采用自適應擾動觀察法的光伏并網系統最大功率點跟蹤

謝 維，饒國勇2，蔡建羨，李立新，陳 遜

(1.防災科技學院 電子科學與控制工程學院，河北 三河 065201； 2.景德鎮學院，江西 景德鎮 333000)

0 引言

全球的電力需求和消費正在快速增長。可再生能源由于其清潔性、低成本和獲取方便等優點，近年來得到了迅猛的發展。在太陽能、風能、海洋潮汐能等可再生能源中，太陽能是一種目前最成熟和有商業前景的發電能源。可以使用光伏(PV)效應從太陽光以產生電力[1]，這種技術廣泛用于為獨立負載或電力系統供電。然而，可以看到太陽能光伏電池的轉換效率非常低，僅為9%到17%，尤其是在低太陽照射條件下。另外，太陽能PV板產生的電力總是在各種天氣條件下變化。很顯然，太陽能光伏電池的V-I和V-P特性是非線性的，隨照射量和溫度而變化[2]。然而，V-I或V-P曲線上始終存在一個稱為最大功率點(MPP)的獨特點。這一點在這些特性上是未知的，但它可以通過MPPT算法定位，一般分類如下：擾動觀察(P&O)法[3-5]，增量電導(InC)法[6-8]，恒定恒流(CC)或恒定電壓(CV)法[9-10]等算法以及其他一些諸如模糊邏輯(FL)法[11-12]，人工神經網絡(ANN)法[13]和粒子群優化(PSO)法[14-15]等算法。這些現有算法在簡單性、收斂速度、額外的硬件和成本等方面各有優缺點。本文提出了一種適用于太陽能光伏并網系統MPPT的自適應擾動觀察算法。與采用擾動觀察算法的結果相比，所獲得的仿真結果證實了所提算法的有效性和優越性。本文的各部分安排如下：太陽能光伏電池板的數學模型、太陽能光伏并網系統放在第1節、第2節中描述；第3節介紹了MPPT策略的自適應擾動觀察算法；然后根據仿真結果在第4節中證實所提算法的有效性；最后通過與現有的擾動觀察相關算法的比較，總結了新方案的優點。

1 太陽能光伏電池板的數學模型

太陽能光伏電池板可以用如下的方程組來描述：

(1)

(2)

(3)

式中，I為太陽能光伏電池的電流(A)；V為太陽能光伏電池的電壓(V)；P為太陽能光伏電池的功率(W)；Isc為太陽能光伏電池的短路電流(A)；Voc為太陽能光伏電池的開路電壓(V)；I0為二極管反向飽和電流(A)；q為元電荷電荷量，q=1.602×10-19(C)；k為波爾茲曼常量，k=1.381×10-23(J/K)；T為太陽能光伏電池板的溫度(K)。

太陽能光伏電池板板對陰影非常敏感。因此，我們提出了一種更準確的太陽能光伏電池的等效電路，以考慮陰影的影響，以及由于模塊內部的串聯電阻，觸點以及單元與模塊之間的互連所引起的損耗。那么，太陽能光伏電池板的V-I特性可以改寫如下：

(4)

式中，Rs和Rp分別為：考慮了陰影與損耗影響后的電阻值。

盡管，制造商們正試圖最小化這兩種電阻值的影響，以改善他們的產品性能，然而那種理想的情況是不可能實現的。

不得不指出的V-I特性的兩個重點是，開路電壓Voc，以及短路電流Isc。在這兩點時所發出的功率均為零點。當電池的輸出電流I為零(I=0)時，Voc就被確定下來了；而當電池的輸出電壓V為零(V=0)時，Isc就被確定下來了。在電池的V-I特性上的乘積(V×I)為最大的點處，太陽能光伏電池發出的功率最大。這一點被稱為最大功率點(MPP)，并且它是獨一無二的。

顯然，在太陽能光伏電池板的發電中必須考慮的兩個重要因素是照射量和溫度。這些因素強烈影響太陽能光伏電池板的特性。因此，MPP點在白天會發生變化。如果工作點不接近MPP，則會發生顯著的功率損耗。那么，必須在各種條件下跟蹤MPP點，以確保從太陽能光伏電池板處獲得最大的可用功率。通過在各種條件下搜索和確定MPP點，將這一問題交給了最大功率點跟蹤(MPPT)算法。本文提出了自適應擾動觀察算法，來用于搜索MPP點，下面將詳細介紹。

