基于PI調節占空比的自適應MPPT方法

朱建波，張正江，朱志亮，吳 平

(溫州大學 電氣數字化設計技術國家地方聯合工程實驗室，浙江 溫州 325035)

基于PI調節占空比的自適應MPPT方法

朱建波，張正江，朱志亮，吳 平

(溫州大學 電氣數字化設計技術國家地方聯合工程實驗室，浙江 溫州 325035)

最大功率點跟蹤(MPPT)技術是提高光伏發電效率的重要途徑之一；擾動觀測法是MPPT控制中最常用的方法，針對其無法兼顧跟蹤速度與最大功率點跟蹤過程的震蕩問題，提出了一種基于PI調節占空比的自適應MPPT方法，該方法針對占空比采用基于PI調節的自適應策略；通過Simulink建模仿真，與其他方法進行對比分析，結果顯示了該方法可顯著地提高了最大功率點跟蹤的速度與精度。

光伏發電；最大功率點跟蹤；擾動觀測法；占空比

0 引言

隨著化石燃料的日漸枯竭和生態環境的日益惡化，新能源的開發利用已成普遍趨勢，而太陽能作為綠色環?？稍偕茉?，受到了世界各國的高度重視。2015 年，全球光伏新增裝機容量超過50 GW，同比增長16.3%，累計裝機容量超過230 GW[1]。但是目前光伏發電的光電轉換效率低且投入產出比不平衡，故研究一種高效穩定的最大功率點跟蹤(MPPT)技術是必需的。

目前，國內外專家學者研究出了多種MPPT控制算法，如恒定電壓法、增量電導法、神經網絡法、擾動觀測法等[2-6]。對于恒定電壓法，戴志威等人采用二元線性函數的模型[7]，但由于該控制策略是基于最大功率點電壓和開路電壓是近似的線性關系，存在一定的誤差。而Shah提出的增量電導法[8]，其對測量傳感器精度要求很高，計算量大速度慢，在天氣變化頻繁時，跟蹤時間很長，甚至會出現達不到最大功率點的情況。隨著神經網絡理論的發展，Elobaid等人建立了雙ANN模型，實現對光伏發電系統最大功率點的良好跟蹤[9]，但是其訓練的數據來源于現場設備測量，數據含有測量誤差。擾動觀測法適應復雜天氣環境且易實現，目前得到了普遍的應用，但是由于其步長固定，無法兼顧跟蹤速度和在最大功率點處的振蕩幅度。徐鋒將模糊控制與變步長的方法相結合[10]，對傳統擾動法進行了優化，但是其隸屬度規則復雜，在照度變化時的跟蹤速度也不理想。呂川等人則采取了部分步長自適應的方法[11]，然而在跟蹤時間上仍可有效提升。針對上述情況，本文提出了一種基于PI調節的高效快速算法，并通過Simulink建模分析，與其他方法對比，結果顯示了該方法的有效性與可靠性。

1 光伏建模

1.1 光伏電池的等效模型

光伏電池一般由串聯和并聯形成光伏陣列，通過光—電能量的轉換，并網或離網進行供電。其系統模型可以用一個電流源和一個二極管并聯組成的物理等效電路模型表示，如圖1所示。

輸出電流為I，輸出電壓為V，可得到其簡化關系式為：

(1)

其中Isc是光生電流(A)；Id是是流過二極管的電流(A)；Io是反向飽和電流(暗電流)(A)；Rs是串聯電阻(Ω)；Rsh是并聯電阻(Ω)；q是電子電荷(1.6×10-9C)；k是波爾茲曼常數(1.38×10-23J/K)；T是光伏絕對溫度(273+實際攝氏溫度)；n是二極管品質因子。

圖1 光伏電池等效模型

1.2 Simulink仿真模型

為了更好地研究光照強度和外界溫度等條件變化對光伏陣列的輸出功率的作用，在公式(1)的基礎上建立了如圖2所示的以Boost升壓電路為主電路的光伏系統Simulink仿真模型。Subsystem1為光伏陣列模型的封裝，而本文的優化算法封裝在MPPT模型中。

