鄧穎 王聰

摘要局部遮陰條件下光伏陣列的PU特性呈現(xiàn)多個極值點，這將導致傳統(tǒng)的最大功率點跟蹤算法失效。針對此問題，提出了一種基于粒子群算法（PSO）的最大功率點跟蹤（MPPT）控制方法，以解決局部遮陰下的最大功率跟蹤問題。仿真結(jié)果表明，該方法具有較好的控制精度，并能有效地提高光伏陣列的輸出效率。最后，提出了改進的光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)，使跟蹤速度和精度進一步得到了改善。關鍵詞光伏離網(wǎng)系統(tǒng)；粒子群算法；最大功率點跟蹤；局部遮陰

中圖分類號TM914.4

文獻標志碼A

收稿日期20160522

資助項目中央高校基本科研業(yè)務費專項基金（2015B38014）

作者簡介

王聰（通信作者），男，碩士生，主要從事小波分析及其應用、離散事件系統(tǒng)監(jiān)督控制理論等方向的研究.wangc0705@hhu.edu.cn

1河海大學公共管理學院，南京，210098

2河海大學理學院，南京，210098

0 引言

光伏發(fā)電系統(tǒng)的核心元件是光伏電池，其制作成本極高，大約占到整個光伏發(fā)電系統(tǒng)成本的70%[1]。若是想降低太陽能光伏發(fā)電成本，一個重要途徑就是提高光電轉(zhuǎn)換效率。光伏電池光電轉(zhuǎn)換效率每提高1個百分點，則整個生產(chǎn)成本就會下降6個百分點。目前，一般的光伏電池的光電轉(zhuǎn)換效率只有15%，因此，提高光伏電池的光電轉(zhuǎn)換效率將是光伏發(fā)電系統(tǒng)研究中的最重要方向之一。

隨著越來越多的太陽能光伏發(fā)電設備安裝到人口密集地區(qū)，設備出現(xiàn)局部遮陰情況在所難免。局部遮陰不僅會使光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率大大降低，造成大量的能量損耗，而且很有可能引發(fā)熱斑效應[2]，從而損壞光伏電池板。解決這些問題的傳統(tǒng)方法是給光伏電池并聯(lián)一個旁路二極管[3]，這將能有效的避免熱斑效應的產(chǎn)生。但是在局部遮陰情況下時，光伏陣列的PU曲線會出現(xiàn)多峰值，為了使光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率盡可能最大，一般采用最大功率點跟蹤技術來實現(xiàn)。傳統(tǒng)的最大功率點跟蹤方法都是針對單峰現(xiàn)象而產(chǎn)生的，因此，研究新型的適合多峰現(xiàn)象的光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點跟蹤方法顯得尤其重要。

在局部遮陰環(huán)境下，為提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率及其使用范圍，解決方法之一就是采用合適的最大功率點的跟蹤控制方法[47]。隨著智能控制算法的興起，將粒子群算法應用到光伏發(fā)電系統(tǒng)中來實現(xiàn)最大功率點的跟蹤將變得十分有研究價值。

本文將粒子群算法應用于光伏離網(wǎng)系統(tǒng)的最大功率點跟蹤控制中，并進行了實驗和仿真比較，驗證了該算法的有效性，即該算法既可以提高傳輸效率，又可以很好地克服熱斑效應，以及各種失配問題。

1 光伏電池

1.1 光伏電池的數(shù)學模型

光伏電池最基本的表現(xiàn)形式為光伏電池片。多個光伏電池片經(jīng)過串并聯(lián)后形成光伏組件，光伏組件再經(jīng)過串并聯(lián)形成光伏陣列。光伏

陣列是工程應用中最常用的光伏電池形式。由于光伏電池片和光伏組件有著同樣的電路模型，故本節(jié)將通過分析光伏組件的等效電路模

1.2 基于MATLAB/Simulink平臺的光伏電池仿真

根據(jù)光伏電池的數(shù)學模型，可建立如圖2所示的光伏組件的物理模型[9]。將此模型封裝，可得到光伏組件的封裝模型。將多個光伏組件的封裝模型進行串并聯(lián)，可得到光伏陣列的物理模型。

