CN103049034A - 一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，该控制方法是将功率预测方法与变步长方法结合，并将当前时刻光伏电池理论最大功率点电压值引入调制脉冲的生成过程中，通过两种方法的双重功能进行光伏电池最大功率跟踪。该控制方法能够在外界环境大幅变化时克服误判和跟踪失败问题，而且能够有效地解决最大功率跟踪速度与精度之间存在的矛盾，快速跟踪到最大功率点，并保证实际工作电压跟随环境因素改变后的理论最大功率点电压。

Description

一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法

技术领域

本发明涉及光伏技术，尤其是光伏电池最大功率点跟踪技术领域。

背景技术

太阳能为绿色可再生能源，资源丰富、分布广泛，合理地利用光伏发电可以有效地缓解当前世界能源危机，减少不可再生能源的使用，保护环境。太阳能光伏发电由于不受能源资源、原材料和应用环境的限制，具有最广阔的发展前景，是各国最着力发展的可再生能源技术之一。光伏发电系统中，光伏电池的利用率除了与光伏电池的内部特性有关外，还受外界环境入光照强度、负载和温度等因素的影响。在不同的外界条件下，光伏电池可以工作于不同且唯一的最大功率点（MPP），最大限度地将光能转换为电能。实际的光伏电池输出特性会受到光照强度、环境温度和负载状态等外界因素的影响，所以通过调整光伏阵列的工作点使其运行于MPP的研究是光伏发电系统的关键控制技术之一。光伏电池的输出阻抗随外界条件的变化而变化，实质上，光伏电池的最大功率点跟踪（MPPT）过程就是通过控制使得光伏电池输出阻抗与负载阻抗等值相匹配的过程。

目前，针对最大功率点跟踪问题的研究成果相对较少。已提出的控制方法主要包括常用的MPPT方法主要有扰动观测法、增量电导法、恒压追踪法、智能控制方法等。扰动观测法因为计算简单，无需使用光伏电池模块的具体参数等优点得到了广泛使用，但是其跟踪速度较为缓慢，而且容易引起功率波动，在光照强度变化快的情况下会背离实际最大功率点变化方向，造成跟踪失败。增量电导法通过比较光伏阵列瞬间增加的电导来实现最大功率点跟踪。曲线拟合法是通过数学分析的方法找到最大功率点电流与光强成比例的电流之间的近似线性关系，但是只适用于温度变化不大的情况。智能控制方法，如神经网络控制方法，在光伏电池模块参数变化或外界环境变化时需要重新用新样本对神经网络进行反复训练和性能测试，不具有普遍使用性。

专利201110086187.8中提出了一种用于光伏并网发电的最大功率点跟踪控制方法，其跟踪控制是通过对占空比进行迭代，并在迭代过程中检测电压、计算改点的最大功率值，再利用黄金分割法计算最大占空比，该方法较为适用于光伏设备启动或重启时对最大功率点进行跟踪，但是当光伏电池外界环境改变时需要重新进行迭代，而且利用黄金分割法计算得到的最大占空比可能并不是当前条件下理想最大功率点所对应的占空比。专利201110112340.8中公开了一种太阳能电池最大功率跟踪方法，克服了在最大功率点上输出功率波动的缺点，但是在外界环境快速变化时，过程繁琐。专利201210022629.7中公开了一种用于实现光伏并网发电系统最大功率点跟踪的扰动观察法，克服了传统扰动观察法易造成直流母线电压崩溃以及光照较弱情况下无法正确跟踪最大功率点的缺点，但是步骤较多，时效性不强。

发明内容

鉴于现有技术的以上不足，本发明旨在提供一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，该控制方法是将功率预测方法与变步长方法结合，通过两种方法的双重功能进行光伏电池最大功率跟踪。该控制方法能够在外界环境大幅变化时克服误判和跟踪失败问题，而且能够有效地解决最大功率跟踪速度与精度之间存在的矛盾，快速跟踪到最大功率点，并保证实际电压跟随环境改变后的理论最大功率点电压。

本发明的目的通过如下手段来实现。

一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，将功率预测方法与变步长扰动观测法结合起来，实现光伏电池最大功率点的快速跟踪，包含以下步骤：

