局部陰影下光伏陣列的MPPT綜合優(yōu)化

馬永翔 王一君 閆群民 孫荔偉

摘 ?要： 針對(duì)光伏陣列在實(shí)際工作中被局部陰影遮擋，輸出特性出現(xiàn)多個(gè)峰值點(diǎn)難以進(jìn)行最大功率跟蹤的問(wèn)題，在分析研究局部陰影下光伏陣列輸出特性的基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)電導(dǎo)增量法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種模糊控制電導(dǎo)增量法。同時(shí)，將改進(jìn)后的電導(dǎo)增量法同傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法結(jié)合起來(lái)對(duì)光伏陣列進(jìn)行聯(lián)合控制，利用Matlab/Simulink平臺(tái)搭建光伏陣列及其最大功率點(diǎn)跟蹤的仿真模型，對(duì)該控制策略進(jìn)行仿真分析，仿真結(jié)果表明所采用的方法能夠?qū)崿F(xiàn)MPPT的綜合優(yōu)化。

關(guān)鍵詞： 局部陰影; 光伏陣列; MPPT; 混合控制; 綜合優(yōu)化; Matlab/Simulink; 比較分析

中圖分類號(hào)： TN876?34; TM615 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2019）11?0140?04

Abstract： Since the photovoltaic （PV） array is shadowed by local shadows in practical work， it is difficult to perform the maximum power point tracking （MPPT） for multiple peak points appeared in output characteristics. On the basis of analyzing the output characteristics of PV array in partial shadow， the traditional conductance increment method is improved， and a fuzzy control conductance increment method is proposed. The improved conductance increment method is combined with traditional particle swarm optimization algorithm to perform the joint control for PV array. A simulation model of PV array and maximum power point tracking was built with Matlab/Simulink platform. The simulation analysis is carried out for the control strategy. The simulation results show that the adopted method can realize the synthetic optimization of MPPT.

Keywords： partial shadow; PV array; MPPT; hybrid control; synthetic optimization; Matlab/Simulink; comparative analysis

0 ?引 ?言

太陽(yáng)能由于其清潔無(wú)污染的特性成為新能源開(kāi)發(fā)和利用的主要對(duì)象之一，隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，光伏發(fā)電并網(wǎng)的可靠性得到提高，促進(jìn)了光伏產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和進(jìn)步[1]。光伏陣列由光伏電池串并聯(lián)鏈接組成，光伏電池受光照強(qiáng)度的影響巨大，當(dāng)一組光伏陣列局部處于陰影下時(shí)，輸出特性曲線會(huì)出現(xiàn)多峰現(xiàn)象[1]，使光伏發(fā)電效率降低，降低了能源利用率。傳統(tǒng)的最大功率跟蹤，如電導(dǎo)增量法、恒定電壓法、擾動(dòng)觀察法等[2?5]受到局部峰值的影響，難以找到最大功率點(diǎn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤的目的。針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)[6]利用空間向量法對(duì)光伏陣列的布局結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)優(yōu)化光伏陣列的排列方式優(yōu)化最大功率跟蹤，雖然能夠有效提高最大功率點(diǎn)跟蹤精度，但是計(jì)算結(jié)構(gòu)復(fù)雜，必然會(huì)延長(zhǎng)控制時(shí)間。文獻(xiàn)[7]提出一種混合蛙跳算法，雖然能夠有效提高多峰值輸出的最大功率跟蹤效率，但是增加了控制難度。文獻(xiàn)[8]采用模糊控制進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤控制，所采用的控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以提高控制效率。

本文在分析研究局部陰影下光伏陣列輸出特性的基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)的電導(dǎo)增量法進(jìn)行模糊控制，并結(jié)合粒子群優(yōu)化算法對(duì)光伏陣列進(jìn)行聯(lián)合控制，同時(shí)在Matlab/Simulink平臺(tái)上搭建了光伏發(fā)電系統(tǒng)的仿真模型，對(duì)所提出的方法進(jìn)行仿真分析，得出該方法能夠較好地實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤的結(jié)論。

1 ?局部陰影下光伏陣列的輸出特性

光伏電池通過(guò)光生伏特效應(yīng)將光能轉(zhuǎn)化成電能，由于單塊光伏電池所產(chǎn)生的電壓較小，所以在實(shí)際應(yīng)用中，必須將光伏電池通過(guò)串并聯(lián)組成光伏陣列。但是，由于云層、樹(shù)木、房屋的遮擋，光伏陣列所受光照強(qiáng)度不均勻，使得整個(gè)陣列的輸出特性曲線出現(xiàn)多個(gè)峰值，傳統(tǒng)最大功率跟蹤的方法就難以實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤，降低了光伏陣列的發(fā)電效率。嚴(yán)重情況下，會(huì)使得局部陰影下的光伏電池受反向電流影響而產(chǎn)生熱斑效應(yīng)，損壞光伏電池器件。