1.3 光伏電池的輸出特性

在圖3和圖4中，曲線1為光伏發(fā)電系統(tǒng)在沒有任何遮擋的情況下的輸出特性曲線，曲線2為光伏發(fā)電系統(tǒng)在局部遮陰情況下的輸出特性曲線。其中圖3中曲線2呈階梯狀，而曲線1為正常無遮擋情況。在圖4中曲線1只有一個峰值，而曲線2有2個峰值，這就使常規(guī)的單峰最大功率點跟蹤算法應用于局部遮陰情況下最大功率點的跟蹤會失效。

另外，曲線2是2個光伏組件串聯(lián)后的輸出特性曲線。2個光伏組件的溫度設定為T=298 K，即25 ℃，光照強度S分別取500和1 000 W/m2。由曲線2可知，光伏陣列的輸出功率出現(xiàn)了2個峰值，正好與設定的光照強度值的個數(shù)相等。

2 粒子群算法

假設在D維的搜索區(qū)域里，存在一個群體X=（X1，X2，…，Xn），它由n個粒子組成（n>0），其中的第i個粒子坐標和速度分別定義為Xi=（Xi1，Xi2，…，XiD）和Vi=（Vi1，Vi2，…，ViD）T，個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值為Pi=（Pi1，Pi2，…，PiD）T和Pg=（Pg1，Pg2，…，PgD）T。在迭代過程中，粒子通過式（12）和式（13）來更新自己的速度和位置[11]：

其中，ω稱為慣性權重；d=1，2，…，D；i=1，2，…，n；c1和c2稱為學習因子；r1，r2∈（0，1）為2個獨立的隨機數(shù)；k為當前迭代次數(shù)。為了減少搜索時間，一般會將位置和速度規(guī)定一個范圍：Xmin3 基于粒子群算法的最大功率點跟蹤

光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)由光伏陣列、MPPT控制器、PWM脈沖觸發(fā)信號模塊、DC/DC變換器和蓄電池組構成。系統(tǒng)結(jié)構[12]如圖5所示：

在本文中，光伏陣列的最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)仿真模型中的光伏陣列由2個光伏組件串聯(lián)組成，MPPT控制器由粒子群算法控制，即PSOMPPT控制器，DC/DC變換器選用Boost電路。

3.1 基于MATLAB/Simulink平臺光伏控制系統(tǒng)仿真

基于粒子群算法的MPPT具體實現(xiàn)步驟如下：

1）首先，進行算法的參數(shù)設置，種群大小設置為n=30，最大迭代次數(shù)為1 000，學習因子c1=c2=2，慣性權重ω=0.9，最大速度Vmax=0.5，并初始化各粒子速度。搜索范圍的明確劃定，可以使種群中的粒子更快更精確地找到全局最優(yōu)值，此處將搜索范圍設置為（0，Isc），Isc為整個光伏陣列的短路電流（可經(jīng)測量得到）。

2）計算每個粒子的適應值（即陣列的輸出總功率），將此刻各粒子的位置和適應值保存到各粒子的局部最優(yōu)Pi中，將所有粒子的Pi中適應值最優(yōu)個體的位置和適應值存儲于全局最優(yōu)Pg中。

3）根據(jù)式（12）、（13）對微粒位置和速度進行更新，并對其最大速度進行限制，如Vi>Vmax，則將其設置為等于Vmax。

4）依據(jù)式（14）和（15），判定粒子的位置以便于下一次迭代的進行。

5）重新計算粒子的適應值，然后更新個體最優(yōu)值Pi和全局最優(yōu)值Pg。

6）檢查尋優(yōu)結(jié)果是不是達到終止要求，若結(jié)果滿足收斂精度或是當前迭代次數(shù)等于預先設置的最大值，則迭代結(jié)束，輸出最優(yōu)值，否則回到第3步算法繼續(xù)。

在粒子群算法中算法的終止條件一般設置為達到最大迭代次數(shù)或者滿足一定的誤差準則。由于粒子的位置在搜索空間是分散隨機分布的，當所有粒子趨近于一個位置時，可以認為已經(jīng)追蹤到了最大功率點[13]，此處設定，當粒子之間的最大距離小于5%Isc時，則算法停止，當前所有粒子中對應功率最大者定為最大功率點；否則，一直迭代，直到迭代次數(shù)結(jié)束，尋得最大功率點為止。

DC/DC變換電路的主要拓撲結(jié)構有降壓型（Buck）、升壓型（Boost）、升降壓型（BuckBoost），其中Boost 電路由于其結(jié)構簡單、能量轉(zhuǎn)換效率高等優(yōu)點而受到廣泛的應用。因此，本文選用Boost電路作為控制系統(tǒng)中的DC/DC 變換電路。光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)仿真模型如圖6所示。