1）测量光伏电池模块输出电压U(k)与电流I(k)，计算功率P(k)，半个采样周期后测量光伏电池模块输出电压U(k+1/2)与电流I(k+1/2)，计算功率P(k+1/2)、P’(k)；

2）比较P(k)和P’(k-1)来判断当前工作点与最大功率点的位置，若P(k)–P’(k-1)＞0，则当前工作点位于最大功率点左侧；若P(k)–P’(k-1)<0，则当前工作点位于最大功率点右侧;若P(k)=P’(k-1)，则说明当前工作点即为最大功率点，本次不进行扰动控制；

3）比较本次电压检测值U(k)和上一次电压检测值U(k-1)：（1）当U(k)＞U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；（2）当U(k)<U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|。

本发明将功率预测方法与变步长扰动观测法结合起来，实现光伏电池最大功率跟踪，其具体的工作原理为：

A、功率预测的基本原理

假定采样频率足够高，在一个采样周期内，光照强度的变化速率恒定，记kT时刻，光伏电池工作点的电压和功率分别为U(k)和P(k)，此时不对参考电压添加扰动，在（k+1/2）T时刻测得功率为P(k+1/2)，并使参考电压增加△U，接着测量(k+1)T时刻光伏电池的工作点的电压U(k+1)和功率P(k+1)，由此可计算得：

P’(k)=2P(k+1/2)-P(k)

(k+1)T时刻检测功率P(k+1)和kT时刻的预测功率P’(k)理论上是同一光照强度下光伏电池P-U特性曲线上电压扰动前后的两个工作点；

B、变步长扰动，随着运行点靠近最大功率点，绝对值|dP/dU|会变得越来越小，令扰动步长为a|dP/dU|,其中其中dP/dU用近似表示，a是恒定常系数，当光伏电池工作点远离最大功率点时，步长随P-U曲线斜率的增大而增大；当工作点靠近最大功率点时，步长随P-U曲线斜率的减小而减小，变化程度由系数a决定；

C、环境条件变化时，将当前状态下的理论最大功率点电压U_{m_new}与采用基于功率预测的变步长扰动最大功率跟踪方法得到的电压值U_ref相比较，差值经过PI调节器输出给PWM波生成模块；

D、最后，将PWM波生成模块的输出连接到光伏模块的DC/DC变换电路的IGBT脉冲信号输入端。

当光照或温度大幅变化时，工作点序列不是落在单一的特性曲线上，而是由不同工作特性曲线上的工作点组成。对多条特性曲线的特性进行预估计，采用功率预测的基本原理，

为减小振荡幅度，希望采用较小的电压扰动步长，但是由此必然导致MPP的搜索时间延长；而较大的电压扰动步长，只保证了快速性，精度差、扰动大。采用变步长的扰动思想，令扰动步长为a|dP/dU|，随着运行点靠近MPP，绝对值|dP/dU|会变得越来越小，其中a是恒定常系数。当光伏电池工作点远离MPP时，步长随P-U曲线斜率的增大而增大；当工作点靠近MPP时，步长随P-U曲线斜率的减小而减小，变化程度由系数a决定，综合考虑速度与精度之间的要求，选取适当的a值进行变步长扰动；

本发明方法基于功率预测的变步长最大功率点跟踪方法，能够在外界环境大幅变化时克服误判和跟踪失败问题，而且能够有效地解决最大功率跟踪速度与精度之间存在的矛盾，快速跟踪到最大功率点，保证实际电压跟随环境改变后的理论最大功率点的电压。本发明将功率预测方法与变步长方法结合，并将当前时刻光伏电池理论最大功率点引入调制脉冲的生成过程中，通过两种方法的双重功能进行光伏电池最大功率点跟踪。目前既有的控制方法未将理论最大功率点引入控制过程中，不能够保证控制后跟踪到的最大功率点跟随理论最大功率点。本发明不仅充分利用了变步长扰动观测法快速跟踪的优点，而且克服了传统变步长扰动观测法固有的误判、跟踪失败等问题。

附图说明如下：

图1为不同光照下光伏电池P-U特性曲线。

图2为基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法的流程图。

图3a为T、S恒定时基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法跟踪效果图；图3b为光照突变时基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法跟踪效果图；图3c为温度突变时基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法跟踪效果图。

