基于改進(jìn)灰狼算法的光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤方法

丁然

（池州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電與汽車系，安徽池州，247100）

0 引言

在對光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行建模時,通常需要先建立一個數(shù)學(xué)模型來描述其運行過程中的各種參數(shù)和約束條件。但是由于實際情況復(fù)雜多變且難以直接獲得精確的物理量數(shù)據(jù),因此往往采用數(shù)值模擬或其他近似計算等方式來解決問題。其中最為常見的是使用灰狼算法作為優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)的灰狼算法中,每次只有一個狼群來尋找食物、配偶及后代,而且這個狼群是隨機生成的;當(dāng)新加入的狼群數(shù)量超過了原來的狼群數(shù)量后,就會被淘汰出局。這樣雖然可以保證群體的穩(wěn)定性,但卻無法使得整個群體始終保持在較高的效率值上。為了提高算法的收斂速度以及跳出局部極值的能力,本文針對這一問題做出相應(yīng)的調(diào)整。另外,當(dāng)狼群數(shù)量過多時,會導(dǎo)致算法早熟甚至出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,從而降低了算法的尋優(yōu)能力。此外,在狼群數(shù)量過少或者沒有狼群存在的時候,也無法保證算法具有良好的穩(wěn)定性與魯棒性。另一方面,如果某個狼群被淘汰出局,那么它們也就無法再繼續(xù)生存下去。這樣一來,整個群體的多樣性將大大降低,并且還會有很多個體沒有位置可以選擇,從而導(dǎo)致了算法的早熟收斂問題。本文提出一種新的狼群算法——改進(jìn)灰狼算法,其主要思想就是通過引入一個隨機游走機制來解決上述問題。具體來說,該算法首先需要確定狼群規(guī)模和每只狼的適應(yīng)度函數(shù)、各狼群之間的距離等相關(guān)信息,然后根據(jù)這些信息制定相應(yīng)的優(yōu)化策略。最后,利用遺傳算法對狼群算法進(jìn)行求解,得到最終的結(jié)果。

1 跟蹤算法研究概述

1.1 光伏電池最大功率跟蹤原理

最大功率點追蹤的原理是對光電器件的輸出電壓、電流進(jìn)行實時監(jiān)測，然后利用MPP算法對阻抗變流器（電路）進(jìn)行自優(yōu)化調(diào)整，使其電壓增益與占空比不成線性關(guān)系，并且在轉(zhuǎn)換器的工作循環(huán)增大或減小時，電壓也會隨之增大或減小。通過移動工作點至I-U特征的右邊或左邊，可以提高或降低轉(zhuǎn)換器的工作循環(huán)，從而使當(dāng)量阻抗與光電陣阻抗相匹配，根據(jù)最大功率傳送理論，在這個時候，最大功率輸出。即便是因為溫度和光線的變化，導(dǎo)致了輸出功率的變化，系統(tǒng)也能保持在最好的狀態(tài)下。

1.2 常用最大功率點跟蹤算法

目前,MPPT主要有兩種實現(xiàn)方式:第一種是使用最大值最小化原則來確定逆變器的最大功率點;第二種則是采用最大功率點跟蹤策略。

對于前者而言,首先需要將光伏電池的實際運行情況輸入到模型中,然后再利用MATLAB軟件對模型進(jìn)行仿真分析,得到相應(yīng)的結(jié)果。但是由于受到光伏電池自身結(jié)構(gòu)的限制,無法直接應(yīng)用于實際工程中。因此本文提出一種基于改進(jìn)灰狼算法(Greywolf)的光伏電池最大功率點跟蹤算法。該算法通過計算出光伏電池的輸出電壓和電流之間的關(guān)系,并且根據(jù)這個關(guān)系來判斷光伏電池的輸出是否滿足要求。其核心思想就是找到光伏電池的輸出關(guān)鍵點,從而使得光伏電池可以一直處于最佳工作狀態(tài)。