圖2 光伏系統Simulink仿真模型

1.3 光伏發電特性曲線

從公式(1)可發現，其輸出特性曲線受外界溫度和光照強度影響。

故在1.2的仿真模型的條件下，模擬光照強度為1 000 W/m2，不同光伏溫度下時以及模擬光伏溫度為25 ℃，不同光照強度下時，輸出電壓與輸出電流關系的U-I曲線和輸出功率與輸出電壓關系的P-V曲線。分別如圖3和圖4所示。

由圖3、圖4可見，光伏陣列最大輸出功率隨溫度上升而下降，隨光照強度上升而上升。

圖3 不同光伏溫度下U-I及P-V關系曲線

圖4 不同光照強度下U-I及P-V關系曲線

2 基于擾動觀測法的MPPT算法

2.1 傳統擾動觀測法

傳統的擾動觀測法，采取的是固定擾動步長，即通過對輸出電壓加一個正的或負的擾動±Δ，然后根據當前時刻功率與上一時刻功率的大小，來繼續確定擾動方向?？梢钥闯鲇捎跀_動的存在，在最大功率點會出現振蕩，同時步長的大小將直接影響最大功率點的振幅和跟蹤速度。當步長較大時，跟蹤速度雖然快，但是在最大功率點附近振蕩也隨之加大；而步長較小時，雖然最大功率點附近振蕩變小，但是跟蹤速度會顯著下降。

2.2 變步長法

為了優化傳統擾動觀測法的跟蹤時間，有專家提出變步長的方法，即在最大功率點跟蹤的初期采用固定的較大步長，而在最大功率點附近則采用固定的較小步長。相比較傳統擾動觀測法，該方法前期的較長步長使跟蹤時間變短，后期較小步長使最大功率點的振蕩幅度也有所減小。但這種方法，前期步長仍是半固定的，不能全部自適應，有待優化。

2.3 基于PI調節占空比的方法

雖然上述的變步長擾動法，已經對傳統方法進行優化，但是跟蹤前期的步長其實還是固定的，不能夠隨動，故本文提出了更加優化的自適應變步長法，相對于半固定的變步長法，該方法跟蹤速度更快，最大功率點輸出更穩定。該算法具體流程圖如圖5所示。

圖5 基于PI調節占空比的自適應MPPT方法流程圖

首先初始化給予系統擾動ΔD，然后測量第k時刻電流電壓，計算出功率Pk，與k-1時刻功率Pk-1比較。當Pk>Pk-1時，根據圖5可知，由于前期功率變化較大，故前期占空比變化也應變大以獲得更大的跟蹤速度，而在后期為使振幅減小占空比調整應該盡可能小，所以優化算法的占空比將采取基于PI調節自適應變化，具體值取決于當前輸出功率和上一時刻的輸出功率，自適應占空比變化值ΔD=kp×|Pk-Pk-1|+ki×Pk，這樣就可以使前期變化率大的時候占空比變化ΔD也相應變大，同時為避免占空比調整過大造成系統不穩定，還需判斷ΔD是否大于閾值上限ε，若大于則ΔD就取上限值ε。在接近最大功率點時，ΔD趨于0，以減小在最大功率點處的振蕩。而后再判斷Uk和Uk-1的大小，若Uk>Uk-1，則最后輸出占空比Dk=Dk-1+ΔD，否則輸出占空比Dk=Dk-1-ΔD；而當Pk

其中kp、ki為PI調節的整定值，kp為比例調節，可以加快系統調節速度，但是過大的比例會使系統穩定性下降，ki為積分調節，可以使系統消除穩態誤差，但是會使動態響應變慢，故本文經過多次實驗兼顧多項指標最終分別取0.01和0.0001；ζ為跟蹤后期的占空比變化的固定值，本文取0.0001；ε為自適應占空比變化的最大閾值，本文取0.004；Uk、Ik為當前電壓、電流值。

