光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究

文章编号 025420096 2007 0320268206光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究收稿日期 2005211209基金项目 科技部十一五科技攻关计划项目 2004BA410A16李 晶 1 , 窦 伟 1 , 徐正国 1 ,2 , 彭燕昌 1 ,2 , 许洪华 1 ,21. 中国科学院电工研究所 ,北京 100080; 2. 北京科诺伟业科技有限公司 ,北京 100083摘 要 针对光伏发电系统中最大功率点跟踪算法 ,阐述和评价了目前国内外出现的众多自寻优算法及非自寻优方法的原理和特点 ,并从算法原理角度归纳了 3 种基本自寻优算法即恒定电压法 、 扰动观测法 、 增量导纳法 。同时 ,应用 MATLAB 软件 ,详细对比和分析了同一条件下 包括辐照度 、 温度 、 负荷 此 3 种基本自寻优算法的追踪效果及品质 。 通过仿真结果比较 ,总结了 3 种算法的特点及适用范围 。关键词 光伏发电系统 ;最大功率点跟踪 ;算法中图分类号 TK51314 文献标识码 A0 引 言对于光伏发电系统而言 ,由于室外环境如太阳辐照度 、 电池板温度等经常随时间发生变化 ,导致了光伏阵列不能持续工作于最大输出功率点处 ,继而降低了光伏发电系统的能量转换效率 ,减少了光伏阵列向电网或负荷注入的电能 。因此 ,为适应周边环境的变化 ,达到充分利用太阳资源的目的 ,许多专家在光伏阵列与负载 或电网 之间安装了具备光伏阵列最大输出功率点跟踪 MPPT 功能的电力电子变换器 ,并提出和设计了相应的 MPPT 算法 。关于此算法 ,国内外文献提出了多种跟踪方法 ,可分为自寻优和非自寻优方法两大类型 。其中 ,自寻优方法主要包括爬山法 、 扰动观测法 [1～ 3 ] 、 增量导纳法 [1 ] 、恒定电压法 [3 ] 或短路电流法 [4 , 5 ] 、 寄生电容法 [6 , 7 ] 和线性电流法 [8 ] 以及基于爬山法或扰动观测法的改进自适应算法 [9 , 10] 。 非自寻优方法则主要包括曲线拟合法 [11 ] 等 。针对目前提出的各种 MPPT 算法 ,已有文献对其中部分算法的跟踪效果进行了实验比较或仿真比较 ,但仍不全面 。 文献 [12 ]对使用扰动观测法 、 增量导纳法的 MPPT装置以及无任何功率跟踪装置的光伏阵列发电效率进行了实验研究 ,实验结果表明利用扰动观测法和增量导纳法的 MPPT装置的光伏阵列发电效率均超过 80 ,其中采用增量导纳法的跟踪装置的效率略大于采用扰动观测法的跟踪装置 。而无任何跟踪装置的光伏阵列发电效率只达到 30 左右 。 文献 [ 6] 对 MPPT自寻优方法中的几种算法的跟踪效率进行了对比实验研究 ,得到了增量导纳法的跟踪效率优越于扰动观测法和恒定电压法的结论 。 但是由于增量阻抗法比扰动观测法和恒电压法复杂 ,因此相应实现算法的硬件要求更高 ,故推荐只在大容量的光伏发电系统的 MPPT装置中使用该算法 。 文献 [13 ]应用 MATLAB 软件的数字仿真方法分析了增量导纳法和扰动观测法的跟踪效率及误差 ,得到了与上述文献类似的结论 。本文针对目前提出的各种自寻优及非自寻优的MPPT算法 ,阐述和评价了这些方法的原理和特点 ,并从算法原理角度归纳了 3 种基本算法 ,同时应用MATLAB 软件详细仿真比较和总结了同一环境条件下的这 3 种基本算法的追踪品质和特性 。1 光伏阵列的特性光伏阵列是由多个太阳电池组合而成 ,其简化等值电路如图 1 ,电气特性如式 1 所示 。I0 Ig - I sat exp[ qA KT V0 I0 Rs ] - 1I Ig - Isat exp[ qVAKT ] - 11式中 , I g 光电流 ,A ; I sat 反向饱和电流 ,A ;q 充电电荷量 ; A 无量纲常数 ; K 玻尔兹第 28 卷 第 3 期2007年 3 月太 阳 能 学 报ACTA ENERGIAE SOLARIS SINICAVol128 , No13Mar1 ,2007曼常数 ; T 开式温度 ,K; Rs 阵列等值串联阻抗 ,Ω ; RL 等值负荷阻抗或外部电路等值阻抗 ,Ω ; I 、 V 分别为光伏阵列输出电流 A 、 电 压V ; I0 、 V0 分别为负荷或并网点的注入电流A 、 电压 V 。 