2 太陽能光伏并網系統

太陽能光伏系統可分為兩種類型：需要電池來存儲能量的獨立太陽能光伏系統，以及用于大功率應用場合的太陽能光伏并網系統。太陽能光伏并網系統主要由以下部件組成，包括太陽能光伏電池陣列，DC / DC變流器，DC / AC逆變器，濾波器，變壓器和儲能系統等，如圖1所示。

圖1 太陽能光伏并網系統結構圖

DC / DC變流器主要用于將來自電壓波動的電源，調節輸出電壓為恒定值，以減小輸出電壓中的紋波；也可以從同一的輸入電壓等級，獲得多個電壓等級。DC / DC變流器有包括buck(降壓)，boost(升壓)和buck-boost(升降壓)的多種拓撲結構。另外，DC / AC逆變器主要用于將恒定的直流電壓，轉換成具有可變的幅值和頻率的三相交流電壓，其是通過利用脈沖寬度調制(PWM)技術控制半導體開關器件來實現。鎖相環(PLL)則通過求解電網電壓的abc分量，在公共耦合點提供旋轉頻率，直接和正交電壓分量。

3 采用先進的擾動觀察算法的光伏并網系統MPPT

擾動觀察算法的基本原理是每隔一定的時間，增加或者減少太陽能光伏電池陣列的輸出電壓，這一過程稱為“擾動”，并觀測之后其輸出功率變化方向，若ΔP>0，說明參考電壓調整的方向正確，可以繼續按原來的方向“擾動”；若ΔP<0，說明參考電壓調整的方向錯誤，則需改變“擾動”的方向。我們知道，擾動觀察算法通常采用固定的步長，導致在快速變化的天氣條件下，跟蹤MPP點發生失敗。可以通過在不同的天氣條件下，采用可變步長來克服這個缺陷。因而本文提出了自適應的擾動觀察算法。

假設在這種傳統擾動觀察算法中的擾動變量，是太陽能光伏電池板端電壓的參考值。因此，如果輸出太陽能光伏電池板的電壓被擾動，且dP/dV>0，那么就可以知道工作點位于最大功率點MPP的左側。擾動觀察算法因而會增加太陽能光伏電池板的參考電壓，以便將工作點移向MPP點。又或者，如果太陽能光伏電池板的輸出電壓受到擾動，且dP/dV<0，那么就可以知道，工作點位于MPP點的右側。擾動觀察算法即會降低太陽能光伏電池板的參考電壓，便將工作點移向MPP點。該過程在圖2和表1中更清楚地描述出來。

表1 傳統的擾動觀察算法總結

圖2 傳統的擾動觀察算法的工作原理圖

圖3 傳統的擾動觀察算法引起最大功率點誤判的原理圖

我們可以周期性地重復該過程，直到達到MPP點。不過，我們知道傳統的擾動觀察算法在不同天氣之間快速變化的情況下，容易發生失敗，導致如圖3所示的誤判發生。假設它是從一個工作點A開始的。如果天氣條件近似恒定，那么一個太陽能光伏電池板電壓V的擾動ΔV，將把工作點移動到B點，并且擾動將被反轉，由于功率下降了。但是，如果太陽光照射量增加了，并且在一個采樣周期內，功率曲線從P1曲線轉移到了P2曲線，工作點則將從A點移動到C點，這代表功率增加，因而擾動的方向將保持不變。

結果是，工作點將偏離最大功率點MPP，并且如果太陽照射穩定增加，將一直持續偏離下去[16]。為了確保在太陽照射量的突然變化的情況下，能跟蹤到MPP點，提出了一種自適應擾動觀察算法，即取決于功率變化的可變的擾動步長。這意味著擾動步長變化，并且連續調節，以適應變化的天氣條件。這種自適應擾動觀察算法，是傳統的擾動觀察算法的一種變體，可以減少通常與擾動觀察相關的主要缺陷，諸如收斂速度和跟蹤效率等。該擾動步長變量取決于功率的改變，如下式所示：

(5)

4 仿真結果與分析

采用Matlab / Simulink軟件，可以獲得將太陽能光伏系統連接到電力系統時，其MPPT控制策略的仿真結果。太陽能光伏系統配置為由10塊串聯再2串并聯的共20塊電池板排列構成。太陽能光伏系統的規格和參數如表2所示，電網電壓和頻率分別為220 V和50 Hz。

