基于人工蜂群算法的光伏陣列MPPT控制策略研究*

聶曉華，徐一鳴

(南昌大學(xué) 信息工程學(xué)院,南昌　330031)

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基于人工蜂群算法的光伏陣列MPPT控制策略研究*

聶曉華，徐一鳴

(南昌大學(xué) 信息工程學(xué)院,南昌330031)

在實際的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下，光伏陣列不僅存在因局部陰影情況影響導(dǎo)致輸出功率曲線(P-U曲線)呈現(xiàn)多極值點(diǎn)的問題，還具有難以考察的傳感器精度、采樣精度等實際應(yīng)用限制所帶來的量測噪聲問題。為此，在分析復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下光伏陣列的輸出特性的基礎(chǔ)上，提出先采用遞推最小二乘估計來削弱量測噪聲的影響，再運(yùn)用比粒子群算法控制更簡單，魯棒性更好的人工蜂群算法跟蹤全局最大功率點(diǎn)的MPPT控制策略。最后通過仿真與實驗，驗證了該MPPT控制策略的可行性和有效性。

復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境；光伏MPPT；遞推最小二乘濾波；人工蜂群算法

0　引言

太陽能光伏發(fā)電由于其可再生性、清潔性及取之不竭、用之不竭等特點(diǎn)，正在發(fā)展成為世界能源組成中的重要部分[1-2]。在光伏發(fā)電技術(shù)中的主要問題是如何提高光伏電池的轉(zhuǎn)換效率，以及提高整個系統(tǒng)工作的穩(wěn)定性[3]。光伏系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)技術(shù)是提高光伏轉(zhuǎn)化效率的有效方法，目前主要MPPT算法有固定電壓法、擾動觀察法、電導(dǎo)增量法和粒子群智能尋優(yōu)算法等，并出現(xiàn)了一些改進(jìn)與優(yōu)化算法[4-5]。

在局部陰影情況下，光伏陣列的P-U輸出特性曲線呈現(xiàn)多個峰值點(diǎn)，傳統(tǒng)的MPPT算法(如固定電壓法、擾動觀察法等)容易陷入局部極值點(diǎn)，跟蹤效果差。而目前被廣泛應(yīng)用于多峰MPPT的粒子群算法(PSO)及其改進(jìn)與優(yōu)化算法在保證全局收斂速度時，魯棒性都較差，且PSO在進(jìn)化后期收斂慢，粒子會趨于同一化，失去多樣性。而與PSO相比，人工蜂群算法(ABC)具有算法簡單，魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)[6]，適用于進(jìn)行全局最大功率點(diǎn)跟蹤。文獻(xiàn)[7-8]已成功將ABC算法應(yīng)用于光伏系統(tǒng)MPPT中，但只考慮了光照均勻的情況，沒有考慮局部陰影的影響。

文獻(xiàn)[9]將ABC算法應(yīng)用于局部陰影下的光伏系統(tǒng)全局MPPT中，并在不同的陰影條件下對兩種陣列結(jié)構(gòu)不同的光伏組件進(jìn)行仿真試驗,證實了所提出方法的正確性，但是文獻(xiàn)并沒有考慮到實際中存在的量測噪聲等因素帶來的影響。

而在實際復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中，光伏系統(tǒng)不僅存在因為局部陰影情況導(dǎo)致P-U輸出曲線呈現(xiàn)多個極值點(diǎn)的問題，還存在難以考察的傳感器精度、采樣精度、電磁噪聲等實際應(yīng)用限制所帶來的量測噪聲問題。文獻(xiàn)[10]通過仿真分析了量測噪聲對幾種MPPT算法的影響，并指出量測噪聲從根本上限制了MPPT算法的性能，會影響整個系統(tǒng)工作的穩(wěn)定性。

針對在實際復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中存在的上述問題，本文首先以遞推最小二乘估計對光伏系統(tǒng)進(jìn)行處理，削弱量測噪聲對系統(tǒng)的影響，然后運(yùn)用ABC算法進(jìn)行全局最大功率點(diǎn)跟蹤的控制策略，最后通過搭建的獨(dú)立光伏系統(tǒng)實驗平臺，實驗驗證了所提出MPPT控制策略的正確性和有效性。

