室外移動機器人光伏供電系統(tǒng)MPPT算法改進與實現

高涵 燕麗紅 沈瑞冰 吳加秀

（西安歐亞學院信息工程學院 陜西省西安市 710065）

目前，越來越多的室外智能移動機器人出現在人們的日常生活中，其主要采用鋰電池供電的方式進行工作。太陽能作為清潔型能源，其具有取之不盡，用之不竭的特點。本次設計為了使室外智能移動機器人的能源更加綠色環(huán)保，通過太陽能為室外移動機器人的鋰電池進行實時充電。同時，針對太陽能的高效利用問題，國內外目前已經對光伏系統(tǒng)最大輸出功率跟蹤（Maximum Power Point Tracking，MPPT）算法開展了很多研究。MPPT算法根據結構大體分為開環(huán)與閉環(huán)兩種，開環(huán)的MPPT算法有恒定電壓跟蹤法（Constant Voltage Tracking，CVT）等，其存在控制精度不高等缺點，主要由于其根據太陽能電池輸出的功率特性一般規(guī)律來實現對最大功率點追蹤。閉環(huán)的MPPT算法有擾動觀察法、電導增量法等，其雖然簡單易實現，但存在實時性差、魯棒性差等缺點，故只能在理想的環(huán)境中應用。

近年來，越來越多的學者基于開環(huán)與閉環(huán)MPPT算法進行研究，結合粒子群、卷積神經網絡等優(yōu)化算法，提出了基于變步長的MPPT算法、基于PSO優(yōu)化算法的MPPT算法、以及基于Fuzzy控制策略MPPT算法。本次設計基于Simlink環(huán)境下建立太陽能供能模型，通過對其輸出特性進行分析，提出了一種優(yōu)化步長的擾動觀察MPPT算法，其具有追蹤速度快、震蕩小、魯棒性好的優(yōu)點。

1 移動機器人光伏系統(tǒng)設計

室外智能移動機器人的太陽能供電系統(tǒng)設計如圖1所示，首先太陽能電池板通過光伏效應將太陽能轉化為電能，同時存儲在鋰電池中，鋰電池再對整個系統(tǒng)的直流負載進行供電。由于整個系統(tǒng)不涉及交流用電部件，故不需要整流逆變環(huán)節(jié)，即在系統(tǒng)和交流負載之間無需配DC/AC變換器。本次設計根據實際所需額定功率，將多塊單晶硅太陽能電池板串聯或者并聯組成光伏電池陣列，然后通過光伏效應將太陽能轉化為電能。

圖1：系統(tǒng)供電結構圖

2 光伏系統(tǒng)容量設計

為了保證室外移動機器人系統(tǒng)的平穩(wěn)運行，光伏供電系統(tǒng)輸出功率滿足整個負載的額定功率。因此，首先保證在光照強度適中，光伏系統(tǒng)的輸出功率滿足整個系統(tǒng)的額定功率。其次，在光照強度弱的情況下，也能保證系統(tǒng)正常工作。本次設計選取常見的室外智能移動機器人為例，其負載主要包括4個直流無刷電機、一個二自由度舵機云臺、攝像頭以及核心控制器，故按照如下步驟對光伏系統(tǒng)中元件的參數和容量進行設計：

Step1：計算整個系統(tǒng)所有用電模塊所需的總額定功率，如表1所示。根據統(tǒng)計，系統(tǒng)用電設備的總功率為115W。

表1：系統(tǒng)用電設備總功耗表

Step2：根據當地天氣情況，計算單晶硅太陽能電池板上日均輻射量、峰值日照時數。

Step3：計算光伏系統(tǒng)的容量。根據太陽能電池板的提供的基本信息，開路電壓為21.5V，工作電壓為18.5V，短路電流為1.92A，工作電流為1.77A，額定功率為30W（存在±3%的誤差）。本次設計將六塊單晶硅太陽能電池板之間通過并聯進行連接，在實驗環(huán)境下的最大輸出總功率為180W。

