光伏发电系统建模与最大功率跟踪

鲍存会

（陕西理工学院电气工程学院，陕西 汉中 723003）

光伏发电系统建模与最大功率跟踪

鲍存会

（陕西理工学院电气工程学院，陕西 汉中 723003）

针对光伏发电系统最大功率点跟踪时存在跟踪速度慢和电压振荡的问题，提出一种最大功率点跟踪的改进算法。该算法获取光伏电池输出的电流和电压，进行滤波和最大功率跟踪。最大功率算法采用扰动观察和电导增量混合算法，在外界环境缓慢变化时采用扰动观察算法，突变时采用电导增量算法。实验结果表明，该改进算法能够避免跟踪方向误判，减少系统持续振荡引起功率损耗，实现最大功率快速跟踪。

光伏发电；扰动观察法；电导增量法；最大功率跟踪

太阳能作为一种清洁、可再生能源受到了研究者的广泛关注。在光伏发电系统中，光伏电池的光电转换效率不仅与光伏电池的材质特性有关，还与环境温度、光辐照度和负载有关。在不同的环境下，光伏电池存在唯一的最大功率输出点。因此，如何使光伏发电系统最大限度地将光能转化为电能，获取最大光电转换功率，是光伏发电系统的重要研究方向。

众多研究者对光伏发电系统的最大功率跟踪进行了研究，最大功率跟踪算法主要有恒定电压控制法、扰动观察法、电导增量法和模糊控制算法等。恒定电压控制法常常忽略温度对光伏电池输出特性的影响，文献[1]提出了一种基于温度系数的改进恒定电压控制法，但跟踪速度较慢。文献[2]给出的扰动观测法能够在环境缓慢变化时快速跟踪系统最大功率点，但该方法在环境突变时存在振荡和误判问题，使系统不能准确跟踪最大功率。文献[3]根据输出功率对电压的导数大小来跟踪最大功率，该电导增量算法能够有效地解决环境突变时引起的误判稳态，但算法实现复杂，并且要求较高的采样率。

本文在分析现有光伏发电系统模型和最大功率控制算法的基础上，建立了光伏电池实用工程模型，提出改进型最大功率跟踪算法，并对建立的模型进行最大功率跟踪研究，该方法减弱了系统在最大功率点振荡，避免了跟踪方向误判，提高了跟踪速度和精度。

1 光伏电池等效模型及输出特性

1.1 光伏电池的等效电路

光伏发电是利用半导体材料的光伏效应将太阳光辐射的能量转换为电能的一种发电方式。由图1可知，负载电流和输出电压之间的关系为：

1.2 光伏电池数学模型及输出特性

光伏电池的输出特性主要受光伏电池内部材料特性、PN结温度和太阳辐射强度影响。由图2所示I-V曲线可知，光伏电池的输出电流随输出电压的增加而减小，当输出电压超过最大功率点对应的电压时，输出电流随输出电压的增加而迅速衰减。由图2所示P-V曲线可知，当光伏电池输出电压小于最大功率点对应电压时，输出功率随光伏电池端电压上升而增加；当输出电压大于最大功率点对应电压时，输出功率随输出电压上升而减少。光伏电池最大功率跟踪实质上是一种参数寻优过程，即在不同的光照和温度环境下，通过控制光伏电池输出端电压，使光伏发电系统输出最大功率。

图1 光伏电池的等效电路

图2 光伏电池输出特性

2 光伏电池工程应用模型

2.1 光伏电池工程应用模型

2.2 环境因素对工程模型的影响

系数的典型值为α=0.002 5/℃，β=0.5，γ=0.002 88/℃。

图3为光伏电池LNPV-190Wp在Matlab环境下建立的工程实用模型结构图，只需知道可以求出一般环境下补偿后的参数进而求取一般环境下待定常数1和2，即可求出光伏电池工程实用模型。

图3 光伏电池工程模型

3 最大功率跟踪

3.1 光伏阵列最大功率数学模型

光伏电池在任意环境温度和太阳辐射强度下的功率为：

式（13）为超越方程，直接求解很麻烦，可采用牛顿-拉夫逊方法进行迭代求解：

3.2 最大功率跟踪算法

光伏电池的输出功率随着温度和光照强度的变化而变化，在一定的光照强度和温度下光伏电池的输出最大功率点是唯一的。常规的最大功率跟踪算法采用扰动观察算法和电导增量算法。扰动观测法分为电流型和电压型两种，电压型扰动观测法能够承受剧烈的光照变化，但较大的环境温度变化会使系统崩溃，电流型扰动观测法能够承受剧烈的温度变化，但较大的光照变化会使系统崩溃。电压型最为常用，其工作原理为：给电池一定的扰动电压Δ，采样输出电压和电流，计算电压和功率变化量和根据d和d的变化方向，不断地对光伏电池的工作电压进行扰动，逐步靠近最大功率点。在该算法中的扰动因子Δ选择较小时最大功率跟踪速度缓慢，Δ选择过大时，光强的快速变化会使系统在最大功率附近振荡，引起跟踪方向误判，造成能量的损失[5]。电导增量算法是输出功率对电压求导，这种算法的原理是判断当前工作电压在最大功率点电压的左侧还是右侧。当时，系统工作于等效电压源区，系统工作电压比最大功率点处电压小，增加光伏电池输出电压即可增加系统输出功率；当时，系统工作于电流源区，系统工作电压比最大功率点处电压大，减小光伏电池输出电压即可增大光伏电池输出功率；当时，系统工作于最大功率点，光伏电池输出电压保持不变。考虑到扰动观察算法和电导增量算法的优缺点，本文采用扰动观察法和电导增量算法结合的方式，具体算法流程如图4所示。