而對于后者來說,它與前面提到的最大功率點跟蹤算法相比,更加注重光伏電池的輸出性能。其實質(zhì)上來講,它實質(zhì)上是一個優(yōu)化問題,即如何讓光伏電池的輸出達(dá)到最優(yōu)值。在傳統(tǒng)的光伏發(fā)電系統(tǒng)當(dāng)中,通常都會采用開路電壓作為光伏電池的輸出電壓,這樣就導(dǎo)致了光伏電池的輸出功率不能夠得到有效提升。為了解決這一問題,本文將光伏電池的輸出電壓分為兩種情況進(jìn)行分析:第一種情況下,如果光伏電池的開路電壓小于等于1V時,那么此時光伏電池的輸出電壓應(yīng)該大于等于1.5V;第二種情況下,如果光伏電池的開路電壓大于等于3V時,那么此時光伏電池的輸出電壓應(yīng)該大于等于4V。

1.3 最大功率跟蹤改進(jìn)算法

由于光伏電池自身具有一定的特性,所以其輸出特性也存在著較大差異,這使得光伏電池在實際應(yīng)用過程中的性能表現(xiàn)出明顯的不同。因此,要想提高光伏電池的輸出特性,必須對光伏電池的輸出特性進(jìn)行改善。而針對上述情況而言,可以通過以下幾方面來實現(xiàn):首先,需要保證光伏電池內(nèi)部的溫度處于恒定狀態(tài),并且還要確保光伏電池與外界環(huán)境之間沒有任何物質(zhì)交換,從而避免外界因素對光伏電池輸出特性造成影響;其次,為了能夠有效提升光伏電池的輸出功率,就需要將光伏電池放置于一個相對穩(wěn)定的位置上,同時還需要控制好光伏電池的安裝高度和角度等參數(shù),這樣才能夠更好地發(fā)揮出光伏電池的作用;最后,當(dāng)光伏電池受到外部環(huán)境干擾或者是光照強度較低時,則會導(dǎo)致光伏電池?zé)o法正常工作,這時就需要采用最大功率跟蹤技術(shù)來解決這一問題。在實際應(yīng)用中,通常情況下都是利用太陽能作為主要能源,然后再結(jié)合其他輔助能源來完成整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行。但是由于光伏發(fā)電系統(tǒng)具有一定的復(fù)雜性,所以很難做到完全自動化,這也使得光伏發(fā)電系統(tǒng)存在著一些缺陷,比如說光伏電池自身的質(zhì)量以及光伏電池的壽命等等。因此,要想提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的整體性能,就必須加強對光伏發(fā)電系統(tǒng)控制策略的優(yōu)化,進(jìn)而達(dá)到最佳效果。在實際應(yīng)用中,通常情況下都是利用最大功率跟蹤技術(shù)來完成光伏電池的優(yōu)化設(shè)計,這主要是因為在光伏電池運行過程中,如果光伏電池自身存在缺陷或是出現(xiàn)了故障,那么就很容易使得光伏電池產(chǎn)生較大的功率損耗,因此,此時就需要采取有效措施來降低光伏電池的功率損耗,進(jìn)而提高光伏電池的使用壽命。

2 光伏電池陰影效應(yīng)研究

2.1 光伏發(fā)電系統(tǒng)

光伏發(fā)電的原理就是使用光伏板把太陽的能量轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔?在光伏電池組中,由于存在著大量的非線性電阻和電感等元件,因此需要對其進(jìn)行濾波處理以減小光伏電池內(nèi)部的非線性失真現(xiàn)象.同時,還要考慮到光伏電池自身的特性,即電壓與電流之間的關(guān)系.根據(jù)上述分析可知,當(dāng)光伏電池接入逆變器后,可以通過調(diào)節(jié)逆變器的輸出功率來控制系統(tǒng)的運行狀態(tài).但是,如果光伏電池接入逆變器后出現(xiàn)了較大的過電壓問題時,就會導(dǎo)致整個光伏發(fā)電系統(tǒng)失控.所以,要想使得光伏發(fā)電系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地工作,必須保證光伏電池的安全性.本文提出一種新的光伏發(fā)電系統(tǒng)控制策略——“自適應(yīng)控制”(Adaptive control).該控制策略主要是針對光伏電池的非線性特性而設(shè)計的,它不僅可以有效抑制光伏電池的非線性失真的發(fā)生,也可以提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的整體效率.具體來說,就是在光伏發(fā)電系統(tǒng)正常運行過程中,由于光伏電池自身存在著一定的缺陷和不足,因此其會對光伏發(fā)電系統(tǒng)的電能質(zhì)量造成影響。

