几种光伏系统MPPT方法的分析与比较(20180814101609)-solarbe文库

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几种光伏系统ＭＰＰＴ方法的分析与比较 Analysis and Comparison of Several MPPT Methods for PV System 华中科技大学徐鹏威，段善旭，刘飞，刘邦银 Emailxcolderyahoo.com.cn ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＸｕＰｅｎｇｗｅｉ，ＤｕａｎＳｈａｎｘｕ，ＬｉｕＦｅｉ，ＬｉｕＢａｎｇｙｉｎ摘要在太阳能发电的系统中需要对太阳能电池的最大功率点进行跟踪。本文分析了四种常见的最大功率跟踪方法，比较了其优缺点，为不同的系统选择不同的跟踪方法提供了理论依据。Abstract The photovoltaic PV system must contain a maximum power point tracking MPPT function. The advantages and weaknesses of four existing MPPT methods are compared and analyzed in this paper, and the basic rules for choosing the MPPT method are proposed. 关键词光伏系统；最大功率追踪；分析比较Keywords PV system； MPPT ； Analysis and comparison 1 引言当前，由于全球性能源危机 ,世界主要发达国家都开始重视可再生能源的利用研究。在所有可再生能源利用中，光伏发电是其中一项重要的方案。但是，由于太阳能电池具有明显的非线性特性，因此，为了实现光伏发电系统的功率输出最大化，需要对太阳能电池的输出最大功率点进行跟踪。目前，最大功率点跟踪（ MPPT Maximum Power Point Tracking）的方法有很多，如恒定电压控制法，扰动观测法，导纳增量法，模糊控制法，基于预测数据的最大功率跟踪方法 [1][2][3][4] 等等。但不同的方法有不同的控制效果和不同的优劣，有必要对目前光伏系统的 MPPT 方法进行研究。2 系统原理２．１太阳能电池等效模型太阳能电池组件其Ｉ－Ｖ特性与日射强度Ｓ和电池温度Ｔ有极大关系，即Ｉ＝ｆ（Ｖ，Ｓ，Ｔ）。根据电子学理论，太阳能电池的等效数学模型为［５］ 0 exp 1s sphshq V R I V R IInkT RI I - - - g g （１）其中－光伏电池输出电流（工作电流）－光伏电池输出电压（工作电压）－光生电流－二极管饱和电流－电子的电荷量（ 191.6 10 C ）－光伏电池的串联电阻－二极管特性因子－玻耳兹曼常数（ 231.38 10 /J K- ）－光伏电池温度－光伏电池的并联电阻其等效电路图为 IV0IphI sRshR图１、太阳能电池等效电路图２．２太阳能电池的电气特性由以上数学模型及等效电路图可以得到太阳能电池在不同太阳辐射强度Ｓ以及不同温度Ｔ条件下的Ｉ－Ｖ特性曲线图如图２，图３所示 VIphI0IsRnTshRqk图２、在相同温度不同太阳辐射强度下太阳能电池的Ｉ－Ｖ特性曲线图３、在相同太阳辐射强度不同温度条件下太阳能电池的Ｉ－Ｖ特性曲线在不同太阳辐射及不同温度下的功率电压曲线如图４，图５所示。