3 基于PI調節占空比的自適應MPPT方法與常規方法的對比分析

為了驗證方法的可靠性，本文將從各種環境下的系統跟蹤時間和最大功率點處振幅來對比分析3種擾動法。Method.1為固定步長的傳統擾動觀測法，取適中步長0.001；Method.2為半固定的變步長擾動法，取前期步長0.001，后期步長0.0001；Method.3為基于PI調節占空比的自適應MPPT方法，kp、ki分別取0.01和0.0001。表格中的測試數據采集樣本點為10 000個，測試量振幅為在最大功率點振蕩的范圍，標準差為最大功率點振蕩的標準差，平均值為最大功率點振蕩的功率平均值。

3.1 相同溫度和照度情況下的跟蹤過程

通過Simulink仿真溫度為25 ℃，照度為1 000 W/m2情況下得到的時間圖對比各方法的跟蹤過程。如下圖6，依次為傳統擾動觀測法、變步長擾動法、基于PI調節占空比的自適應MPPT方法。

圖6 不同方法跟蹤過程對比

由圖6可知，傳統擾動觀測法的跟蹤速度最慢，變步長法速度較快，而本文MPPT方法不僅時間更短而且跟蹤過程更加平緩。

跟蹤時間項數據綜合評測優劣：Method.3 > Method.2 > Method.1。

3.2 相同溫度和照度情況下的輸出功率

輸出功率項數據對比以溫度0、25、50，照度500、1 000相互組合模擬出共6種外界環境下，3種方法的數據對比。見表1和表2。

表1 500 W/m2時功率對比

表2 1000 W/m2時功率對比

從上述表格中可以看出，本文MPPT方法在各組環境下平均輸出功率都是最高，振幅也較小。且當溫度越低，光照越弱的情況下，該方法在輸出功率這項優勢體現的更加明顯。

輸出功率項數據綜合評測結果：Method.3 > Method.1 > Method.2。

3.3 照度平緩變化情況下的數據對比

本項測試模擬的是天氣相對穩定時的情況。在溫度為25 ℃，照度500到700再到600平緩變化時的仿真如圖7所示。表3為其跟蹤時間的數據。

表3 平緩天氣下的跟蹤時間

圖7 平緩天氣下的對比圖

從圖7和數據表3中總體來看，在照度平緩變化情況下，3種方法效果相差不大。Method.1在最大功率點處振動稍大，Method.2在環境變化時跟蹤時間稍長，Method.3效果稍好。故綜合評測結果：Method.3 > Method.2 = Method.1。

3.4 照度急劇變化情況下的數據對比

實際應用中，光照度并不會一直很平緩，如云層突然遮住陽光等情況。故本項測試就模擬的是天氣惡劣時的情況。仿真在溫度為25 ℃，照度劇烈變化，依次為400到1500再到200的情況下進行，如圖8所示。表4為跟蹤時間數據測試結果。

表4 惡劣天氣下的跟蹤時間

圖8 惡劣天氣下的對比圖

從對比圖和數據表中可以明顯看見，傳統擾動觀測法在各情況下跟蹤時間都最長，半固定變步長在高光照時最大功率點處振幅較大，而變化變步長擾動法在兩者之間取長補短，跟蹤時間短，最大功率點處振幅小，且在低光照時優勢更加明顯。故綜合評測結果：Method.3 > Method.2 > Method.1。

4 總結

為了進一步提高光電轉換率，本文提出了基于PI調節占空比的自適應MPPT方法，并通過Simulink建模仿真，與其他方法進行對比分析，結果表明基于PI調節的占空比自適應MPPT方法相比較傳統擾動法和其他變步長法，具有更短的跟蹤時間、在最大功率點更小的振幅、更大的平均輸出功率，在各方面數據都占據優勢，相應的也就提高了光伏電池的輸出效率。由此可以看出該方法對傳統方法進行了優化，且效果明顯，適應惡劣環境，具有實際應用價值。

[1] 包婧文. 光伏產業:回顧2015 展望2016[J]. 太陽能, 2016(2):79-80.