2.2 光伏電池原理及等效模型

為了更好地分析光伏電池的非線性特性,我們首先需要建立一個光伏電池的數(shù)學(xué)模型,然后利用MATLAB軟件來對這個數(shù)學(xué)模型進(jìn)行仿真模擬,從而得到光伏電池的等效電路圖、電壓電流波形圖以及輸出特性曲線圖等等。通過這些數(shù)據(jù)就能夠很好地了解到光伏電池的非線性特性及其產(chǎn)生原因,并且還可以根據(jù)仿真結(jié)果來更好地設(shè)計光伏電池相關(guān)方案,使整個光伏電池的性能達(dá)到最優(yōu)化狀態(tài)。將光伏電池的數(shù)學(xué)模型與仿真結(jié)果相結(jié)合,可以看出仿真結(jié)果與理論計算結(jié)果基本一致,但是兩者之間仍然有一些差異,主要體現(xiàn)在以下幾點:(1)仿真時采用的是分段線性插值方式;(2)仿真結(jié)果中的最大功率點和最小功率點都是以一定間隔出現(xiàn)的;而實際上,光伏電池的輸出特性曲線圖中存在著很多的拐點,所以說光伏板上的每一點都會影響最終的輸出功率,只有找到這些拐點才能夠準(zhǔn)確地確定出光伏電池的最佳工作電壓和電流。(2)光伏電池的輸出特性曲線圖中存在著許多的轉(zhuǎn)折點,也就是說光伏電池的輸出特性曲線圖中存在著許多的不穩(wěn)定因素,如果沒有這些不穩(wěn)定性因素,那么光伏電池的輸出功率將會大大降低。

2.3 局部陰影對光伏電池影響分析

為了更好地了解光伏電池的輸出特性曲線圖中存在的一些不穩(wěn)定因素,我們可以通過改變光伏電池的輸出特性曲線圖來觀察其變化情況。當(dāng)光伏電池處于充電狀態(tài)時,在0～1s內(nèi),隨著時間的增加,輸出電壓逐漸降低;而當(dāng)光伏電池處于放電狀態(tài)時,在0～5s內(nèi),輸出電壓基本保持不變,但是由于此時的電壓擾動是瞬時發(fā)生的,因此這種電壓擾動并不是一個定值,它具有一定的隨機性。當(dāng)外界光照強度較小時(即光強度小于等于0.5W/m2),光伏電池的輸出特性曲線呈線性關(guān)系,說明光伏電池的輸出特性與外界環(huán)境溫度和濕度有關(guān)。當(dāng)外界溫度升高到20攝氏度以上時,光伏電池的輸出特性急劇下降,這是由于當(dāng)外界溫度高于25攝氏度后,光伏電池內(nèi)部產(chǎn)生大量的熱效應(yīng),使得光伏電池的輸出特性迅速下降。

3 改進(jìn)灰狼算法跟蹤仿真實驗

3.1 跟蹤算法仿真設(shè)計

MATLAB是一種應(yīng)用范圍很廣的科學(xué)與工程計算軟件。MATLAB中的 Simulink建模方法簡單、直觀，各種模塊都具有很強的實用性。在MATLAB/Simulink平臺上，利用Simulink現(xiàn)有的組件來建立最直接的組件，但是建模過程非常繁瑣，而且很多組件都不適合進(jìn)行調(diào)試和調(diào)試。另一種是寫出M函數(shù)的光電板，這兩種方法都是在這篇文章中進(jìn)行的。通過輸入電壓U，光強度G，溫度T，即可計算出電流I，并由此得出光電電池I-U和P-U曲線。在此基礎(chǔ)上，采用MATLAB/Function等功能，建立了一個基于MATLAB/Function的光電電池模型。由于光電電池模擬的輸出只有輸出電流，因此必須建立一個物理界面模型，以使其能夠進(jìn)行串聯(lián)并聯(lián)。圖2是光電板物理接口的設(shè)計，它包括兩個正、負(fù)兩個接口，可以方便地構(gòu)建各種尺寸的太陽能光伏陣列。設(shè)定的參數(shù)設(shè)定為：環(huán)境溫度T=25℃，輸入電壓為斜坡函數(shù)，運算法則為ode45，模擬時間為30秒，最大步長為0.1。