1　復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下光伏系統(tǒng)的特性分析

在實際的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中，由于周圍樹木、建筑物、光伏陣列表面的灰塵、天上的云層遮擋等局部陰影情況的影響，光伏系統(tǒng)的I-U特性曲線呈現(xiàn)階梯狀，相應(yīng)的P-U特性曲線存在多個極值點(diǎn)。在實際應(yīng)用中，光伏系統(tǒng)還存在難以考察的傳感器精度、采樣精度、電磁噪聲等實際應(yīng)用限制所帶來的量測噪聲與野值點(diǎn)問題。例如，由于檢測和控制技術(shù)的限制，電壓和電流的測量都存在噪聲。因此，不同于理想情況下的光伏系統(tǒng)，實際的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中的光伏系統(tǒng)的輸出特性曲線是存在多極值點(diǎn)和噪聲的。

由文獻(xiàn)[11]提出的局部陰影條件下光伏陣列的數(shù)學(xué)模型，以{3×4}光伏陣列結(jié)構(gòu)為例，產(chǎn)生數(shù)據(jù)模擬。光伏陣列結(jié)構(gòu)如圖1所示。太陽能電池詳細(xì)參數(shù)見表1。

圖1　光伏陣列結(jié)構(gòu)

最大功率Pmax10W開路電壓UOC21.6V短路電流ISC0.62A最大功率點(diǎn)電壓Ump17.5V最大功率點(diǎn)電流Imp0.57A

圖2　局部陰影影響

光伏陣列各組件的光照強(qiáng)度設(shè)置如下：1B，1C，1D光照強(qiáng)度為800W/m2；2C，2D光照強(qiáng)度為600W/m2；3D光照強(qiáng)度為600W/m2；其余組件為：1000W/m2，溫度都為參考溫度25°。在輸出電流上分別加上1%和3%的采樣電流來模擬量測噪聲和野值點(diǎn)。局部陰影下的光伏系統(tǒng)P-U輸出特性曲線如圖2所示，圖中P1、P2、P3為局部最大功率點(diǎn)，P4為全局最大功率點(diǎn)；復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的光伏系統(tǒng)P-U輸出特性曲線如圖3所示。

圖3　復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境影響

2　復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下基于ABC算法的MPPT控制策略

根據(jù)復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下光伏系統(tǒng)的輸出特性，本文采用遞推最小二乘估計結(jié)合ABC算法的MPPT控制策略。

2.1遞推最小二乘濾波預(yù)處理算法

遞推最小二乘估計是最小二乘最優(yōu)估計方法中的一種，一般用于對實測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的濾波與預(yù)測處理，能有效的減小量測噪聲對系統(tǒng)的影響。

典型的MPPT控制電路如圖4所示。由文獻(xiàn)[4]中的可觀測性定義，應(yīng)用遞推最小二乘估計對光伏系統(tǒng)進(jìn)行濾波處理。如圖4所示，光伏系統(tǒng)的MPPT控制電路是通過傳感器采樣陣列電壓電流數(shù)據(jù)并傳入MPPT控制模塊結(jié)合相應(yīng)的算法進(jìn)行控制。在采樣過程中，以光伏系統(tǒng)的真實電流Ire(t)作為被估量，系統(tǒng)的量測方程描述如下：

Z(t)=hkIre(t)+n(t)

(1)

式中t為t時刻；Z(t)表示陣列電流觀測值；hk為量測矩陣，且hk=[1 1…1]T；n(t)為量測噪聲，理想情況下滿足：

(2)

式中σn2是噪聲n(t)的方差，In為單位陣。

因量測數(shù)據(jù)受實際環(huán)境影響較大，可能存在粗大測量值即野值點(diǎn)。對于每一個初始狀態(tài)I(0)，均能通過量測值{Z(1),Z(2),…,Z(N)}唯一確定。則Ire(t)在k時刻的最小二乘估計為：

(3)

方差σn為：

(4)

通過采樣得到下一個量測值Ire(k+1)，該量測值在k+1時刻的遞推公式為：

(5)

