基于扰动观察法的Boost电路实现光伏阵列的MPPT策略

基于扰动观察法的 Boost 电路实现光伏阵列的 MPPT 策略朱海勇（东南大学电气工程学院，南京市玄武区四牌楼 2 号）Photovoltaic Array MPPT Based on Perturbation and Observation Method ZHU Hai-yong (School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing Xuanwu Four Arches on the 2nd)ABSTRACT:Due to the nonlinear characteristics of photovoltaic array output, in order to increase the output efficiency of photovoltaic power generation system, it needs to be the maximum power point tracking (MPPT), perturbation and observation method is proposed based on the maximum power point tracking method. In the control method for the output power of the photovoltaic judgment based photovoltaic cells by regulating the output voltage, in order to achieve maximum power point tracking.KEY WORDS： pv array power generation; maximum power point tracking; disturbance observation method摘要： 由于光伏阵列输出特性具有非线性，为了提高光伏发电系统的输出效率，需要对其进行最大功率点跟踪（ MPPT） ，提出了基于扰动观察法的最大功率点跟踪方法。该控制方法以光伏输出功率的变化为判断依据，通过对光伏电池的输出电压进行调节，从而实现最大功率点跟踪。关键词 ：光伏阵列发电；最大功率点跟踪；扰动观察法１介绍太阳能作为一种无污染、可再生的能源， 日益受到人们的关注，光伏发电在未来的供电系统中扮演着重要的角色 [1] 。但是，光伏发电由于其核心光伏阵列具有非线性的输出特性， 受光照强度、环境温度和负载的影响较大导致输出功率不稳定， 发电效率降低。 因此如何进一步提高光伏阵列的转换效率， 充分利用其转换的能量实现最大功率跟踪， 一直是光伏发电系统研究的一项重要课题。由于电池表面温度和日照强度的变化都可以导致输出特性发生较大的变化， 为了提高光伏系统的效率， 充分利用光伏阵列产生的能量， 因此需要光伏阵列的输出始终保持最大， 系统要求实时地跟踪光伏阵列的最大功率点。 要解决此问题可在光伏阵列与负载之间加入最大功率点跟踪装置， 即 MPPT。由于光伏发电系统在拓扑结构、 负载特性等方面的差异， 光伏阵列最大功率跟踪的方法也多种多样。 目前比较常见的控制方法有扰动观察法 （ Perturbation工作电压大于最大功率点电压 Umax 时 ,输出功率随 V 上升而减少。 实现最大功率点跟踪实质上是一个自寻优过程 ,即通过控制太阳电池端电压 V,使电池能在各种不同的日照和温度环境下智能化地输出最大功率 ,不断获得最大功率输出 ,这就是太阳电池的最大功率跟踪。 实现最大功率跟踪有不同的方法 ,如间歇扫描法、 功率回授法、 扰动观察法、电导增量法等。比较各种方法 ,各有所长 ,笔者觉得电导增量法最大的优点是当太阳电池上的照度产生变化时 ,其输出端电压能以平稳的方式追随其变化 ,其电压波动较扰动观察法小 ,不易引起输出电压振荡 ,输出功率稳定。图１ 太阳电池输出功率特性曲线太阳能光伏电池通过半导体材料的光伏效应来产生电能， 电池组件的特性随光照辐射强度和电池温度的变化而变化， 其输出电流—电压数学模型可表示为 [4]：shssoph RURIAKTURIqI 1)(expII （ 1）式 （ 1） 中， Iph 为光生电流 (A)， 光伏电池单体数量级为 10-4A； Io 为 PN 结反向饱和电流 (A)； Rs 为串联电阻，阻值很小，一般小于 1Ω ； Rsh为旁漏电阻，阻值比较高，一般数量级为 KΩ ； A 为二极管品质因子； K为波耳兹曼常数 (K=1.38× 10-23 J/K)； T 为绝对温度 (K)， T=t+273.15； q 为单位电荷数(q=1.6× 10-19C)。