圖1 光伏電池模塊示意圖

圖2 光伏電池物理端口示意圖

最后，利用 MATLAB編制了三個 MPPT算法，用于模擬實驗，即電導(dǎo)率遞增法，原始灰狼算法，以及改良的灰狼算法。在圖3中可以看到：

圖3 最大功率跟蹤算法示意圖

3.2 傳統(tǒng)算法對比實驗

為檢驗該方法的有效性和優(yōu)越性，在上表中設(shè)定了一個局部陰影場景，并將該方法與改進(jìn)的灰狼方法進(jìn)行對比，并對該方法進(jìn)行了可行性分析。如果一片太陽能電池板被擋住，那么太陽能電池的功率就會被放大，而電導(dǎo)率增量法并沒有搜索到最大的能量，只能搜索到6.56瓦的本地功率，從圖4可以看出，通過改進(jìn)的灰狼算法，可以找到7.85瓦的最大功率。以下檢驗在遮蔽了兩個光電陣列的光電發(fā)電系統(tǒng)在光照條件3中時的電力追蹤。

圖4 遮擋一塊時電導(dǎo)增量法與本文算法對比實驗對比圖

3.3 原始灰狼算法對比實驗

為了檢驗灰狼算法的優(yōu)點，本文將灰狼算法和灰狼算法進(jìn)行了比較。安裝的太陽能電池系統(tǒng)是4個并聯(lián)的太陽能電池，其他的都是串聯(lián)的。表1是不同遮陰條件下兩種算法的數(shù)據(jù)比較。通過對四種不同的功率-時間關(guān)系的分析，我們得到了如下的結(jié)果：

表1 兩種算法對比結(jié)果統(tǒng)計表

(1)雖然在光照相同的情況下，原始灰狼算法與我們的算法都能達(dá)到最大的跟蹤功率，但是相對于灰狼方法來說，我們的算法要快1.06秒。因此，該方法的使用時間更短，更高效;

(2)在優(yōu)化了收斂性因子的收斂性后，灰狼算法從以往的線性收斂性變?yōu)榉蔷€性收斂性，同時也反映出了該算法在搜索過程中具有非線性的特點，從而加快了搜索的速度。

(3)優(yōu)化后的灰狼算法采用了一套（群體）的策略。在本示例中，搜索的程序過程以一組隨機的初始狀態(tài)人口（多方案）為起點，并在傳遞期間持續(xù)地加強這個群體。多個備選方案分享了搜索空間的相關(guān)信息，這樣就能快速地將候選對象轉(zhuǎn)移到搜索空間中可能存在的區(qū)域。

4 小結(jié)

本文首先設(shè)計整個仿真模型，包括光伏陣列模塊，MPPT控制算法模塊，PWM脈沖模塊以及電源模塊等。然后利用MATLAB軟件對模型進(jìn)行了仿真分析和優(yōu)化;Matlab軟件包等。通過對模型進(jìn)行優(yōu)化和實驗驗證,最終確定了最優(yōu)化的MPPT控制策略;然后利用該策略實現(xiàn)了光伏陣列輸出功率的實時控制,并且在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了光伏陣列的發(fā)電效率;最后將上述結(jié)果與文獻(xiàn)中提出的MPPT控制策略相比較,發(fā)現(xiàn)其具有較好的可行性。因此,為了更好地研究MPPT控制器的性能,本文采用MPPT控制策略來構(gòu)建一個完整的光伏系統(tǒng)仿真模型,并且給出了相應(yīng)的MPPT充電策略、放電策略及逆變器參數(shù)設(shè)置方案。同時,還建立了一個簡單的MPPT仿真平臺,用以方便用戶使用,并且可以根據(jù)實際情況調(diào)整充電策略,從而使得MPPT能夠適應(yīng)不同類型的負(fù)載,滿足用戶的各種需求。