光伏阵列输出特性即 I2V 特性和 P2V 特性都具有非线性 ,且存在唯一的最大输出功率点。 研究表明 除材料工艺外 ,影响最大功率点的主要因素还有日照强度和光伏片温度。 因此 ,应采取控制措施 ,使光伏阵列能够在当前日射和温度不断变化的情况下能不断追踪阵列所能提供的最大功率点。图 1 光伏发电系统简化等值电路Fig11 Simple circuit of PV power system2 最大功率点追踪算法由于光伏阵列的最大功率点是一个时变量 ,因此可以采用搜索算法进行最大功率点跟踪 。其搜索算法可分为自寻优和非自寻优两种类别 。所谓自寻优算法即不直接检测外界环境因素的变化 ,而是通过直接测量得到的电信号 ,判断最大功率点的位置 ,从而进行追踪 。 典型的追踪方法有扰动电压法和增量导纳法等 。 非自寻优算法则是根据外界环境因素如光照和温度 的变化 ,利用数学模型或查表方法确定最大功率点 。211 非自寻优算法此类算法的特点是利用光伏阵列电信号以外的信息 ,进行最大功率点的追踪 。典型的算法为曲线拟合法 。该算法根据预先测得的光伏阵列特性曲线 ,利用曲线拟合法得出能较准确描述阵列特性的数学模型或将曲线以表的形式存储在微处理器内 。工作时 ,根据测量的温度和辐射强度的信息 ,利用计算或查表的方法得出光伏阵列的最大功率点 。此算法由于需要测量温度和辐照度 ,增加了系统复杂度 ,且随着时间推移 ,光伏阵列特性也会发生一定变化 。另外检测温度和辐照度信息的装置 ,位置必需配置合理 。 基于以上原因 ,此方法在实际中很少采用 ,本文不进行详细阐述 。212 自寻优算法目前文献已提出的自寻优算法主要包括爬山法 HC 、 扰动观测法 P如果步长过大 ,振荡加大 ,功率波动剧烈 ,则稳态响应品质恶化 ,平均输出功率将明显小于最大功率 ,这便加大了功率损耗 ,降低了光伏阵列的发电效率 。因此 ,为克服常规扰动观测法的不足 ,提高寻优效率和品质 ,提出了相应的改进自适应算法 。 其算法原理是当寻优过程处于暂态过程时 ,即光伏阵列输出功率与最大功率的差值较大时 ,则增大步长 ,以改善动态响应特性 ,提高追踪速度 ;当寻优过程接近稳态时或输出功率的波动只由步长的大小决定时 ,则减小步长 ,以提高稳态响应品质 。3 自寻优算法的仿真比较自寻优算法在最大功率点追踪算法中被广泛采用及研究。 众多的自寻优算法从原理角度可归纳为3 种基本算法即扰动观测法、 增量导纳法及恒定电压法 。 因此 ,为正确评价自寻优算法的特性 ,本文此部分将应用 MATLAB 软件对这 3 种算法的追踪特性和品质进行仿真比较分析。311 算例 1设太阳辐照度的初始状态为 012Suns1Suns1000WΠ m2 ,对应于此状态 ,光伏阵列运行于低辐照强度下 。 MPPT装置按照设定的算法在不断追踪由太阳辐照度决定的光伏电池最优输出电压 V MPP 。假定在 MPPT算法的第 100个采样周期点 ,太阳辐照度发生 阶 跃 突 变 至 017Suns。则 采 用 扰 动 观 测 法P3 期 李 晶等 光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究 271 2 当辐照度发生突变时 ,从图 4 可以看出 P3 由图 5 的稳态仿真曲线及表 1 可知 ,P Pmppt 采用不同跟踪算法得到的最大输出功率 。针对 4 种不同辐照度情况 ,本文对上述 3 种算法在相同初始条件下得到相对跟踪误差进行了统计计算 ,详见表 2。 由表 2 可知 1 随着辐照度的降低 ,CV 算法和 P2 3 种算法中 ,CV 算法的功率误差最大 ,IncCo2nd算法的功率误差最小 。表 2 3 种跟踪算法在不同辐照度下跟踪相对误差的比较Table 2 Relative tracking errors辐照度Π Wm - 2跟踪的相对误差 Π P2. Beijing Corona Science MPPT; algorithms;联系人 E2mail lijing mail. iee. ac.cn3 期 李 晶等 光伏发电系统中最大功率点跟踪算法的研究 273