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    陰影遮擋條件下光伏陣列建模及PSO優(yōu)化控制算法的研究

    2022-04-16 08:48:10王光清高顯斌黨佳奇
    關(guān)鍵詞:失配旁路陰影

    王光清,高顯斌,黨佳奇

    (延安大學(xué)化學(xué)與化工學(xué)院,陜西延安 716000)

    隨著全球環(huán)境污染日益加重,人類環(huán)保意識(shí)逐漸增強(qiáng),可再生清潔能源引起了越來越廣泛的關(guān)注,太陽能作為主要的清潔能源,對(duì)其合理利用也成為可再生能源行業(yè)的研究熱點(diǎn)和主要發(fā)展方向。進(jìn)入21世紀(jì),光伏產(chǎn)業(yè)得到了突飛猛進(jìn)地發(fā)展[1],但是光伏系統(tǒng)在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)合中會(huì)因?yàn)殛幱罢趽跻约敖M件失配損失大量的能量。現(xiàn)階段光伏組件主要使用旁路并聯(lián)二極管來解決這一問題,但是會(huì)造成輸出I-U曲線呈現(xiàn)“多個(gè)最大功率點(diǎn)”的現(xiàn)象。目前,國內(nèi)外對(duì)于陰影遮擋條件下,光伏組件輸出特性的模型很多,但是基于陰影遮擋的特殊性,這些數(shù)學(xué)模型均為分段函數(shù),在實(shí)際的仿真過程中,操作過于復(fù)雜,并且難度很大,本文通過直接搭建SIMULINK模型完成陰影條件下的光伏組件輸出性能的仿真。目前常用的MPPT算法主要有[2-3]:恒定電壓法、擾動(dòng)觀察法、電導(dǎo)增量法等,陰影遮擋以及失配情況下MPPT算法也一直是光伏領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),文獻(xiàn)[4-5]提出的改進(jìn)擾動(dòng)觀察法,雖然可以實(shí)現(xiàn)陰影遮擋條件下的最大功率點(diǎn),但是大大增加了追蹤時(shí)間;文獻(xiàn)[6-8]提出先計(jì)算出峰值點(diǎn)可能存在的區(qū)域,再進(jìn)行最大功率點(diǎn)的跟蹤,雖然能夠快速跟蹤到最大功率點(diǎn),但是這些算法在確定峰值點(diǎn)區(qū)域時(shí)需要知道光伏陣列的結(jié)構(gòu)和光伏電池組件的開路電壓、短路電流,具有一定的局限性。PSO算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單從而被廣泛應(yīng)用,但是也存在不收斂和追蹤不到最大功率點(diǎn)的問題,本文提出的改進(jìn)PSO算法,避免了陷入局部最大功率點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)多峰情況下最大功率點(diǎn)的追蹤。

    1 陰影條件下的光伏陣列的輸出特性

    太陽能電池的輸出特性較為復(fù)雜,具有非線性的特征,其輸出主要受輻照度、溫度以及負(fù)載情況的影響。光伏陣列在實(shí)際運(yùn)行過程中因?yàn)檩椪斩确植疾痪鶆蚧蚬夥M件中相互之間電性能參數(shù)不一致等因素使各個(gè)光伏電池的輸出特性不一致而造成失配現(xiàn)象。在實(shí)際運(yùn)行過程中,造成光伏陣列失配的因素很多,陰影遮擋是其中重要的因素之一,此外如組件表面灰塵的積累、陣列中組件的安裝朝向或者方位差異等都是陣列失配的原因[9]。光伏陣列運(yùn)行在陰影遮擋條件下時(shí),陣列的輸出特性呈現(xiàn)雙峰或者多峰情況。

    對(duì)于陰影情況下光伏陣列輸出特性的研究主要分為無旁路二極管光伏組件的串聯(lián)電路性能研究以及含旁路二極管光伏組件的串聯(lián)電路電性能研究。由于目前商業(yè)運(yùn)用的光伏組件都已具備保護(hù)功能的旁路二極管,本文對(duì)含旁路二極管的串聯(lián)電路電性能進(jìn)行研究[10-12]。在現(xiàn)有五參數(shù)模型的基礎(chǔ)上搭建陰影遮擋下光伏陣列的輸出模型,如圖1所示。

    圖1 陰影遮擋情況下光伏陣列輸出模型

    此模型中,有2塊光伏電池板串聯(lián),通過工程實(shí)際模型將兩電路串聯(lián),并在每一塊光伏組件旁路并聯(lián)1個(gè)二極管。仿真過程中設(shè)置第一塊電池板的光照強(qiáng)度為1 000 W/m2,第二塊電池板的光照強(qiáng)度為600 W/m2,此種情況下,則第二塊板即為光伏陣列中的陰影遮擋的電池板,將兩塊不同輻照度的電池板串聯(lián)及旁路并聯(lián)二極管等效于在同一塊電池板串聯(lián)中部分小電池片被遮擋的情況。仿真結(jié)果如圖2以及圖3所示。通過圖2及圖3可以發(fā)現(xiàn),電流隨電壓變化曲線呈現(xiàn)階梯狀,而功率隨電壓變化曲線呈現(xiàn)多峰模型,符合光伏陣列失配實(shí)際情況。