具体实施方式

本发明的具体实施过程详述如下：

图2为本发明方法的流程图。测量光伏电池模块输出电压U(k)与电流I(k)，计算功率P(k)。半个采样周期后测量光伏电池模块输出电压U(k+1/2)与电流I(k+1/2)，计算功率P(k+1/2)、P’(k)。通过比较P(k)和P’(k-1)来判断当前工作点与最大功率点的位置，若P(k)–P’(k-1)＞0，则当前工作点位于最大功率点左侧；若P(k)–P’(k-1)<0，则当前工作点位于最大功率点右侧;若P(k)=P’(k-1)，则说明当前工作点即为最大功率点，本次不进行扰动控制。

比较本次电压检测值U(k)和上一次电压检测值U(k-1)：（1）当U(k)＞U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；（2）当U(k)<U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|。

将扰动处理后得到的电压值U_ref与理论计算得到的光伏电池最大功率点电压值U_{m_new}做差，差值U_{_pulse}经过PI调节器调节后，输出给PWM波生成模块，控制DC/DC变换器中电力电子器件的通断，实现最大功率点跟踪。本次采样周期结束时，分别将U(k)、I(k)赋值给U(k-1)、I(k-1)，开始下一采样周期的最大功率点跟踪流程。

其具体过程可由下展开叙述予以说明：

功率预测原理：

假定采样频率足够高，在一个采样周期内，光照强度的变化速率恒定，记kT时刻，光伏电池工作点的电压和功率分别为U(k)和P(k)，此时不对参考电压添加扰动，在（k+1/2）T时刻测得功率为P(k+1/2)，并使参考电压增加△U，接着测量(k+1)T时刻光伏电池的工作点的电压U(k+1)和功率P(k+1)，由此可计算得：

P’(k)=2P(k+1/2)-P(k)

(k+1)T时刻检测功率P(k+1)和kT时刻的预测功率P’(k)理论上是同一光照强度下光伏电池P-U特性曲线上电压扰动前后的两个工作点；

变步长扰动观测法原理：

随着运行点靠近MPP，绝对值|dP/dU|会变得越来越小，令扰动步长为a|dP/dU|,其中其中dP/dU用

近似表示，a是恒定常系数，当光伏电池工作点远离MPP时，步长随P-U曲线斜率的增大而增大，提高跟踪速度；当工作点靠近MPP时，步长随P-U曲线斜率的减小而减小，提高跟踪精度。步长随P-U曲线斜率的变化程度由系数a决定，选取适当的a值进行最大功率点跟踪。

下面结合具体的仿真例子，对本发明作进一步详细的说明。

根据光伏半导体器件的电压-电流关系可以得到其基本输出特性公式：

$I=I_{\mathrm{sc}}\{1-C_1[\exp \left(\frac{U}{C_2{U}_{\mathrm{oc}}}\right)-1\left]\right\}---\left(1\right)$

$C_1=(1-\frac{I_m}{I_{\mathrm{sc}}})\exp \left(\frac{{-U}_m}{C_2{U}_{\mathrm{oc}}}\right)---\left(2\right)$

$C_2=(\frac{U_m}{U_{\mathrm{oc}}}-1){\left[\ln (1-\frac{I_m}{I_{\mathrm{sc}}})\right]}^{-1}---\left(3\right)$

其中，I为流过负载的电流，U为负载两端的电压，标准环境下（即光伏电池表面温度25℃，光照强度1000W/m²）电池的短路电流I_sc、开路电压U_oc、最大功率电压U_m和最大功率电流I_m这四个参数可以从光伏电池参数手册中得到。

由式（2）、（3）可知，在参数I_sc、U_oc、U_m和I_m已知时，C₁、C₂为常数，代入式（1）得到光伏电池的I-U特性。当光照强度或温度变化时，需重新估算出当前状态下（光照强度为S、电池温度为T）的电池参数I_{sc_new}、U_{oc_new}、U_{m_new}和I_{m_new}，进而得出C_{1_new}、C_{2_new}。新状态下的电池参数可通过下式估算：

ΔT＝T-T_b(4)