图４、在相同温度不同太阳辐射强度下太阳能电池的Ｐ－Ｖ特性曲线图５、在相同太阳辐射强度不同温度条件下太阳能电池的Ｐ－Ｖ特性曲线 3 光伏系统 MPPT 算法比较在本文中，主要对目前常见的四中方法进行研究（１）恒定电压控制法 CVT（ Constant Voltage Control）；（２）扰动观测法 POPerturbation and Observation method ）；（３）导纳增量法 IncCond （ Incremental conductance method）；（４）基于梯度变步长的导纳增量法。３．１恒定电压控制法ＣＶＴ３．１．１原理及流程图通过分析图４可以看出，在太阳能电池温度变化不大时，太阳能电池的输出ＰＶ曲线上的最大功率点几乎分布于一条垂直直线的两侧。因此，若能将太阳能电池输出电压控制在其最大功率点时的电压处，这时太阳能电池将工作在最大功率点，控制流程图如图６所示，仿真结果图如图７所示。取决于给定电压值选择的合理性；２）控制的适应性差，当系统外界环境，如太阳辐射强度，太阳能电池板温度发生改变时系统难以进行准确的最大功率点跟踪。如图７所示。３．１．４跟踪误差分析由于太阳能电池的输出功率曲线在不同的温度以及不同的太阳辐射强度下具有不同的最大功率值，如图８所示。 393PD[3PD[6 69P 9P66图８、在不同太阳辐射强度下太阳能电池的Ｐ－Ｖ特性曲线可以看出，当系统外界环境条件改变时，系统的最大功率点电压发生改变，系统的最大功率跟踪就会产生稳定的误差，误差的大小取决于最大功率点电压的偏移大小。３．１．５提高跟踪效率策略１）通过人工干预的方法，定时根据季节的变化调整系统的控制电压给定值Ｖｃｏｎｓｔ；２）在系统中设计太阳能电池组件温度检测装置以及太阳能辐射强度检测装置，根据检测到的外界环境数据自动调整系统控制电压的给定值。３．２扰动观测法Ｐ＆Ｏ３．２．１原理、流程图及仿真扰动观测法的原理是目前实现ＭＰＰＴ的常用方法之一。其原理是先在上一时刻控制电压给定值Ｕ（ｋ－１）的基础上进行扰动，将（Ｕ（ｋ－１）＋ｄＵ）作为此时刻输出电压给定值，再检测输出电流值Ｉ（ｋ），计算当前的输出功率Ｐ（ｋ）后，将此时的功率同上一时刻的功率值Ｐ（ｋ－１）相比，若功率增加，则表示扰动方向正确，可朝同一方向继续扰动。若功率值减小，则说明扰动方向错误，需向相反的方向进行扰动。控制流程图如图９所示，仿真结果图如图１０所示。图９、扰动观测法控制流程图 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1020004000600080001000012000T25S1000 T25S400 图１０、采用扰动观测法控制的输出功率曲线图图中太阳能辐射强度从０．０４ｓ开始经过０．００５ｓ由21000 /W m 变化为 2400 /W m。３．２．２控制方法优点分析采用扰动观测法Ｐ＆Ｏ的优点１）控制思路简单，实现较为方便；２）可实现最大功率点的动态跟踪，提高系统的利用效率。３．２．３控制方法缺点分析采用扰动观测法Ｐ＆Ｏ的缺点跟踪稳定时，只能在最大功率点附近振荡运行。３．２．４跟踪误差分析扰动观测法产生控制误差的原因有两种１）由于功率变化过程中的非单调性造成的误差。 3WW3图１１、情况一功率上升时功率－时间曲线图由图１１可以看出，扰动观测法是利用功率与时间的函数关系去跟踪功率时间曲线的极值，但是在实际系统中，由于功率随时间的曲线受到系统其他因素的影响而并非一定为一个单极值曲线，因此采用扰动观测法控制时系统在功率时间曲线上的极值点（如图１１中ｔ１）处将产生跟踪失效。从而造成系统功率输出的损失。２）由于扰动观测法自身算法上的不严谨造成的误差。３．３．２控制方法优点分析采用导纳增量法的优点１）控制效果好；２）控制稳定度高，当外部环境参数变化时系统能平稳的追踪其变化，且与太阳能电池组件的特性及参数无关。３．３．３控制方法缺点分析采用导纳增量法的缺点１）控制算法较复杂，对控制系统要求较高；２）控制电压初始化参数对系统启动过程中的跟踪性能有较大影响，若设置不当则可能产生较大的功率损失。