3 光伏系統(tǒng)輸出特性分析

3.1 光伏系統(tǒng)數學模型

單晶硅太陽能電池板的等效電路由電流源、二極管，以及兩個等效電阻組成，等效電路如圖2所示。

圖2：太陽能電池的等效電路

等效電流由理想電流源I、并聯二極管D、并聯電阻R和串聯電阻R組成。周圍環(huán)境會對I造成影響。其輸出特性入下所示：

其中：

上式中：I為光伏陣列輸出電流，I為光伏電池光生電流，I為二極管電流，I為光伏陣列漏電流，I為標準測試條件下光伏陣列短路電流，K為溫度補償系數，λ為光照強度，I為二極管飽和電流，q為電子電荷，取l.6×10-19C，U為光伏陣列輸出電壓，A為PN結曲線常數，取1～2之間，K通常取1.38×10-23J/K，通常I的大小可以忽略不記，在標準測試條件下，光照強度為1000W/m，T為298開爾文，帶入式（2）可以得到：

因此光伏陣列輸出電流表達式（1）可以簡化為：

3.2 光伏系統(tǒng)仿真模型

在一定光照強度、一定溫度的外部環(huán)境下，可以得到太陽能電池輸出功率特性曲線。在Matlab的Simulink中根據式（1至6）的太陽能電池板輸出特性建立數學模型，根據太陽能電池的基本參數，如表2所示。在Simulink中仿真得到其輸出特性曲線如圖3所示。

表2：太陽能電池參數表

圖3：光伏系統(tǒng)輸出特性曲線

如圖3（a）所示，隨著輸出電壓的增大，輸出電流一開始幾乎恒定，但是當電壓到達最大工作點時，電流開始下降；當電壓為開路電壓時，電流下降為0。如圖3（b）所示，在電壓達到最大工作點電壓時，存在最大功率工作點（MPP）。因此，在保證實驗標準環(huán)境時，通過調整太陽能電池的輸出電壓就可以控制太陽能電池輸出最大功率。但是在實際環(huán)境中，外界溫度和光照并非恒定，故MPP并非不變的，它會隨外界溫度和光照強度的改變而變化。為了提高其輸出效率，必須保證在外界環(huán)境發(fā)生變化時，迅速找到其MPP點，保證單晶硅太陽能電池板時刻輸出最大功率。

4 光伏系統(tǒng)MPPT算法

4.1 擾動觀察法

目前，國內外對光伏系統(tǒng)最大功率點跟蹤算法（Max Power Point Tracking，MPPT）已經開展了很多研究，常見的有以下幾種方法：恒定電壓跟蹤法、電導增量法擾動觀察法等等。

本文重點對于擾動觀察法進行研究，擾動觀察法通過增大或者減小電壓，使系統(tǒng)的輸出功率逐漸逼近最大功率點。其原理圖如圖4所示，在A點時，由于輸出功率未達到最大功率點，此時增大太陽能電池板的電壓到B點，此時B點的功率大于A點的功率，繼續(xù)增大太陽能電池板的電壓到C點，此時C點的功率大于B點的功率，為了使輸出功率最大，則繼續(xù)增加太陽能電池板的工作電壓到D點，此時由于D點的功率小于C點，則需要反向減小電壓。經過往復循環(huán)，系統(tǒng)始終在B、C、D三點循環(huán)波動，即在最大功率點處來回震蕩，造成部分功率損失。由于其是定步長，步長的選取會對整個系統(tǒng)產生影響，因此本次設計將定步長優(yōu)化為變步長，既可以減少最大功率點處震蕩，又可以提高對最大功率點的追蹤速度。

圖4：擾動觀察法原理圖

4.2 改進的擾動觀察法

針對定步長擾動干擾法存在追蹤速度慢、且震蕩大的缺點。本次設計對擾動觀察法的跟蹤步長進行優(yōu)化，通過逐漸減小跟蹤步長，逐漸逼近最大功率點，當系統(tǒng)到達最大功率點時，跟蹤步長減小至0，系統(tǒng)輸出功率始終為最大功率。

