魏立明，李凱凱

(吉林建筑大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)學(xué)院，吉林長春 130118)

近年來，隨著化石能源日益短缺、環(huán)境問題形勢嚴(yán)峻，新能源的利用與開發(fā)受到各國的廣泛關(guān)注。太陽能作為一種分布廣泛、資源充足的清潔能源，其衍生的技術(shù)產(chǎn)品擁有了巨大的市場和研發(fā)前景。對于已確定的光伏陣列而言，其最大輸出功率與外界環(huán)境有關(guān)，如太陽輻射水平、環(huán)境溫度等。因此，為了獲得最大功率，引入最大功率點(diǎn)追蹤算法是非常必要的[1]。

傳統(tǒng)算法如擾動(dòng)觀察法、電導(dǎo)增量法等被廣泛應(yīng)用并不斷改進(jìn)。文獻(xiàn)[2]將電導(dǎo)增量法、擾動(dòng)觀察法、恒定電壓法相結(jié)合，減少了追蹤最大功率點(diǎn)的時(shí)間，并減小了到達(dá)最大功率時(shí)的振蕩。文獻(xiàn)[3]用功率差代替?zhèn)鹘y(tǒng)擾動(dòng)觀察法的求導(dǎo)部分，通過數(shù)列迭代使得步長越來越小，可以快速穩(wěn)定在最大功率點(diǎn)，同時(shí)減小振幅，所以能夠解決定步長擾動(dòng)觀察法追蹤時(shí)間長的不足，且算法結(jié)構(gòu)簡單。文獻(xiàn)[4]針對傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法不能兼顧跟蹤穩(wěn)定性與快速性的問題，提出一種基于不確定性推理的擾動(dòng)觀察法，提高了算法的響應(yīng)速度以及跟蹤穩(wěn)定性和跟蹤速度。但以上幾種算法都只適用于均勻光照條件下，即光伏陣列輸出的P-V 特性呈現(xiàn)為單峰；當(dāng)環(huán)境條件變化時(shí)，光伏陣列的P-V 特性通常為多峰，以上幾種算法都不具備追蹤最大功率點(diǎn)的能力。因此有專家開發(fā)出人工智能算法，并應(yīng)用于光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)追蹤，例如細(xì)菌覓食優(yōu)化算法[5]、粒子群優(yōu)化算法[6]、蜻蜓算法[7]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[8]等。智能算法具有良好的全局搜索能力，能夠在復(fù)雜環(huán)境條件造成的多峰特性中搜索到最大功率點(diǎn)。但智能算法通常依賴于迭代收斂，需要多次迭代計(jì)算，由此產(chǎn)生了較大的運(yùn)算壓力，并延長了追蹤時(shí)間。

針對以上問題，本文將在光伏陣列輸出特性的基礎(chǔ)上，以擾動(dòng)觀察法為基本尋優(yōu)算法，通過檢測光伏陣列輸出特性中的各個(gè)峰值點(diǎn)，判斷其分布特點(diǎn)，進(jìn)而得到最大功率點(diǎn)的數(shù)據(jù)，達(dá)到在減輕運(yùn)算壓力、確保追蹤精度的同時(shí)，解決擾動(dòng)觀察法不能應(yīng)用于多峰狀態(tài)的最大功率點(diǎn)追蹤問題。

1 光伏陣列輸出特點(diǎn)

光伏陣列在均勻光照條件下時(shí)，每個(gè)光伏組件受到相同光照，輸出同樣大小的電壓、電流；當(dāng)環(huán)境條件較為復(fù)雜時(shí)，各光伏組件受到的光照強(qiáng)度不同，致使輸出的電壓、電流不同，由于輸出小的組件會(huì)反過來消耗功率而使自身溫度升高，由此產(chǎn)生熱斑現(xiàn)象，為避免熱斑現(xiàn)象，給每個(gè)光伏組件并聯(lián)旁路二極管，使輸出的P-V 特性曲線呈現(xiàn)多峰狀態(tài)。幾位學(xué)者對光伏陣列在局部陰影條件下的輸出特性做了深入而細(xì)致的研究[9-10]，從中得到了以下結(jié)論：“輸出功率隨著輸出電壓改變而變化，而峰值點(diǎn)的分布具有連續(xù)遞增或遞減的趨勢。即在最大功率點(diǎn)左側(cè)，峰值點(diǎn)依次增大；在最大功率點(diǎn)右側(cè)，峰值點(diǎn)依次遞減”。依據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，光伏陣列的輸出特性可以分為兩種：一是最大功率點(diǎn)處于兩個(gè)局部峰值的中間，另一種是最大功率點(diǎn)為第一個(gè)峰值或者最后一個(gè)峰值，如圖1～3所示。