３．３．４跟踪误差分析导纳增量法的数学依据是在最大功率点处功率对电压的导数为０。由于Ｐ－Ｖ曲线为一单峰曲线，因此采用导纳增量法进行最大功率跟踪时并无原理性误差，为一个较理想的ＭＰＰＴ跟踪方法。３．３．５提高跟踪效率策略由于导数的运算是采用差分近似的方法，因此在最大功率跟踪中所产生的误差是由于控制算法中近似计算以及Ａ／Ｄ采样误差所产生的，可通过采用数值微分的三点计算公式来计算导数，提高导数的计算精度以及同时通过提高Ａ／Ｄ采样精度来提高系统的跟踪精度。３．４基于梯度变步长的导纳增量法３．４．１原理、流程图及仿真由太阳能电池的ＰＶ特性曲线图可以看出，在整个电压范围内功率曲线为一单峰函数，在功率最大值Ｖｍ处ｄＰ／ｄＶ＝０，在Ｖｍ两端ｄＰ／ｄＶ均不为０。若令Ｓｔｅｐ＝Ａａｂｓ（ｄＰ／ｄＶ）［６］作为导纳增量法中的步长数据，在Ｖ离最大功率点Ｖｍ较远时，跟踪的步长较大；当Ｖ离Ｖｍ较近时，系统跟踪的步长变小。通过设置合适的Ａ，同时结合导纳增量法跟踪精度高的优点，可以实现在最大功率的跟踪过程中的变步长跟踪。控制流程图如图１５所示，仿真结果图如图１６所示。图１５、基于梯度变步长的导纳增量法控制流程图 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1020004000600080001000012000T25S1000 T25S400 图１６、采用基于梯度变步长的导纳增量法的输出功率曲线图图中太阳能辐射强度从０．０４ｓ开始经过０．００５ｓ由21000 /W m 变化为 2400 /W m 。由图１６可以看出，在与定步长导纳增量法相同的条件下，变步长的导纳增量法在启动时功率损失大为减少。３．４．２控制方法优点分析基于梯度变步长的导纳增量法的优点１）控制效果好；２）控制稳定度高，当外部环境参数变化时系统能平稳的追踪其变化，且与太阳能电池组件的特性及参数无关；３）控制电压初始化参数对系统跟踪性能影响较小，在系统启动过程中可以实现快速跟踪。３．４．３控制方法缺点分析基于梯度变步长的导纳增量法的缺点１）在外界环境条件发生改变时，由于是通过数值微分的方法近似求的梯度，可能出现系统控制量的突变，以及输出功率的波动；２）控制算法较复杂。３．４．４跟踪误差分析由于基于梯度变步长的导纳增量法的数学依据仍然是在最大功率点处功率对电压的导数为０。因此采用基于梯度变步长的导纳增量法也无原理性误差。３．４．５提高跟踪效率策略基于梯度变步长的导纳增量法除了可以采用所有导纳增量法的改进方案以外。还可以采用求数值微分的三点公式（３）来近似求解对系统控制电压波动影响较大的电压导数ｄＶ，这样可以起到对ｄＶ的滤波作用，减小ｄＶ的变化率。同时，在求ｄＰ的数值微分时，为了提高控制系统对功率变化的敏感性，采用两点公式（４）进行ｄＰ的求解。 [ 2 4 1 3 ]dV V k V k V k - - - （３） [ 1]dP P k P k - - （４） 4 结论综上所述，通过以上几种ＭＰＰＴ方法的比较研究可以看出，ＣＶＴ控制法在外界环境改变时会产生较大的误差，而其他几种法在一定程度上均能跟踪最大功率点的漂移。进一步分析可以看出，在需要经常重复启动光伏系统以及需要对系统功率跟踪的快速性要求较高的场合适合选用基于梯度变步长的导纳增量法。而在需要稳定长时间运行的光伏系统以及系统的外界环境参数变化较缓慢的场合，则适合选用扰动观测法或者定步长导纳增量法控制，在要求不高的情况下也可以采用ＣＶＴ控制。 5 致谢本研究受到台达教育发展基金的支持，基金号ＤＲＥＫ２００５０１，特此致谢参考文献［１］赵为．太阳能光伏并网发电系统的研究．合肥工业大学博士学位论文．