圖5是改進的擾動觀察法工作原理圖，假設太陽能電池的在A點工作，由于此時不知道是否達到最大功率點，所以將A點的電壓增加ΔU；此時到達B點，由于B點功率小于A點功率，故需要較小電壓進行反向擾動，減小的電壓為ΔU的一半；此時到達C點，由于C點輸出功率大于B點，則繼續(xù)對電壓進行減小ΔU/2；此時再次返回A點，由于A點的功率大于C點，則繼續(xù)將電壓較小ΔU/2到達D點；此時由于D點功率小于A點功率，則需要增加電壓進行反向擾動，且增加的電壓為上一次的一半，即ΔU/4。系統(tǒng)會按照上述規(guī)律，通過改變擾動方向以及步長，最終逐漸逼近最大功率點。需要注意的是，幅度相同的步長不會出現3次以上，若同一步長改變3次以上，說明此時距離最大工作點很遠，需要增大步長加快系統(tǒng)的追蹤速度。

圖5：擾動逼近法原理示意圖

5 實驗結果與分析

為了驗證本文提出的改進的電導增量MPPT算法，在Simulink仿真環(huán)境下搭建模型對其進行驗證。

5.1 標準環(huán)境下的仿真對比

太陽光輻射強度設置為1000W/m，外界溫度設置為25℃，光伏系統(tǒng)的輸出曲線為0.5s。

擾動觀察法如圖6所示，本文改進的變步長擾動觀察法如圖7所示。傳統(tǒng)擾動觀察法大概在0.42s時到達最大功率點，由圖可知其存在一定的震蕩波動，導致光伏系統(tǒng)的輸出功率損失。由于本文將定步長改為變步長，對步幅進行自適應調整，使調節(jié)時長和速率達到最優(yōu)，故在大約0.11s左右時已經跟蹤到了MPP點，相比于定步長擾動觀察法，不僅追蹤速度快，且降低輸出特性曲線震蕩，減小光伏系統(tǒng)的功率損耗。

圖6：傳統(tǒng)擾動觀察法輸出功率曲線

圖7：改進的擾動觀察法輸出功率曲線

5.2 環(huán)境變化條件下的仿真對比

外界的溫度、太陽輻射強度等發(fā)生變化，都會引起單晶硅太陽能電池MPP點的移動，故為了使光伏系統(tǒng)隨外界條件變化同時保證自身系統(tǒng)最大功率輸出，使用Simulink來模擬太陽光照強度變化。將仿真時間設置為0.5s，設置0～0.25s為標準太陽光照輻射強度，在0.25～0.5s之間的太陽光照輻射強度驟降10%，由于這里用整數1代表光照強度為1000W/m，故0.9代表光照強度為900W/m，本次設計在Simulink中使用Signal Builder模塊來模擬日照的變化。

跟據圖8，圖9所示，在光照突變條件下，傳統(tǒng)擾動觀察法由于還未追蹤到MPP點，但是輸出功率下降，且存在震蕩，同時最終并未到達標準環(huán)境下的最大功率點。而本文改進的變步長擾動觀察法在0.25s時已經到達最大功率點，同時面對光照強度突變，輸出功率迅速下降，并未產生震蕩。

圖8：光照突變情況下傳統(tǒng)擾動觀察法輸出功率曲線

圖9：光照突變情況下變步長的擾動觀察法輸出功率曲線

6 結論

本文對于室外移動機器人的太陽能供電系統(tǒng)進行研究與設計，得出以下結論：

（1）為了保證光伏系統(tǒng)輸出功率最大，基于Simulink建立室外移動機器人的太陽能供電模型，對太陽能電池的PV模型的輸出特性進行分析，需要使系統(tǒng)時刻處于最大功率點；

（2）針對傳統(tǒng)的定步長擾動干擾最大功率點追蹤算法存在追蹤速度慢，震蕩大，抗干擾能力差的問題，提出了優(yōu)化步長的擾動干擾最大功率點追蹤算法，仿真結果表明，該算法追蹤速度提高了75%，且具有震蕩小、功率損耗小、魯棒性好的優(yōu)點；

（3）當外界環(huán)境發(fā)生變化時，優(yōu)化步長后的擾動觀察法的功率損失遠遠小于傳統(tǒng)方法。故該算法在環(huán)境突變的情況下對光伏系統(tǒng)均保持良好的控制效果，不僅保證追蹤時間最優(yōu)，且光伏系統(tǒng)的輸出的功率最大。