光伏陣列所接受的整體光照強(qiáng)度不同，所受到陰影的影響程度也不同。定義[a]為陰影處的光照強(qiáng)度和無(wú)陰影遮擋處的光照強(qiáng)度之比，通常[a]越接近1，光伏陣列所受到的局部陰影的影響越小，反之越大。而且，陰影遮擋的面積以及遮擋區(qū)域不同，對(duì)光伏陣列的影響也不同。所以，這就造成在局部陰影下光伏陣列的輸出特性具有多峰值、不穩(wěn)定的特點(diǎn)，增大了最大功率跟蹤的難度。

光伏電池的主體結(jié)構(gòu)是一個(gè)PN結(jié)結(jié)構(gòu)，其特性和二極管類似[9]。實(shí)驗(yàn)中，針對(duì)不同型號(hào)的光伏電池，所對(duì)應(yīng)的額定參數(shù)也不同。光伏電池的主要參數(shù)包括短路電流[Is]，開(kāi)路電壓[UOC]，最大功率電壓[Um]和最大功率電流[Im]。其等效電路圖如圖1所示。

圖1 ?光伏電池等效電路

光伏陣列在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，工作在局部陰影條件下時(shí)，輸出特性曲線明顯出現(xiàn)多峰值現(xiàn)象，使得光伏陣列的總體輸出功率降低，減小了光伏發(fā)電效率，同時(shí)也增加了最大功率的跟蹤難度。

2 ?最大功率點(diǎn)跟蹤綜合控制策略

2.1 ?粒子群優(yōu)化算法

粒子群算法（PSO）屬于進(jìn)化算法的一種，它可以利用當(dāng)前最優(yōu)值得到全局最優(yōu)的結(jié)果。利用粒子群算法對(duì)光伏發(fā)電進(jìn)行最高功率點(diǎn)的跟蹤，具有速度快、算法簡(jiǎn)潔的優(yōu)點(diǎn)。傳統(tǒng)的粒子群算法在復(fù)雜條件下對(duì)光伏陣列進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤，粒子群尋優(yōu)往往會(huì)陷入局部最優(yōu)點(diǎn)，使跟蹤準(zhǔn)確率降低。本文采用文獻(xiàn)[10]提出的方法對(duì)傳統(tǒng)的粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，除去算法中的隨機(jī)因素和限制峰值之間的速度因子，快速掃描全局，定位可能存在的最優(yōu)位置，鎖定最優(yōu)區(qū)域。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠快速鎖定全局最優(yōu)區(qū)域，提高運(yùn)算速度，降低控制難度，在一定程度上提高了粒子群算法的精確性。

2.2 ?模糊控制電導(dǎo)增量法

傳統(tǒng)的電導(dǎo)增量法雖然能夠使光伏電池的輸出電壓隨著日照強(qiáng)度穩(wěn)定變化，但其控制復(fù)雜，對(duì)步長(zhǎng)控制要求高，在一定程度上影響了算法運(yùn)行的精度和速度。模糊控制電導(dǎo)增量法是在傳統(tǒng)電導(dǎo)增量法的基礎(chǔ)上加入模糊邏輯語(yǔ)言，提高控制速度和精度。該方法的主要步驟如下：

1） 設(shè)定模糊子集與語(yǔ)言變量：將上一時(shí)刻的占空比擾動(dòng)值[αt-1]與本時(shí)刻的功率差與電壓差的比值[Δβt=dpdv]作為輸入語(yǔ)言，將本時(shí)刻的占空比[αt]作為輸出語(yǔ)言。[αt]和[Δβt]的模糊子集為：

當(dāng)[Δβt]的誤差較小時(shí)，選取分辨率較大的隸屬度函數(shù)進(jìn)行控制，當(dāng)[Δβt]的誤差較大時(shí)，選取分辨率較小的隸屬度函數(shù)進(jìn)行控制。式（4）中，[b]的取值直接決定隸屬度函數(shù)的形狀和誤差，應(yīng)根據(jù)實(shí)際控制要求進(jìn)行設(shè)定。

3） 設(shè)定模糊邏輯的原則：當(dāng)跟蹤點(diǎn)距離最大功率點(diǎn)較遠(yuǎn)時(shí)，應(yīng)該增大步長(zhǎng);反之，應(yīng)該減小步長(zhǎng)。當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化，控制系統(tǒng)也要做出相應(yīng)的調(diào)整。