设在某光照条件下， 光伏电池的开路电压和短路电流分别为 Uoc 和 Isc，将式 (1)简化为 [5]：DIUC DVUCIIocsc 1)exp(121（ 2）式（ 2）中：)1()(DIrefscrefref ssITTssDIRsref ）（ T-T-DV)exp()1(21ocmscmUCUIIC12 )1ln()1(scmocmIIUUC其中， Sref 和 Tref 分别为标准参考光照强度和标准参考面板温度，一般取1000W/m2 ， 25℃； Uoc 和 Isc 分别为开路电压和短路电流， Um 和 Im 分别为最大功率点电压和电流； α 为电流变化温度系数，单位为 A/℃； β 为电压变化温度系数， 单位为V/℃； Rs 为串联电阻。 对于晶体硅及多晶硅太阳电池，其实测值为 α =0.00121Isc， β=0.005Voc； Rs 阻值很小，一般小于 1Ω [6]。本文是基于晶澳太阳能公司的光伏电池组件 JAMG-6-60-250/SI 建立光伏电池模型，其相关参数为 Uoc=37.92V， Isc=8.62A，Um=30.96V ， Im=8.97A， Pm=250W，电流温度 系 数 =+0.040%/ ℃ ， 电 压 温 度 系 数=-0.300%/℃。 将电流温度系数和电压温度系数 通 过 单 位 换 算 成 α =0.00366A/ ℃ ， β=0.11157 V/℃， RS取 0.05Ω 。下面利用 Matlab 软件对上述工程用数学模型进行仿真分析， 其仿真模型如下图２所示。３扰动观察法的研究扰动观测法的原理就是扰动功率变换器的占空比，引起光伏阵列输出电压的变化， 然后通过观测其后的功率变化方向，确定最大功率点 （ Maximum Power Point ， MPP）的位置。 该方法的实现与光伏阵列的具体模型不相关。 该光伏阵列输出功率特性曲线如图三所示。 图３中， 在 MPP 左侧， 增加 （减小）电池电压，导致输出功率同方向变化；在 MPP 右侧，增加（减小）电池电压，导致输出功率反方向变化。如果功率变化为正， 则控制电压保持相同的扰动方向， 以达到 MPP； 如果功率变化为负， 则电压扰动方向反向 [2] 。在不同光照强度下，光伏电池P- V特性曲线如图３所示。由图３的光伏电池 P-V 曲线可以看出，在最大功率点 Pmax的两侧，斜率 dP/dV 的符号不同，其中 dP和 dV 分别代表光伏电池的输出功率和输出电压的变化， 扰观察法就是利用以上特性来实现最大功率点跟踪的控制策略。 扰动观察法的控制流程和其仿真模型如图４和图５所示。图３ 光伏电池功率电压曲线IV 基于扰动观察法的 MPPT研究目前， 最大功率点跟踪控制策略有很多种。 本文采用 Boost 电路结构调整组建成电导增量法 MPPT光伏发电系统的仿真模型，如图六所示。电感 L 值为 8e-5H，电容 C 值为 3e-3F、 C2 值为 4e-3F，负载电阻 R 值为100Ω 。在仿真模型中， PV 模块模拟的对象还是晶澳太阳能公司的 JAMG-6-60-250/SI 光伏电池组件。并采用 ode23tb 算法，绝对误差允许范围可自动调节，从 0 秒开始仿真，仿真时间设为 1 秒。图７所示为在太阳能电池组件面板温度 T=25℃、光照强度 R=1000W/m2 时，采用扰动观察算法仿真的光伏发电系统光伏组件的输出电压， 输出电流， 输出功率仿真波形图。图７ 光伏组件的输出电压，输出电流，输出功率仿真波形图图８所示是在太阳能电池组件面板温度 T=25℃、光照强度 R=1000W/m2 时，采用电导增量算法仿真的光伏发电系统光伏组件的输出功率和负载得到的功率仿真波形对比图。 从对比上可以看出 ,在开始的一段时间里系统的振荡较大，之后系统趋于稳定。光伏发电系统能够在最短时间对 MPP并对其进行跟踪，跟踪耗时约为 0.024S。图８ 负载两端电压仿真波形图图２ 光伏阵列 Simulink 模型图５ 基于扰动观察法的 MPPT仿真模型图图６ 光伏系统 MPPT仿真模型图V 结论本文利用 Matlab 搭建光伏电池阵列模型，将其仿真实验结果与实际情况相比较，验证了此光伏电池阵列模型的正确性。 再通过 Boost 电路连接组建成基于扰动观察法MPPT 光伏发电系统的仿真模型，结果表明该仿真系统能较好地完成对最大功率点跟踪的工作， 但在稳态特性方面存在较大的振荡，有待进一步改进。本文在模型搭建中，仿真模块都是分别封装的， 可根据工程的实际需求进行改装与替换。参考文献[1] 雷元超，陈春根，沈骏，等 . 光伏电源最大功率点跟踪控制方法研究 [J]. 电工电能新技术，2004， 23(03)： 76-80.[2] YANG C, SMEDKEY K M. 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