運(yùn)用式(1)～(5)，由電流的估計值進(jìn)行功率計算，對圖3情況下光伏系統(tǒng)進(jìn)行濾波處理，結(jié)果如圖5所示。

圖4　MPPT電路結(jié)構(gòu)示意圖

圖5　濾波后光伏系統(tǒng)輸出功率曲線

從圖5可以看出采用遞推最小二乘估計策略能有效減小量測噪聲對光伏系統(tǒng)的影響，且獲得的功率曲線接近理想環(huán)境下的功率曲線。

2.2基于ABC算法的全局MPPT控制策略

人工蜂群算法是模仿蜜蜂群尋找蜜源(食物源)的智能行為提出的一種優(yōu)化算法。在ABC算法中，蜜源的位置代表了所求優(yōu)化問題的可行解，蜜源的豐富程度(適應(yīng)度)表示可行解的質(zhì)量。在蜂群的覓食過程中，蜜蜂按照分工不同被分為三種：引領(lǐng)蜂、跟隨蜂和偵察蜂。蜂群的一半由引領(lǐng)蜂組成，另一半為跟隨蜂。每一個蜜源吸引一個引領(lǐng)蜂，引領(lǐng)蜂在舞蹈區(qū)將蜜源的信息與跟隨蜂共享，吸引其他的跟隨蜂采蜜，蜜源的豐富程度越高被選擇過來的跟隨蜂越多。跟隨蜂按照選擇概率來決定跟隨哪個引領(lǐng)蜂采蜜，每個跟隨蜂到達(dá)蜜源后，對該蜜源做一次鄰域搜索，對吸引過來的跟隨蜂所搜索的位置進(jìn)行比較，找到其中最好的蜜源，并與原來引領(lǐng)蜂所對應(yīng)的蜜源比較，如果比原來的蜜源好，則新位置作為新的蜜源；否則，繼續(xù)開采原來的蜜源。當(dāng)搜索過程停滯時，引領(lǐng)蜂變?yōu)閭刹旆洌⒃诜涑哺浇?解空間中)尋找新的蜜源。

典型的MPPT控制電路如圖4所示。在ABC算法中將Boost升壓電路的占空比D看成蜜源位置，光伏系統(tǒng)的輸出功率PPV看成花蜜量，即蜜源的豐富程度。本文在現(xiàn)有的ABC算法中，適當(dāng)?shù)南齻刹旆洳糠郑s短了全局最大功率點(diǎn)跟蹤的收斂時間。具體的實現(xiàn)步驟如下：

(1)蜂群的初始化：給定蜜蜂的數(shù)量NP，則引領(lǐng)蜂和跟隨蜂的數(shù)量都為NP/2。最開始時候，所有的蜜蜂都指向不同的蜜源位置(Boost升壓電路的占空比D)，在解空間中用如下方程設(shè)置蜜源位置：

(6)

式中，i=1,2,…,NP；Dmin和Dmax為Boost電路的占空比的最小值和最大值，一般在0.1～0.9之間取值。

(2)計算蜜源的適應(yīng)度：根據(jù)仿真研究中的數(shù)學(xué)公式，計算每個占空比(蜜源位置)對應(yīng)的光伏系統(tǒng)的輸出功率。根據(jù)蜜源的豐富程度，蜜蜂被分為引領(lǐng)蜂或者跟隨蜂。

(3)蜜源的位置更新：在局部陰影下，每次跟蹤光伏系統(tǒng)的全局最大功率點(diǎn)，蜜源的位置更新都分為兩個方面。

①引領(lǐng)蜂位置更新：引領(lǐng)蜂根據(jù)下式來更新自己位置。

Xi(k+1)=Xi(k)+r(Xi(k)-Xj(k))

(7)

式中，Xi(k+1)代表新產(chǎn)生的第i個蜜源位置，Xi(k)代表原來的第i個蜜源位置；k為迭代次數(shù)；j為隨機(jī)指定的個體，且j≠i，j∈{1,2,…,NP/2}；r為在[-1,1]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。變量r使得所有蜜蜂朝著最優(yōu)解逼近，這增強(qiáng)了在解空間中搜尋最優(yōu)解的能力，避免其收斂到局部最優(yōu)。

引領(lǐng)蜂比較新蜜源的豐富程度是否好于原來的蜜源，如果新蜜源的豐富程度好于原來蜜源的豐富程度，則開采新蜜源，還是按照式(7)更新自己的位置；否則，開采原來的蜜源，即Xi(k+1)=Xi(k)。

②跟隨蜂位置更新：跟隨蜂在蜂巢的舞蹈區(qū)內(nèi)，根據(jù)引領(lǐng)蜂傳遞過來的信息，比較蜜源的適應(yīng)度大小后，跟隨蜜源最豐富的引領(lǐng)蜂采蜜。跟隨蜂的位置更新為：

(8)

式中，Xh代表蜜源最豐富的位置。

(4)終止策略：當(dāng)蜜蜂再經(jīng)過5次迭代后，光伏系統(tǒng)的輸出功率仍沒有顯著的增大時，終止算法；否則，返回步驟(2)。

(5)算法重啟條件：當(dāng)光照強(qiáng)度或者陰影情況發(fā)生變化時，光伏系統(tǒng)的輸出功率也會隨著改變。可以通過檢測光伏系統(tǒng)的輸出功率的變化來重啟算法。