圖1 最大功率點(diǎn)位于第一個(gè)峰值的光伏陣列輸出特性曲線

圖2 最大功率點(diǎn)位于兩個(gè)局部峰值中間的光伏陣列輸出特性曲線

圖3 最大功率點(diǎn)位于最后一個(gè)峰值的光伏陣列輸出特性曲線

2 最大功率點(diǎn)追蹤策略

2.1 傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法

擾動(dòng)觀察法被廣泛應(yīng)用于解決最大功率點(diǎn)追蹤問題，其基本原理為通過擾動(dòng)光伏電池的輸出變量，觀察其輸出功率的變化趨勢，根據(jù)結(jié)果調(diào)整下一次擾動(dòng)的方向，使得光伏電池工作點(diǎn)逐漸接近最大功率點(diǎn)。其具體追蹤過程如圖4 所示，其中V(k)、I(k)和P(k)為當(dāng)前時(shí)刻檢測的光伏電池電壓、電流和功率，V(k－1)、I(k－1)和P(k－1)為上一時(shí)刻檢測的光伏電池電壓、電流和功率。

圖4 擾動(dòng)觀察法流程圖

由以上過程可以看出，擾動(dòng)觀察法的實(shí)質(zhì)就是調(diào)整光伏電池輸出電壓不斷向最大功率點(diǎn)靠近，該方法的優(yōu)點(diǎn)是控制簡單、容易實(shí)現(xiàn)，且需要檢測的參數(shù)不多，對傳感器裝置的精度要求不高。然而，擾動(dòng)觀察法自身也存在不足之處，即只能應(yīng)用于均勻光照條件下光伏陣列最大功率點(diǎn)追蹤，而對復(fù)雜光照下呈現(xiàn)多峰特性的光伏陣列最大功率點(diǎn)追蹤無能為力。

2.2 改進(jìn)追蹤策略

針對傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法的不足，結(jié)合上述三種最大功率點(diǎn)分布特性，設(shè)計(jì)了一種最大功率點(diǎn)追蹤方法，解決了傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法不適用于復(fù)雜光照條件下光伏陣列最大功率點(diǎn)追蹤的缺陷，即通過修改擾動(dòng)觀察的起始搜索電壓(參考電壓)而搜索連續(xù)峰值點(diǎn)，判斷幾個(gè)連續(xù)峰值點(diǎn)的分布特點(diǎn)是否與圖1～3 中的某一種符合，從而可得到最大功率點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)。最大功率點(diǎn)追蹤算法流程圖如圖5 所示。

圖5 MPPT追蹤策略流程圖

具體追蹤過程如下所述：通過測量裝置獲取光伏陣列輸出電壓、電流；通過擾動(dòng)觀察法追蹤到一個(gè)光伏陣列輸出功率峰值點(diǎn)，并將此點(diǎn)的功率、電壓、對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比分別存儲(chǔ)到P1、V1、D1；如果V1+0.8×Voc(其中Voc為光伏組件的開路電壓)小于光伏陣列最大輸出電壓Vmax，則繼續(xù)尋找下一個(gè)峰值點(diǎn)，并令參考電壓Vref=V1+Voc；通過擾動(dòng)觀察法追蹤到第二個(gè)光伏陣列輸出功率峰值點(diǎn)，并將此點(diǎn)的功率、電壓、對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比分別存儲(chǔ)到P2、V2、D2；如果P2>P1(第一次)，則將P1、D1、V1和P2、D2、V2存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)互換，使P1、D1、V1總是存儲(chǔ)已得最大功率峰值點(diǎn)的數(shù)據(jù)；然后判斷V1+0.8×Voc是否大于光伏陣列最大輸出電壓。如果此時(shí)V1+0.8×Voc仍小于光伏陣列最大輸出電壓，將調(diào)動(dòng)擾動(dòng)觀察法找到第三個(gè)光伏陣列輸出功率峰值點(diǎn)，并將此點(diǎn)對應(yīng)的功率、轉(zhuǎn)換器占空比、電壓數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到P2、D2、V2。判斷若P1>P2(第二次)，說明屬于三種類型中的第一種，即最大功率點(diǎn)位于幾個(gè)峰值點(diǎn)中間。此時(shí)P3中存儲(chǔ)著第一個(gè)點(diǎn)的功率，因此P3大于0，則令占空比Duty等于最大功率點(diǎn)對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比D1。如果第一次判斷P1>P2成立，按照光伏陣列輸出特點(diǎn)，后續(xù)的功率峰值依次降低，所以屬于三種類型中的第二種，即最大功率點(diǎn)位于第一個(gè)功率峰值點(diǎn)。但此時(shí)P3中沒有數(shù)據(jù)，即P3不大于0。為了確保屬于第二種情形，判斷V1－0.8×Voc是否小于光伏陣列最小輸出電壓Vmin，若成立則令占空比Duty等于最大功率點(diǎn)對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比D1；不成立說明之前有一個(gè)峰值點(diǎn)沒有檢測到，則減小參考電壓，重新開始追蹤。如果P1>P2一直不成立，則屬于三種類型中的第三種，即最大功率點(diǎn)位于最后一個(gè)功率峰值點(diǎn)。這時(shí)將會(huì)一直循環(huán)直到追蹤到最后一個(gè)峰值點(diǎn)，此時(shí)由于V1+0.8×Voc大于光伏陣列最大輸出電壓Vmax而跳出循環(huán)。在循環(huán)過程中P3存有數(shù)據(jù)即P3大于0，因此令占空比Duty等于最大功率點(diǎn)對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比D1。最后輸出最大功率點(diǎn)對應(yīng)的轉(zhuǎn)換器占空比Duty，得到轉(zhuǎn)換器占空比后，通過PWM 調(diào)制得到Boost 電路的控制信號(hào)，使光伏陣列工作在最大功率點(diǎn)。