$\mathrm{\&Delta;S}=\frac{S}{S_b}-1---\left(5\right)$

$I_{\mathrm{sc}\_\mathrm{new}}=I_{\mathrm{SC}}\left(\frac{S}{S_b}\right)(1+\mathrm{a\&Delta;T})---\left(6\right)$

$I_{m\_\mathrm{new}}=I_m\left(\frac{S}{S_b}\right)(1+\mathrm{a\&Delta;T})---\left(7\right)$

U_{oc_new}＝U_oc[(1-cΔT)ln(e+bΔS)](8)U_{m_new}＝U_m[(1-cΔT)ln(e+bΔS)](9)

系数a、b、c的典型值取为a＝0.0025/°C、b＝0.5、c＝0.00288/°C。

根据公式（1）~（9），可在Matlab/Simulink环境中建立一个光伏电池数学仿真模型，其中Boost电路与一个20Ω纯电阻负载相连接,光伏电池模块参数配置参考某厂家STP260多晶硅光伏电池。

衡量最大功率点跟踪算法优劣的一个重要指标是跟踪匹配因数kpm，其定义如式：

$\mathrm{kpm}=\frac{\mathrm{\&Sigma;}{P}_{\mathrm{in}}}{\mathrm{\&Sigma;}{P}_{\max }}$

其中，∑P_in为实际工作时的功率和。∑P_max为光伏阵列理想的最大功率之和。kPm的值小于1，并且越接近1说明跟踪效果越好。

T、S恒定时，采用本发明方法得到的跟踪波形如图3a所示。由仿真波形可知，在光照恒定时，本发明方法可以较快（跟踪用时约为0.038s）、较平滑地跟踪到最大功率点，且跟踪过程波动非常小，由仿真结果计算得kpm=0.9784。

温度T保持常数25不变，光照强度S在仿真0.3s时刻由1000降至600，0.6s时刻又从600升到800，采用本发明方法得到的跟踪波形如图3b所示。由仿真波形可知，在光照突然发生变化时，本发明方法可以较快地跟踪到新的最大功率点，且跟踪过程较为平滑、迅速，由仿真结果计算得kpm=0.9339。

光照强度S保持常数1000不变，温度T在仿真0.3s时刻由50降至10，0.6s时刻又从10升到30，采用本发明方法得到的跟踪波形如图3c所示。由仿真波形可知，在光照突然发生变化时，本发明方法可以较快地跟踪到新的最大功率点，且跟踪过程较为平滑、迅速，由仿真结果计算得kpm=0.9621。

Claims (3)

1.一种基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，将功率预测方法与变步长扰动观测法结合起来，实现光伏电池最大功率点的快速跟踪，包含以下步骤：

1）测量光伏电池模块输出电压U(k)与电流I(k)，计算功率P(k)，半个采样周期后测量光伏电池模块输出电压U(k+1/2)与电流I(k+1/2)，计算功率P(k+1/2)、P’(k)；

2）比较P(k)和P’(k-1)来判断当前工作点与最大功率点的位置，若P(k)–P’(k-1)＞0，则当前工作点位于最大功率点左侧；若P(k)–P’(k-1)<0，则当前工作点位于最大功率点右侧;若P(k)=P’(k-1)，则说明当前工作点即为最大功率点，本次不进行扰动控制；

3）比较本次电压检测值U(k)和上一次电压检测值U(k-1)：（1）当U(k)＞U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；（2）当U(k)<U(k-1)时，若此时P(k)>P’(k-1)，应保持减小参考电压的扰动方式，U_ref减去扰动量a|dP/dU|；若此时P(k)<P’(k-1)，应采用增大参考电压的扰动方式，U_ref叠加扰动量a|dP/dU|。

2.根据权利要求1所述的基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，其特征是：在光照或温度变化较快地情形下，光伏电池的工作点序列不是落在单一的特性曲线上，而是由不同特性曲线上的工作点组成，所述预测功率P’(k)的预测采用对多条特性曲线上的工作点进行预估计，以克服扰动观测法存在的误判。

3.根据权利要求1所述的基于功率预测的变步长扰动最大功率点跟踪方法，其特征在于，所述变步长扰动在远离最大功率点的区域内，采用较大的电压扰动步长提高跟踪速度；在最大功率点附近的区域，采用较小的电压扰动步长以提高跟踪精度。

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