夏凌暢 鄭 巍

（國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司黃山市黃山區(qū)供電公司，安徽 黃山 245700）

0 引言

為了應(yīng)對(duì)日益突出的環(huán)境問題，加上碳成本不斷提高，中國(guó)制定了長(zhǎng)期碳計(jì)劃，提出2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和，而高效利用新型能源是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的必由之路。光伏發(fā)電涉及的技術(shù)問題在很早之前就成為研究的熱點(diǎn)，隨著“雙碳計(jì)劃”的不斷推進(jìn)，相關(guān)技術(shù)正不斷優(yōu)化?！半p碳計(jì)劃”旨在推動(dòng)構(gòu)建人類命運(yùn)共同體，強(qiáng)調(diào)減少碳排放的重要性，促進(jìn)綠色低碳發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)全球氣候變化協(xié)議提供信心和新的動(dòng)力。

結(jié)合當(dāng)前形勢(shì)，可再生能源發(fā)電尤其是光伏發(fā)電受到了人們的持續(xù)關(guān)注，產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，技術(shù)不斷發(fā)展。

最大功率點(diǎn)跟蹤（Maximum Power Point Tracking，MPPT）作為光伏發(fā)電系統(tǒng)的必要技術(shù)之一，有著重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。已有學(xué)者進(jìn)行了很多相關(guān)研究。

文獻(xiàn)[1]給出了光伏電池的物理模型和MPPT方法的基本邏輯；文獻(xiàn)[2]搭建了基于電導(dǎo)增量法的電路仿真模型；文獻(xiàn)[3]將電導(dǎo)增量法和PSO法有效結(jié)合，提出了一種改進(jìn)后的PSO算法，但計(jì)算量大，收斂精度不理想；文獻(xiàn)[4]提出了一種改進(jìn)PSO算法，能有效減少計(jì)算量并提高收斂精度。

綜上所述，現(xiàn)階段MPPT技術(shù)仍存在不足，有待進(jìn)一步深入研究。

針對(duì)光伏發(fā)電最大功率追蹤，本文設(shè)計(jì)了光伏發(fā)電MPPT系統(tǒng)電路結(jié)構(gòu)，給出了參數(shù)取值范圍，并搭建了對(duì)應(yīng)的仿真模型，通過仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提MPPT控制系統(tǒng)的有效性。

1 改進(jìn)PSO算法

PSO（粒子群算法）是智能算法的一種，該方法基于對(duì)鳥類尋食行為的模擬，每一只鳥在自己附近找尋最大值，多次迭代后尋找到極值。式（1）為經(jīng)典PSO算法子代迭代速度公式：

式中：xidt、vidt、pidt為第t次迭代后第i個(gè)粒子在第d維的位置、速度和歷史最優(yōu)位置；c1、c2為認(rèn)知學(xué)習(xí)因子與社會(huì)學(xué)習(xí)因子；r1、r2為隨機(jī)數(shù)；ω為權(quán)重。

PSO算法中權(quán)重ω的取值影響算法的探索和開發(fā)能力，在工程實(shí)踐中，探索與開發(fā)的比重應(yīng)隨著問題的發(fā)展而變化，于是自適應(yīng)權(quán)重的PSO算法應(yīng)運(yùn)而生。本文使用的改進(jìn)PSO算法屬于自適應(yīng)權(quán)重策略方向。

1.1 群體趨勢(shì)因子

定義每一子代指向本代最優(yōu)點(diǎn)的矢量與當(dāng)前運(yùn)動(dòng)速度矢量之間的夾角為行為夾角，如圖1所示。容易看出，每代中平均行為夾角越大，算法越傾向于全局搜索能力；平均行為夾角越小，算法越傾向于局部開發(fā)能力。在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，行為夾角以60°為分界，呈上述兩種不同的狀態(tài)。

圖1 行為夾角示意圖

定義群體趨勢(shì)因子r為每代中行為夾角小于60°的粒子占比。實(shí)踐中有經(jīng)驗(yàn)公式，r＞0.7，認(rèn)為算法處于局部開發(fā)占優(yōu)狀態(tài)；r＜0.7，認(rèn)為算法處于全局探索占優(yōu)狀態(tài)。

1.2 自適應(yīng)權(quán)重設(shè)計(jì)

當(dāng)r過大時(shí)，希望可以增大權(quán)重，提高算法的全局搜索能力；r過小時(shí)，希望可以減小權(quán)重，提高算法的局部開發(fā)能力。權(quán)重ω與r之間一個(gè)較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如式（2）所示[4]：