3 仿真驗(yàn)證

3.1 仿真分析

為驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)追蹤策略的有效性，在MATLAB/Simulink 中搭建仿真模型，單個(gè)光伏組件參數(shù)為開路電壓Voc=36.3 V，短路電流Isc=7.84 A，最大功率點(diǎn)電壓Vmp=29 V，最大功率點(diǎn)電流Imp=7.35 A。本文采用三個(gè)光伏組件串聯(lián)組成光伏陣列，通過圖1 所示三種類型進(jìn)行驗(yàn)證，其中光伏陣列信息如表1 所示。具體仿真結(jié)果如圖6～8 所示。

表1 光伏陣列仿真信息

圖6 類型一功率追蹤曲線

圖7 類型二功率追蹤曲線

圖8 類型三功率追蹤曲線

由圖6～8 可以看出，在三種分布類型下設(shè)計(jì)的追蹤策略最終都追蹤到了最大功率點(diǎn)。同時(shí)可以得到表2 所示信息。

通過表2 可知，整體追蹤效率達(dá)到99%，追蹤耗時(shí)保持在0.3 s 左右，穩(wěn)態(tài)振蕩保持在1.5 W 以內(nèi)，說明本方法能夠在光伏陣列輸出呈現(xiàn)多峰值狀態(tài)時(shí)追蹤到最大功率點(diǎn)，且追蹤精度較高，穩(wěn)態(tài)振蕩較小。其中類型三追蹤耗時(shí)最長，這是因?yàn)轭愋腿凶畲蠊β庶c(diǎn)位于最后一個(gè)峰值，搜索循環(huán)的時(shí)間較長。

表2 仿真結(jié)果總結(jié)

3.2 缺陷分析

通過上一小結(jié)的仿真分析，結(jié)果表明設(shè)計(jì)的追蹤策略能夠追蹤到最大功率點(diǎn)并保持較高的追蹤精度和較低的穩(wěn)態(tài)震蕩。但此方法也有以下兩個(gè)較為明顯的缺點(diǎn)：一是對光伏陣列的輸出特性曲線依賴較為嚴(yán)重，這要求我們在使用時(shí)要提前測得光伏陣列的輸出數(shù)據(jù)，以便于修改算法中的部分參數(shù)；二是當(dāng)環(huán)境條件十分復(fù)雜時(shí)光伏陣列輸出特性中峰值較多，當(dāng)最大功率點(diǎn)較為靠后時(shí)，追蹤耗時(shí)會(huì)延長。以上兩個(gè)缺陷在部分條件下會(huì)對算法性能造成一定影響，降低追蹤效率，解決這兩個(gè)問題是下一步工作的主要任務(wù)。

4 結(jié)論

本文針對光伏陣列在不同外界條件下輸出特性不同提出改進(jìn)擾動(dòng)觀察法，即傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法與光伏陣列輸出的峰值點(diǎn)分布類型相結(jié)合的算法，主要解決部分陰影條件下傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法易陷入局部峰值的問題。首先通過傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法確定各個(gè)峰值點(diǎn)，通過判斷峰值點(diǎn)的分布特點(diǎn)得到其中是否包含最大功率點(diǎn)，如包含則結(jié)束算法，不包含則繼續(xù)搜索峰值點(diǎn)直至滿足條件。仿真結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)擾動(dòng)觀察法，改進(jìn)的追蹤策略能夠在多個(gè)局部峰值中確定最大功率點(diǎn)，同時(shí)具有較高的精度和較低的穩(wěn)態(tài)震蕩，有效減少了功率損失。