2.3 ?混合控制策略

混合控制策略的原理是先利用粒子群算法進(jìn)行全局尋優(yōu)，找到最大功率點(diǎn)所在的近似區(qū)域，然后利用模糊控制電導(dǎo)增量法對(duì)鎖定區(qū)域進(jìn)行最大功率跟蹤，這樣，既避免了粒子群算法因?yàn)橄萑刖植孔顑?yōu)而出現(xiàn)跟蹤失準(zhǔn)，又可以提高跟蹤效率與速度，同時(shí)能夠使光伏電池的輸出電壓隨日照強(qiáng)度平穩(wěn)變化，保障輸出電壓的穩(wěn)定性，提高跟蹤精度。最大功率跟蹤控制原理如圖2所示。

圖2 ?最大功率跟蹤原理

最大功率跟蹤控制器將光伏電池的輸出電壓和電流作為輸入量，然后通過(guò)混合控制算法對(duì)最大功率點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，再通過(guò)PWM調(diào)制控制直流升壓?jiǎn)卧蠭GBT的占空比，從而控制輸出電壓工作在最大功率點(diǎn)。

混合控制策略（見(jiàn)圖3）主要包含兩個(gè)步驟：

1） 利用粒子群算法對(duì)光伏陣列的輸出特性曲線進(jìn)行全局尋優(yōu)，設(shè)定粒子群的初始參數(shù)，評(píng)估粒子適應(yīng)度，通過(guò)判斷粒子個(gè)體位置和全局位置來(lái)更新粒子位置，得到尋優(yōu)解，確定初始占空比和最優(yōu)區(qū)域。

2） 利用模糊控制電導(dǎo)增量法進(jìn)行局部尋優(yōu)，設(shè)定模糊子集與邏輯語(yǔ)言，編寫(xiě)控制規(guī)則，調(diào)整相應(yīng)參數(shù)和比例因子，輸出占空比信號(hào)，控制DC?DC電路使光伏陣列工作在最大功率點(diǎn)。

圖3 ?混合控制流程圖

3 ?仿真分析

根據(jù)圖2，通過(guò)Matlab/Simulink軟件搭建系統(tǒng)的仿真模型。光伏陣列由6個(gè)光伏電池模型組成，溫度設(shè)定為標(biāo)準(zhǔn)溫度[T=]25 ℃，光照強(qiáng)度分別為1 000 W/m2，1 000 W/m2，1 000 W/m2，800 W/m2，600 W/m2，400 W/m2。粒子群優(yōu)化算法初始參數(shù)：粒子種群數(shù)為30，維數(shù)為2，粒子運(yùn)行速度分別為1和0.3，學(xué)習(xí)因子為2，迭代次數(shù)為30。

局部陰影下的光伏陣列輸出特性如圖4所示，從圖中可以得出，光伏陣列在不均勻的光照強(qiáng)度下，輸出特性曲線出現(xiàn)多峰現(xiàn)象，全局的最大功率要比在標(biāo)準(zhǔn)光照強(qiáng)度[S=]1 000 W/m2時(shí)的最大功率小，而且出現(xiàn)多個(gè)局部最大功率點(diǎn)。其中，全局最大功率[Pm=]326.4 W，粒子群優(yōu)化算法結(jié)果：[Pm=]313.6 W，對(duì)應(yīng)電壓[Um=]73.2 V。

圖4 ?局部陰影下光伏陣列輸出特性

利用模糊控制對(duì)電導(dǎo)增量法進(jìn)行改進(jìn)，能夠提高算法速度和精確度，仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5a）和圖5b）分別是利用粒子群算法和模糊控制電導(dǎo)增量法下，光伏陣列功率輸出波形圖，從圖中可以得出，模糊控制電導(dǎo)增量法的收斂性、算法運(yùn)行時(shí)間、精確性要強(qiáng)于粒子群優(yōu)化算法。采用混合算法仿真波形圖如圖6所示。

由圖6可得，采用粒子群優(yōu)化算法和模糊控制電導(dǎo)增量法相結(jié)合的混合算法對(duì)光伏陣列進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤，跟蹤精度更高，所需要時(shí)間更短。在該方法下，光伏陣列輸出功率為324.5 W，更加接近理論計(jì)算值，所以，所采用的方法對(duì)于最大功率跟蹤具有更好的效果。

4 ?結(jié) ?論

光伏陣列工作在局域陰影下，其輸出特性曲線會(huì)出現(xiàn)多個(gè)峰值，難以進(jìn)行準(zhǔn)確的最大功率點(diǎn)跟蹤，使光伏陣列的運(yùn)行效率降低。本文針對(duì)這一問(wèn)題對(duì)光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤控制進(jìn)行如下改進(jìn)：

1） 在傳統(tǒng)的電導(dǎo)增量法基礎(chǔ)上采用模糊控制，簡(jiǎn)化了控制步驟，在提高控制效率的同時(shí)提高了算法的收斂性和準(zhǔn)確性。