基于式（2）設(shè)計(jì)改進(jìn)PSO算法可以達(dá)到局部開發(fā)能力與全局探索能力在算法的各時(shí)段內(nèi)均較為優(yōu)秀的設(shè)置，提高算法效率。

2 MPPT電路設(shè)計(jì)

2.1 電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

MPPT系統(tǒng)一般基于BOOST或BUCK斬波電路設(shè)計(jì)。本文選擇使用BOOST電路，電路拓?fù)浣Y(jié)果如圖2所示[1]。

圖2 BOOST電路結(jié)構(gòu)

其中，PWM信號(hào)是由MCU調(diào)制后經(jīng)過驅(qū)動(dòng)模塊后輸出的控制MOS或IGBT的信號(hào)，基于對(duì)電壓和成本的判斷，本文所設(shè)計(jì)電路開關(guān)管選用MOS管。

PWM信號(hào)的占空比D控制BOOST電路的放大倍數(shù)，計(jì)算公式如式（3）所示：

式中：Vout為輸出側(cè)電壓；Vin為輸入側(cè)電壓；Vd為二極管正向?qū)▔航怠?/p>

MPPT系統(tǒng)工作流程圖如圖3所示。

圖3 MPPT系統(tǒng)框圖

2.2 電路參數(shù)計(jì)算

BOOST電路中電感和電容的取值嚴(yán)重影響電路性能，是后續(xù)仿真和實(shí)物設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，多數(shù)情況下使用經(jīng)驗(yàn)值不可靠，各元件的主要參數(shù)和各參數(shù)的約束范圍如下。

L1電感為儲(chǔ)能元件，在開關(guān)管打開時(shí)儲(chǔ)能，在開關(guān)管關(guān)閉時(shí)放能，是BOOST電路提高電壓的主要元件，主要技術(shù)參數(shù)為平均電流、飽和電流與電感值，計(jì)算公式如式（4）所示：

式中：IL為電感平均電流；ΔIL為紋波電流幅值；Iout為輸出電流，可以由輸入功率與輸出電壓共同求得；L為電感大??；f為開關(guān)頻率。

電感值過大會(huì)導(dǎo)致電路的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力降低，過小會(huì)導(dǎo)致電感電流過載，電路發(fā)熱異常甚至電磁環(huán)境異常。

C1、C2電容為濾波電容，作用是消除紋波，提高輸出直流電壓的穩(wěn)定性與質(zhì)量，便于接入逆變器并網(wǎng)或直接供給直流電機(jī)等電力設(shè)備使用，主要技術(shù)參數(shù)為電感值C0和ESR，計(jì)算公式如式（5）所示：

式中：ESR為等效串聯(lián)電阻值，使用陶瓷濾波電容時(shí)一般不用考慮ESR參數(shù)。

通過上述公式計(jì)算，可以求得BOOST的參數(shù)，指導(dǎo)器材選型。

3 數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與仿真

基于SIMULINK仿真軟件搭建數(shù)學(xué)模型，使用5塊光照強(qiáng)度不同的光伏組件串聯(lián)仿真局部過熱或光照不均時(shí)的多峰光伏電源，輸出特性曲線如圖4所示。

圖4 多峰輸出特性曲線

該特性曲線有5個(gè)局部最優(yōu)點(diǎn)，全局最優(yōu)點(diǎn)出現(xiàn)在最右側(cè)，局部最優(yōu)點(diǎn)較多，適合使用智能算法尋優(yōu)。

編寫改進(jìn)PSO算法，搭建BOOST電路物理模型，基于SIMULINK設(shè)計(jì)電路，如圖5所示。

圖5 SIMULINK仿真模型

仿真系統(tǒng)開啟后的2 s內(nèi)功率變化情況如圖6所示。

4 結(jié)論

分析仿真結(jié)果，得到以下結(jié)論：

1）針對(duì)光伏發(fā)電最大功率追蹤，研究提出的基于改進(jìn)PSO算法的MPPT算法計(jì)算量小，硬件要求低，能實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)的快速準(zhǔn)確追蹤。

2）基于上文給出的BOOST參數(shù)計(jì)算公式設(shè)計(jì)的MPPT系統(tǒng)電路性能良好，能實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，并有效減小紋波輸出。

綜上所述，基于改進(jìn)PSO算法的MPPT控制算法是一種適用于光伏發(fā)電最大功率跟蹤控制的有效方法，該算法簡(jiǎn)單，動(dòng)態(tài)追蹤快，穩(wěn)態(tài)紋波小，能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)變步長(zhǎng)追蹤。

圖6 仿真功率曲線

該算法還可以形成一種自尋優(yōu)的MPPT動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)，該控制系統(tǒng)易于實(shí)現(xiàn)，適合工程應(yīng)用。