[2] Mutoh N, Inoue T. A Control Method to Charge Series-Connected Ultraelectric Double-Layer Capacitors Suitable for Photovoltaic Generation Systems Combining MPPT Control Method[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2007, 54(1):374-383.

[3] Mutoh N, Ohno M, Inoue T. A Method for MPPT Control While Searching for Parameters Corresponding to Weather Conditions for PV Generation Systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2006, 53(4):1055-1065.

[4] Dorofte C, Borup U, Blaabjerg F. A combined two-method MPPT control scheme for grid-connected photovoltaic systems[A]. European Conference on Power Electronics and Applications[C]. 2005:10.

[5] Altas I H, Sharaf A M. A novel maximum power fuzzy logic controller for photovoltaic solar energy systems[J]. Renewable Energy, 2008, 33(3):388-399.

[6] Kottas T L, Boutalis Y S, Karlis A D. New Maximum Power Point Tracker for PV Arrays Using Fuzzy Controller in Close Cooperation With Fuzzy Cognitive Networks[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2006, 21(3):793-803.

[7] 戴志威, 舒 杰, 吳昌宏. 基于環境參數模型的定電壓MPPT控制算法研究[J]. 電力電子技術, 2015, 49(5):61-63.

[8] Shah K B, Joshi L P. Comparative analysis of incremental conductance base MPPT for multi-string photovoltaic system[A]. Nirma University International Conference on Engineering[C]. 2013:1-6.

[9] Elobaid L M, Abdelsalam A K, Zakzouk E E. Artificial neural network based maximum power point tracking technique for PV systems[A]. IECON 2012-, Conference on IEEE Industrial Electronics Society[C]. IEEE, 2012:937-942.

[10] 徐 鋒. 基于模糊控制和功率預測的變步長擾動觀察法在光伏發電系統MPPT控制中的應用[J]. 計算機測量與控制, 2014, 22(2):414-416.

[11] 呂 川, 王 斌, 張良力,等. 基于交錯Buck變換器的光伏系統MPPT控制[J]. 計算機測量與控制, 2014, 22(12):3964-3966.

An Adaptive MPPT Method Based on PI Strategy for Adjusting Duty Ratio

Zhu Jianbo, Zhang Zhengjiang, Zhu Zhiliang, Wu Ping

(National-Local Joint Engineering Laboratory of Electrical Digital Design Technology,Wenzhou University, Wenzhou 325035, China)

The maximum power point tracking (MPPT)technology is one of the important strategies to improve the efficiency of photovoltaic power generation. Perturbation and observation method is one of the most commonly used MPPT control algorithms. However, it has the problems of low tracking speed and the vibration at the maximum power point. To solve those problems, an adaptive MPPT method based on PI strategy for adjusting duty ratio is proposed, which uses PI strategy to adaptively adjust the duty ratio for fast achieving accurate maximum power point. Compared with other methods through Simulink simulation, the results demonstrate that the proposed method can significantly improve the tracking speed and the accuracy of the maximum power point.

photovoltaic power generation, MPPT, perturbation and observation method, duty ratio

2016-11-28；

2017-02-06。

國家自然科學基金項目(51207112)；浙江省科技計劃項目(2015C31157; 2014C31074; 2014C31093)；浙江省大學生科技創新活動計劃暨新苗人才計劃(2015R426059)。

朱建波(1996-)，男，浙江寧波人，碩士研究生，主要從事最大功率點跟蹤技術方向的研究。

張正江(1982-)，男，江西樂平人，講師，碩士研究生導師，主要從事光伏發電系統建模與控制方向的研究。

1671-4598(2017)07-0194-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.048

TP216

A