光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)仿真模型中的光伏陣列由2個光伏組件串聯(lián)得到。2個光伏組件的溫度設定為T=298 K，即25 ℃，光照強度S分別取500和1 000 W/m2。每個光伏組件都是由36個光伏電池片串聯(lián)組成，即光伏電池數(shù)學模型中的Np=1，Ns=36。

3.2 仿真結(jié)果及分析

粒子群算法尋到的最優(yōu)位置即輸出電壓為38.364 4 V，最優(yōu)適應度值即最大功率點值為64.150 4 W，理論上最大功率點的值為65.780 7 W。經(jīng)計算得，仿真誤差為2.48%，符合設置的粒子群算法精度的要求。輸出電壓、輸出功率的輸出曲線分別如圖7和圖8所示。

從圖7和圖8可以看出，光伏模塊的輸出電壓和輸出功率在很短的時間內(nèi)就達到了穩(wěn)定值，與傳統(tǒng)的算法相比較速度更快。電壓和功率兩者穩(wěn)定時都沒有震蕩，減少了損耗。可見該系統(tǒng)中PSOMPPT模塊快速精確地得到了光伏陣列的最大功率點，并且經(jīng)過后續(xù)的恒電壓控制，使得該光伏陣列最終穩(wěn)定的工作在最大功率點上。

由此可以說明基于粒子群算法的MPPT控制算法能夠快速的實現(xiàn)不同光照下的最大功率點的尋優(yōu)，并且跟蹤精度高、速度快。從而可以驗證該方案用于多峰最大功率點跟蹤的有效性和可行性。

4 光伏系統(tǒng)模型改進方案

4.1 光伏電池模型改進

4.1.1 雪崩擊穿效應

當發(fā)生熱斑效應時，被遮陰部分的光伏電池兩端為反向電壓[14]，當反向電壓達到一定程度時，PN結(jié)內(nèi)載流子數(shù)目劇增，并在反向電壓作用下做漂移運動，因而使反向電流急劇增大，這就是雪崩擊穿效應。發(fā)生雪崩擊穿效應后反向電壓也大幅度的增長，從而帶動光伏電池的溫度急劇增長，嚴重時就會使光伏電池毀壞。

4.1.2 考慮雪崩擊穿效應的光伏電池模型

基于雪崩擊穿效應理論，對前文的光伏電池等效電路模型進行改進，建立了新的光伏電池等效電路模型[15]如圖9所示。

4.2 光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)仿真模型改進

4.2.1 對PSOMTTP控制器的改進

在前面所建立的光伏控制系統(tǒng)的仿真模型中，PSOMPPT控制器里面存儲的通過粒子群算法進行全局尋優(yōu)得到的位置最優(yōu)值，即最大功率點出的輸出電壓值。這種方法給人一種“離線”感覺，為了將粒子群算法和整個仿真電路進行統(tǒng)一結(jié)合和封裝，在MATLAB/Simulink仿真平臺下，采用Embeded MATLAB Function模塊，將編寫好的粒子群算法的M程序嵌入到該模塊中，封裝成一個新的PSOMTTP模塊。

4.2.2 對蓄電池的改進

在前面所建立的光伏控制系統(tǒng)的仿真模型中，采用輸出電阻R作為整個系統(tǒng)的負載，充當蓄電池的作用。為了將仿真模型建立的更加實用、更加逼真，在改進方案中采用真正的蓄電池模型將原來的負載R替換掉，這樣就更加直觀地認識到光伏電池輸出的電能最終存儲到了蓄電池里。

改進后的光伏離網(wǎng)最大功率點跟蹤控制系統(tǒng)仿真模型中的蓄電池參數(shù)設置為U=30 V，I=4 A。仿真模型如圖10所示。

5 結(jié)論

本文提出了一種粒子群多峰值MPPT算法，用于解決傳統(tǒng)MPPT算法在遮蔭情況下的陷入局部最優(yōu)解的缺陷，文中建立了該算法的仿真模型。通過仿真可以看出：粒子群多峰值MPPT算法適用于光伏離網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)，提高了光伏離網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的效率，且控制的動態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能方面都優(yōu)越于傳統(tǒng)算法。

致謝：感謝清華大學電力系統(tǒng)國家重點實驗室副主任趙爭鳴教授對本文建立光伏電池物理模型提供的幫助；感謝河海大學薛云燦教授對全文的討論。

參考文獻

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