圖5 ?粒子群優(yōu)化算法和模糊控制電導(dǎo)

圖6 ?混合算法下光伏陣列輸出特性

2） 將粒子群優(yōu)化算法同模糊控制電導(dǎo)增量法結(jié)合起來(lái)，對(duì)光伏陣列進(jìn)行聯(lián)合控制，進(jìn)一步提高了光伏陣列工作在局部陰影下最大功率跟蹤的準(zhǔn)確性，而且降低了跟蹤算法的運(yùn)行時(shí)間，提高了發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

3） 利用Matlab/Simulink平臺(tái)搭建光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型，對(duì)所提出的控制方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明模糊控制下的電導(dǎo)增量法比粒子群優(yōu)化算法具有更好的收斂性，運(yùn)算效率更高，而粒子群優(yōu)化算法和模糊控制電導(dǎo)增量法的聯(lián)合控制方法能夠進(jìn)一步提高控制效率。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳樹(shù)勇，宋書(shū)芳，李蘭欣，等.智能電網(wǎng)技術(shù)綜述[J].電網(wǎng)技術(shù)，2009，33（8）：1?7.

CHEN Shuyong， SONG Shufang， LI Lanxin， et al. Survey on smart grid technology [J]. Power system technology， 2009， 33（8）： 1?7.

[2] 卞海紅，徐青山，高山，等.考慮隨機(jī)陰影影響的光伏陣列失配運(yùn)行特性[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2010，25（6）：104?109.

BIAN Haihong， XU Qingshan， GAO Shan， et al. Operation mismatches of photovoltaic array considering random shadows [J]. Transactions of China electrotechnical society， 2010， 25（6）： 104?109.

[3] LIU F， DUAN S， LIU F， et al. A variable step size INC MPPT method for PV systems [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 2008， 55（7）： 2622?2628.

[4] 周德佳，趙爭(zhēng)鳴，袁立強(qiáng)，等.具有改進(jìn)最大功率跟蹤算法的光伏并網(wǎng)控制系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2008，28（31）：94?100.

ZHOU Dejia， ZHAO Zhengming， YUAN Liqiang， et al. Implementation of a photovoltaic grid?connected system based on improved maximum power point tracking [J]. Proceedings of the CSEE， 2008， 28（31）： 94?100.

[5] 楊永恒，周克亮.光伏電池建模及MPPT控制策略[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2011，26（1）：229?234.

YANG Yongheng， ZHOU Keliang. Photovoltaic battery mode?ling and MPPT control strategy [J]. Transactions of China electrotechnical society， 2011， 26（1）： 229?234.

[6] ABDELSALAM A K， MASSOUD A M， AHMED S， et al. High?performance adaptive perturb and observe MPPT technique for photovoltaic?based microgrids [J]. IEEE transactions on power electronics， 2011， 26（4）： 1010?1021.

[7] 周元貴，陳啟卷，何昌炎，等.局部陰影下光伏陣列建模及多峰值MPPT控制[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào)，2016，37（10）：2484?2490.

ZHOU Yuangui， CHEN Qijuan， HE Changyan， et al. Model of PV array under partial shading and MPPT control of multi?peak characteristics [J]. Acta energiae solaris sinica， 2016， 37（10）： 2484?2490.

[8] 劉立群，王志新，張華強(qiáng).部分遮蔽光伏發(fā)電系統(tǒng)模糊免疫M(jìn)PPT控制[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2010，30（7）：96?99.

LIU Liqun， WANG Zhixin， ZHANG Huaqiang. Fuzzy?immune MPPT control of PV generation system under partial shade condition [J]. Electric power automation equipment， 2010， 30（7）： 96?99.

[9] 廖志凌，阮新波.任意光強(qiáng)和溫度下的硅太陽(yáng)電池非線性工程簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào)，2009，30（4）：430?435.

LIAO Zhiling， RUAN Xinbo. Non?linear engineering simplification model of silicon solar cells in arbitrary solar radiation and temperature [J]. Acta energiae solaris sinica， 2009， 30（4）： 430?435.

[10] 胡克用，胥芳，艾青林，等.適用于光伏多峰功率跟蹤的改進(jìn)型粒子群優(yōu)化算法[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，49（4）：140?148.

HU Keyong， XU Fang， AI Qinglin， et al. Improved particle swarm optimization for photovoltaic multi?peak power tracking [J]. Journal of Xian Jiaotong University， 2015， 49（4）： 140?148.

[11] 李志剛，田盛.局部陰影下光伏陣列結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào)，2016，37（12）：2999?3004.

LI Zhigang， TIAN Sheng. Structure optimization of PV array under partial shade [J]. Acta energiae solaris sinica， 2016， 37（12）： 2999?3004.