光伏系統(tǒng)的輸出功率是否變化由下述方程判斷[7]：

(9)

式中，P(k)為光伏系統(tǒng)當(dāng)前時刻的輸出功率，P(k-1)為光伏系統(tǒng)上一時刻的輸出功率。變量α是一個根據(jù)環(huán)境變化而取值的參量，其數(shù)值應(yīng)當(dāng)在充分考慮所在區(qū)域中占主導(dǎo)的天氣情況后決定。例如，在與外界隔離或在溫度變化緩慢的季節(jié)，α可以取值為1；在天氣多變的風(fēng)雨天，α的取值應(yīng)大于1。

滿足式(9)時，仍不能確定光伏系統(tǒng)輸出功率的變化是由陰影情況的變化還是負(fù)載電阻的變化引起的。仍需檢測電壓和電流變化：

(10)

(11)

如果式(10)～(11)也成立，那么可以確定光伏系統(tǒng)輸出功率的變化是由陰影情況的改變而引起的，返回步驟(2)重新啟動算法。否則，光伏系統(tǒng)輸出功率變化是由負(fù)載電阻的變化而引起的。此時，只需要按式(8)適當(dāng)調(diào)整一下Boost電路的占空比，就能使光伏系統(tǒng)輸出功率輸出最大。

遞推最小二乘估計結(jié)合ABC算法的MPPT控制策略流程圖如圖6所示。

圖6　MPPT控制策略流程圖

3　實驗驗證

為了驗證本文提出的MPPT控制策略的正確性和有效性，按照圖4搭建了獨(dú)立光伏發(fā)電系統(tǒng)實驗平臺，包括光伏陣列，Boost電路，負(fù)載和基于K60P100SYS芯片的MPPT控制電路。其中電路中的電感L取4mH，電容C2為470μF；負(fù)載為1kΩ電阻。

實驗過程中首先將光伏陣列置于正常光照下，此時光伏電池Uoc=21.6V，ISC=0.62A。然后用手工遮擋的方法模擬局部陰影情景，一段時間后恢復(fù)初始光照。光伏陣列的輸出功率曲線圖如圖7所示。

從圖7中可以看出，PSO算法能跟蹤到全局最大功率點(diǎn)，但是算法后期收斂較慢，且由于實際的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境中還存在量測噪聲等因素的影響，波形抖動較大，誤差較大。而采用遞推最小二估計結(jié)合ABC算法的MPPT控制策略的波形明顯更好，說明采用遞推最小二乘估計的方法能有效抑制量測噪聲對系統(tǒng)的影響，且采用ABC算法的魯棒性更好，后期收斂速度快。

圖7　實驗結(jié)果

4　結(jié)論

本文分析了實際的復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下光伏系統(tǒng)的輸出特性，結(jié)果表明光伏系統(tǒng)存在輸出功率呈現(xiàn)多極值點(diǎn)問題和不可避免的量測噪聲問題。針對上述問題，本文提出遞推最小二乘估計和ABC算法相結(jié)合的MPPT控制策略，然后通過搭建的獨(dú)立光伏系統(tǒng)實驗平臺，實驗驗證了本文提出策略的正確性和可行性，彌補(bǔ)了現(xiàn)有全局MPPT算法研究上的不足。

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(編輯李秀敏)

Research into the Application of MPPT Control Based on Artificial Bee Colony Algorithm

NIE Xiao-hua,XU Yi-ming

(College of Communication Engineering,Nanchang University,Nanchang 330031,China)

In the practical complex application environment,the PV array not only has the problem of presenting the multi extreme point of the output power curve(P-U curve)in the partial shade conditions,but also has the difficulty of measuring the noise caused by the sensor accuracy and the sampling accuracy. In this paper,the output characteristics of photovoltaic system in complex application environment are analyzed.And this paper proposes using recursive least squares estimation methods to weaken the effects of measured noise.Then, this paper proposes the artificial bee colony(ABC)MPPT control algorithm.Finally,the feasibility and effectiveness of the MPPT control strategy is verified by simulations and experiments.

complex application environment; MPPT;the recursive least squares estimation; artificial bee colony algorithm

1001-2265(2016)07-0092-04DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.07.026

2015-09-01

國家自然科學(xué)基金項目(51467013)；江西省科技支撐計劃項目(20123BBE50077)

聶曉華(1969—)，男，河北邢臺人，南昌大學(xué)副教授，碩導(dǎo)，博士，研究方向為電氣工程、電力電子，(E-mail)niexiaoh@163.com。

TH166;TG506

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