图4 改进型最大功率跟踪流程图

系统首先实时采集电流、电压瞬时值，计算相邻两次电流、电压和功率变化量，然后根据获取的变化值判断系统环境是否发生突变。若外界环境发生缓慢变化，最大功率算法采用扰动观察法进行最大功率跟踪，提高跟踪效率；若外界的光照强度发生突变，则采用电导增量法进行精确控制，减少功率误差。

4 系统实验测试

4.1 最大功率跟踪结构框图

光伏发电系统结构如图5所示，主要由光伏电池LNPV-190Wp、升压电路、最大功率控制模块和负载几个部分组成。该系统利用电流传感器检测光伏电池直流电流，利用电压传感器检测光伏电池直流电压，根据检测到的PV和计算光伏电池输出功率。在Matlab中采用函数实现MPPT算法，计算的控制量经PWM模块产生控制IGBT器件的脉冲信号，实现系统最大功率跟踪。

图5 最大功率控制框图

4.2 实验测试数据曲线

光伏发电系统的实验是在给定温度下、光照强度发生变化情况下进行最大功率跟踪。初始太阳光强为800W/m2，在2 s时增加至1 000W/m2，研究最大功率跟踪情况。

图6为光伏电池输出的电压、电流和功率波形，图7为经DC-DC变换电路输出端的电压、电流和功率输出特性。

图6 光伏电池输出端特性

图7 DC-DC变换电路输出特性

由实验曲线可以得到：

在扰动观察法和电导增量算法控制下，光伏电池输出电压、电流和功率存在不同程度的波动，但DC-DC变换电路输出电压平稳，受外界环境因素影响较小。

相对于电导增量算法，扰动观察跟踪算法跟踪速度快，但扰动步长选择过小时，系统跟踪速度缓慢，步长选择过大时，系统跟踪的稳态误差增大，因而步长的选择应协调系统动态和稳态两方面性能。

在太阳光照强度发生缓慢变化时，扰动观察跟踪算法能够迅速跟踪最大功率，但光照强度发生突变或者从一个稳定状态过渡至另一个稳定状态，算法寻优方向已发生误判，并且这种过程持续至突变状态结束或突变速度减缓。

综上考虑，在光照强度发生突变时采用电导增量算法，在缓慢变化或正常变化时采用扰动观察算法，可以有效地提高系统最大功率跟踪效果。

5 结论

光伏电池的输出功率受环境温度和光照强度等多种因素的影响，为使光伏发电系统输出最大功率，需要不断进行最大功率跟踪。本文建立光伏电池工程实用模型，利用产品手册中提供的SC、OC、m和m参数即可快速确定光伏电池输出特性，研究了环境因素变化时对模型输出特性的影响，并对模型进行了最大功率仿真研究，结果表明扰动观察和电导增量混合算法具有较好的跟踪速度和精度。

[1]汪义旺，曹丰文，张波，等.光伏发电系统最大功率点快速跟踪控制研究[J].电力电子技术,2010,44(10):14-16.

[2]SEOK-IL A JC,GO S,AHN S,et al.Simulation and analysis of existing MPPT controlmethods in a PV generation system[J].Journal of International Council on Electrical Engineering,2011,1(4): 446-451.

[3]郭明明，沈锦飞.基于改进变步长电导增量法光伏阵列MPPT研究[J].电力电子技术,2011,45(7):14-16.

[4]文韬，洪添胜，李震，等.太阳能硅光电池最大功率点跟踪算法的仿真及试验[J].农业工程学报,2012,28(1):196-201.

[5]张厚升，赵艳雷.多项式拟合的光伏电池阵列模拟器研究与设计[J].电力自动化设备,2012,32(2):109-113.

Modeling and MPPT of photovoltaic power generation system

BAO Cun-hui

As to the problem of tracking slow and voltage vibration during the MPPT of photovoltaic power generation system,an im proved MPPT algorithm was proposed.The algorithm acquired the PV output currentand voltage,then filtered and tracked the maximum power point.The perturb and observe(P&O)and incremental conductance(INC) hybridmethod was used in this MPPT algorithm.If environment variation was slow,the P&O method was used;if environment variation was abrupt,the INC method was used.The experimental results prove that this im proved algorithm can avoid erroneous judgment of tracking direction,and can reduce power lose lead by system sustained oscillation,and could rapidly trackmaximum power point.

photovoltaic power generation;perturb and observe algorithm;incrementalconductance algorithm;MPPT

TM 615

A

1002-087 X(2014)05-0851-04

2013-10-20

陕西理工学院科研项目(SLGKY13-46)

鲍存会(1976—)，女，陕西省人，硕士，讲师，主要研究方向为新能源开发与应用。