    圖2 光伏陣列的輸出電流隨電壓變化曲線

    圖3 光伏陣列的輸出功率隨電壓變化曲線

    2 PSO算法的MPPT模型

    將PSO算法應(yīng)用到MPPT過程中時(shí),目標(biāo)函數(shù)即為光伏陣列的輸出功率P,而位置即為光伏陣列的輸出電壓U,通過U的不斷更新來尋找最大功率點(diǎn)[13-15]。但是在目前陰影遮擋下的光伏組件輸出模型均為分段函數(shù),在粒子群算法過程中當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為分段函數(shù)時(shí),很難取得目標(biāo)值。本文所提到的陰影遮擋數(shù)學(xué)模型通過SIMULIK模塊搭建,并未涉及到數(shù)學(xué)函數(shù)。本文將粒子群算法編寫在S函數(shù)中,通過SIMULINK模塊搭建失配情況下MPPT控制模型。模型如圖4所示。

    圖4 PSO算法實(shí)現(xiàn)MPPT模型

    光伏陣列失配情況下的SIMULINK模型結(jié)合PSO算法,依據(jù)輸出電壓范圍選取10個(gè)等間距的電壓點(diǎn)作為PSO算法的初始起點(diǎn),通過失配情況下光伏陣列模型(即PSO算法中的目標(biāo)函數(shù))求取最大功率點(diǎn),通過電壓位置以及電壓變化速度的更新實(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)的追蹤。通過PSO算法求解陰影遮擋條件下光伏陣列模型的最大功率點(diǎn)以及最大功率點(diǎn)電壓值,最大功率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電壓值收斂速度如圖5所示。

    圖5 PSO算法實(shí)現(xiàn)MPPT過程中最優(yōu)電壓值收斂情況

    通過圖5,可以分析利用改進(jìn)的PSO算法結(jié)合陰影遮擋條件下的光伏陣列輸出模型實(shí)現(xiàn)MPPT的過程中,響應(yīng)速度快,更新次數(shù)為60次左右就可以尋找到最大功率點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)電壓值,而且當(dāng)給定初始值時(shí),PSO算法不容易陷入局部最優(yōu)解。

    本文將原始PSO算法與優(yōu)化后的PSO算法進(jìn)行了對(duì)比仿真。仿真過程中,陰影遮擋模型不改變,只改變其控制算法,并且原始PSO算法與優(yōu)化后的PSO算法的初始占空比保持不變,對(duì)比MPPT控制的效果。

    原始PSO算法與優(yōu)化后的PSO算法在MPPT過程中最大功率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電壓值收斂速度對(duì)比情況如圖6所示。

    圖6 電壓值收斂對(duì)比情況

    通過圖6可以發(fā)現(xiàn),在優(yōu)化了位置因子的隨機(jī)性之后,優(yōu)化PSO算法達(dá)到收斂時(shí)的迭代次數(shù)減少,但MPPT的控制效果是一樣的,且電壓值都會(huì)發(fā)生微小的波動(dòng)。

    對(duì)比了電壓值的收斂情況之后,再對(duì)比PSO優(yōu)化算法與原始算法中的兩種初始占空比所對(duì)應(yīng)的電壓值的收斂情況。圖7為初始占空比為0.8所對(duì)應(yīng)的電壓收斂情況對(duì)比圖。圖8為初始占空比為0.5所對(duì)應(yīng)的電壓收斂情況對(duì)比圖。

    圖7 優(yōu)化與原始PSO算法電壓收斂情況(初始占空比為0.8)

    圖8 優(yōu)化與原始PSO算法電壓收斂情況(初始占空比為0.5)

    通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),無論初始占空比為多少,最終電壓值均會(huì)收斂到60~65 V之間,并且一直在波動(dòng);優(yōu)化后的PSO算法收斂速度要比原始PSO算法的收斂速度更快,這也體現(xiàn)了優(yōu)化PSO算法可以更加快速的追蹤到最大功率點(diǎn);初始占空比所對(duì)應(yīng)的初始電壓值越接近最大功率點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的電壓值,收斂速度越快,當(dāng)初始占空比為0.5,在0.1 s時(shí)就達(dá)到了穩(wěn)定的收斂狀態(tài)。

    3 結(jié)論

    通過仿真結(jié)果表明,該陰影遮擋模型精確度極高,符合光伏陣列在陰影遮擋條件下的實(shí)際情況,且針對(duì)陰影遮擋情況,光伏陣列采用優(yōu)化后的PSO算法較原始算法具有相同的準(zhǔn)確性,并且達(dá)到穩(wěn)定收斂結(jié)果時(shí)的迭代次數(shù)更少,并且對(duì)于初始位置的優(yōu)化提高了準(zhǔn)確率,減小了陷入局部最大功率點(diǎn)的概率。該優(yōu)化算法簡(jiǎn)化了PSO算法的結(jié)構(gòu),減小了計(jì)算量以及降低了對(duì)硬件的需求,更加具有經(jīng)濟(jì)性。

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