２００３２５－４４［２］ＮｉｃｏｌａＦｅｍｉａ，ＧｉｏｖａｎｎｉＰｅｔｒｏｎｅ，ＧｉｏｖａｎｎｉＳｐａｇｎｕｏｌｏ，ＭａｓｓｉｍｏＶｉｔｅｌｌｉ．ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＰｅｒｔｕｒｂａｎｄＯｂｓｅｒｖｅＭａｘｉｍｕｍＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔＴｒａｃｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄ．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，ＶＯＬ．２０，ＮＯ．４．２００５．７９６３－９７３［３］ＮｏｂｕｙｏｓｈｉＭｕｔｏｈ，ＴａｋａｔｏｓｈｉＭａｔｕｏ，ＫａｚｕｈｉｔｏＯｋａｄａ，ＭａｓａｈｉｒｏＳａｋａｉ．Ｐｒｅｄｉｃｉｏｎ－Ｄａｔａ－ＢａｓｅｄＭａｘｉｍｕｍ－Ｐｏｗｅｒ－Ｐｏｉｎｔ－ＴｒａｃｋｉｎｇＭｅｔｈｏｄｆｏｒＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ．ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＳｐｅｃｉａｌｉｓｔｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００２．ｐｅｓｃ０２．２００２ＩＥＥＥ３３ｒｄＡｎｎｕａｌＶｏｌｕｍｅ３，２３－２７Ｊｕｎｅ２００２Ｐａｇｅ（ｓ）１４８９－１４９４ｖｏｌ．３［４］Ｃｈｕｎｇ－ＹｕｅｎＷｏｎ，Ｄｕｋ－ＨｅｏｎＫｉｍ，Ｓｅｉ－ＣｈａｎＫｉｍ，Ｗｏｎ－ＳａｍＫｉｍ，Ｈａｃｋ－ＳｕｎｇＫｉｍ．ＡＮｅｗＭａｘｉｍｕｍＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔＴｒａｃｋｅｒｏｆＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＡｒｒａｙｓＵｓｉｎｇＦｕｚｚｙＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＳｐｅｃｉａｌｉｓｔｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ＰＥＳＣ＇９４Ｒｅｃｏｒｄ．２５ｔｈＡｎｎｕａｌＩＥＥＥ２０－２５Ｊｕｎｅ１９９４Ｐａｇｅ（ｓ）３９６－４０３ｖｏｌ．１［５］苏建徽，余世杰，赵为，吴敏达，沈玉梁，何慧若．硅太阳电池工程用数学模型．太阳能学报．２００１［４］４０９－４１２．［６］ＷｅｉｄｏｎｇＸｉａｏ，ＷｉｌｌｉａｍＧ．Ｄｕｎｆｏｒｄ．ＡＭｏｄｉｆｉｅｄＡｄａｐｔｉｖｅＨｉｌｌＣｌｉｍｂｉｎｇＭＰＰＴＭｅｔｈｏｄｆｏｒＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ．ＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＳｐｅｃｉａｌｉｓｔｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００４．ＰＥＳＣ０４．２００４ＩＥＥＥ３５ｔｈＡｎｎｕａｌ．Ｖｏｌｕｍｅ３，２０－２５Ｊｕｎｅ２００４Ｐａｇｅ（ｓ）１９５７－１９６３Ｖｏｌ．３作者简介徐鹏威男，１９７９年１２月生，硕士生，研究方向为电力电子技术。段善旭男，１９７０年生，教授，博士生导师，目前主要研究方向为新能源发电及电能质量控制。刘飞男，１９７７年生，博士生，主要研究方向电力电子技术。刘邦银男，１９７９年生，博士生，主要研究方向电力电子技术。