圖4 自適應擾動觀察算法流程圖

規格參數光伏電池板光伏并網系統(10×2)最大功率Pmax (W)501000Pmax時的電壓VMPP (V)17.4174Pmax時的電流IMPP (A)2.8755.75開路電壓Voc (V)21.42214.2短路電流Isc (A)3.116.22

圖5 不同太陽照射量時太陽能光伏系統的V-I特性，溫度t=25℃

圖5和圖6分別是太陽能光伏系統，在不同的太陽照射量時的V-I和V-P特性，G=1，0.8和0.6 kW/m2，在該溫度T= 25℃下。圖5表明太陽能光伏電池板的電流，在太陽照射量增加時增加。圖6表明了在不同的太陽照射量時的MPP點也不同。MPP點是PMPP1= 1000 W，G1= 1 kW/m2；PMPP2=789 W，G2=0.8 kW/m2和PMPP3=581 W，G3=0.6 kW/m2。因此提出了自適應擾動觀察算法，來確定這些在不同的太陽照射量時的MPP點。

圖6 不同太陽照射量時太陽能光伏系統的V-P特性，溫度t=25℃

圖7 采用傳統的擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的電流

圖8 采用傳統的擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的電壓

圖7和圖8分別是太陽能光伏并網系統，在太陽照射量G=1 kW/m2，溫度T=25℃下，采用傳統的擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統的電流和電壓波形。太陽能光伏并網系統的電流在t=0.365 s達到穩定狀態，如圖7所示。然而，我們也發現太陽能光伏系統無法跟蹤到MPP點，即PMPP=1 000 W，如圖9所示，這意味著傳統的擾動觀察算法不收斂。

圖9 采用傳統的擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統的在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的功率

圖10和11分別是太陽能光伏并網系統，在太陽照射量G=1 kW/m2，溫度T=25℃下，采用自適應擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統的電流和電壓波形。太陽能光伏并網系統的電流在t=0.273 s達到穩定狀態，如圖10所示。然而，我們也發現太陽能光伏系統跟蹤到了MPP點，即PMPP=1000 W，如圖12所示，這意味著采用自適應擾動觀察算法，收斂值和速度都得到了改善。

通過自適應擾動觀察算法與傳統的擾動觀察算法獲得的功率對比，在太陽照射量G=1 kW/m2，溫度T=25℃下，如圖13所示，該對比確認了所提出的擾動觀察算法的有效性。

圖10 采用自適應擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的電流

圖11 采用自適應擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的電壓

圖12 采用自適應擾動觀察算法，太陽能光伏并網系統的在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃的功率

圖13 自適應與傳統擾動觀察算法獲得的功率對比，太陽能光伏并網系統的在照射量g=1 kw/m2溫度t=25℃

從以上的一組波形對比中可以分析出，傳統擾動觀察算法當溫度不變，僅太陽照射量從0 kW/m2升為1 kW/m2時，不能夠快速地移動至最大功率點附近，而且輸出的電壓、功率波形振蕩現象較嚴重。而新型的自適應擾動觀察算法相比于傳統的算法，能夠更快速地移動到最大功率點，接近穩態時工作點會在最大功率點附近微小幅振蕩，因而動態響應效果良好，穩態輸出時電壓、功率波形也比較平穩。

我們知道，相比于太陽照射量的影響，溫度對太陽能光伏陣列各參數的影響并不大。因此，如果當光伏組件工作環境的溫度突然變化時，所提出的該自適應的新方法在提高功率追蹤速度、降低功率擾動的基礎上能夠保證跟蹤的準確性。

兩種MPPT算法的仿真結果對比顯示，傳統的擾動觀察算法無法收斂，而收斂值和速度都通過采用自適應擾動觀察算法得到了改善，穩定時間縮短25%，穩態值提高20%以上。

5 結論

本文利用自適應擾動觀察(P&O)算法，提出了太陽能光伏并網系統的最大功率點跟蹤(MPPT)控制策略。該方案使用了可變的擾動步長，該步長取決于各種大氣條件。將得到的仿真結果與傳統的P&O算法進行了比較，結果證明了所提出的MPPT控制策略對太陽能光伏并網系統的有效性。