題[9]。為了突破傳統(tǒng)算法的局限性，提出了一種基于把恒壓法結(jié)合變步長擾動觀察法的MPPT復(fù)合控制策略。

恒壓法(CVT)結(jié)合變步長P&O的復(fù)合MPPT控制策略工作機(jī)制為：開始工作時，CVT算法以Um=0.78Uoc[10]作為追蹤的起始電壓，此電壓可以讓實際工作點(diǎn)快速位于MPP附近區(qū)域，這個特點(diǎn)可以大大節(jié)省追蹤時間提高動態(tài)響應(yīng)速度。傳統(tǒng)P&O算法存在缺陷，當(dāng)實際工作點(diǎn)位于MPP附近后可以采用變步長P&O算法，根據(jù)光伏組件P-U輸出特性，可以看出:當(dāng)離MPP較遠(yuǎn)時，斜率abs[(Pk-Pk-1)/(Uk-Uk-1)]越大;當(dāng)離MPP較近時，斜率abs[(Pk-Pk-1)/(Uk-Uk-1)]越小;當(dāng)位于MPP處時，斜率abs[(Pk-Pk-1)/(Uk-Uk-1)]=0。因此變步長P&O算法具體實現(xiàn)過程是:當(dāng)離MPP較遠(yuǎn)時，可以采用大步長；離MPP較近時，減小步長可以降低穩(wěn)態(tài)震蕩，對MPP進(jìn)行精確定位。恒壓法(CVT)結(jié)合變步長P&O的復(fù)合MPPT控制策略實質(zhì)就是在開始追蹤階段運(yùn)用CVT粗略算出MPP位置，大大提高了響應(yīng)速度，在MPP附近區(qū)域依靠變步長P&O算法精確定位MPP?？刂屏鞒倘鐖D4所示，圖4中λ為步長系數(shù)，λ=0.000 2。

圖4 復(fù)合算法控制流程圖

4 基于新型算法的光伏MPPT控制策略Simu-link仿真驗證

在Simulink平臺上搭建基于復(fù)合MPPT控制策略的仿真模型，參數(shù)設(shè)置具體如下：Sref=1 000 W/m2，Tref=25 ℃；S=1 000 W/m2，T=25 ℃時，PV電池最大功率Pmax=111.19 W，Uoc=22.15 V，Isc=6.91 A，Im=6.35 A，Um=17.49 V；仿真時間這里設(shè)為1 s。

在MATLAB/Simulink平臺上，當(dāng)T=25 ℃時，通過單一控制變量法改變光照強(qiáng)度S。S變化設(shè)置為：0～0.5 s，S=1 000 W/m2；0.5～1 s，S=400 W/m2。圖5和圖6分別為了傳統(tǒng)P&O算法和復(fù)合MPPT控制策略條件下的輸出功率。

從圖5可以看出，在開始啟動時，P&O算法到達(dá)穩(wěn)態(tài)用時約為0.069 s，動態(tài)追蹤速度略慢。當(dāng)t=0.5 s，光照強(qiáng)度S=1 000 W/m2突變S=400 W/m2，跟蹤到新的穩(wěn)態(tài)用時為0.077 s，且到達(dá)穩(wěn)態(tài)后功率會存在較大震蕩。由0.8 s～0.9 s局部放大圖可以看到，輸出功率P波形在53.10 W～57.31 W之間波動，波動幅度相對較大，此現(xiàn)象表明了功率損失較大。由圖6可知，采用復(fù)合MPPT控制策略，啟動到穩(wěn)態(tài)用時僅僅為0.046 s，跟蹤速度比傳統(tǒng)P&O算法迅速。在t=0.5 s時，S=1 000 W/m2變?yōu)镾=400 W/m2，到新的穩(wěn)態(tài)用時僅僅為0.037 s，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于定步長P&O算法。由0.8 s～0.9 s之間局部放大圖可知，輸出功率此時范圍在56.85 W～57.95 W之間，震幅很小，可認(rèn)為功率基本穩(wěn)定。兩種算法的Simulink仿真波形對比可知，復(fù)合MPPT控制策略無論在啟動階段、外界光照突變情況，還是穩(wěn)態(tài)精度方面都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)P&O算法。

圖5 傳統(tǒng)P&O算法條件下的輸出功率波形

圖6 復(fù)合MPPT控制策略條件下的輸出功率波形

5 結(jié)束語

本文所提出的一種CVT結(jié)合變步長P&O復(fù)合MPPT控制策略，不但可以快速跟蹤和應(yīng)對外界環(huán)境變化，而且穩(wěn)態(tài)精度高，有效減小了輸出功率的穩(wěn)態(tài)震蕩。仿真驗證了復(fù)合算法的優(yōu)越性，對恒壓法和擾動法取長補(bǔ)短，對新型算法的利用具有重要的啟迪和推廣意義。