CN103995560B - 一种光伏阵列多峰最大功率点跟踪方法 - Google Patents
一种光伏阵列多峰最大功率点跟踪方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种光伏阵列多峰最大功率点跟踪的方法。该方法基于光伏电池特性,对阵列的功率曲线快速采样,估计各峰值点的功率并确定全局峰值所在区间,进行区间内单峰MPPT,实现全局多峰MPPT。该方法主要包括如下步骤:(1)改变阵列输出电压,快速采样其功率曲线。(2)根据电池板特性参数与采样数据,分析阵列的峰值情况并估计峰值大小,确定全局峰值所在区间。(3)在该区间内进行变步长扰动观察法的单峰MPPT。并且进行定时,当跟踪超时或当实际功率偏离(3)中最大功率较大时重启该方法。该方法基于光伏电池板的特性参数,只采样光伏阵列功率曲线上的若干个点,简单运算即可得到各峰值的估计值,快速定位全局峰值所在区间,具有概念清晰,控制结构简单,容易工程实现等优点。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电系统,属于光伏发电系统最大功率点跟踪控制技术领域。
背景技术
光伏并网发电使太阳能的大规模利用成为可能,面对发电成本较高,提高系统效率一直是研究的热点。对多个光伏电池模块串并联组成的光伏阵列而言,当存在局部阴影(云层、树木、建筑遮挡时)时,会造成光伏阵列输出功率曲线存在多个局部峰值(最大值),传统的最大功率点跟踪技术容易收敛于局部峰值,从而造成光伏阵列的功率损失。
因此在光伏阵列发生局部阴影时,为了让光伏阵列输出尽可能多的功率,需要改进传统的光伏电池最大功率点跟踪方法,使其能够收敛于全局峰值。现有的多峰最大功率点跟踪技术,往往是基于人工智能的方法,其运算量大,缺乏严格的理论验证,在实际工程中难以得到使用。本发明提出多峰最大功率点跟踪方法基于电池板的实际特性参数,拥有较快的跟踪速度,而且具有概念清晰,控制结构简单,容易工程实现等优点。
发明内容
本发明的目的在于提出一种光伏阵列多峰最大功率点跟踪的方法,解决光伏阵列局部阴影情况下存在多个峰值问题而最大功率跟踪策略收敛于局部峰值,从而导致功率损失的问题,提高了光伏阵列的输出功率。该方法原理清晰,控制结构简单,容易工程实现。
本发明的光伏阵列多峰最大功率点跟踪的方法的技术方案分三个步骤,分别是由1)快速功率曲线采样;2)结合采样数据与光伏电池板特性参数估计各峰值的大小;3)在全局峰值所在的电压区间内进行变步长的扰动观察法最大功率点跟踪。4)满足一定条件时,回到步骤1)。具体如下所述:
1)快速功率曲线采样
1.1)根据光伏阵列中每串模块数目n确定最大可能的峰值数目n,已知光伏阵列的开路电压为Voc,在0~Voc中平均取6*n个点,作为采样点,快速改变光伏阵列的输出电压,分别采样该6*n个采样点的输出电流。
2)各局部峰值功率的简化估计
2.1)根据6*n个采样点的数据,各相邻采样点电流差值的局部最小点即为功率曲线的转折点,采用下式来进行转折点的选取:
ΔI(k)=I(k)-I(k-1)
V(k)、I(k)为第k个采样点的电压和电流大小,Vs(x)、Is(x)为电流曲线上第x个阶梯平滑阶段的转折点,每个转折点处的电流即为不同峰值点功率估计时的电流估计值Isc_x:
Isc_x=Is(x)
2.2)相邻转折点之间的电压区间即为某功率峰值所处的电压区间,该区间的长度决定了处于相同光照情况下光伏模块的串联数目Lx。判断方法如下式:
ΔVs(n)=Vs(n-1)-Vs(n)
上式中,Voc_ref为参考条件下光伏电池模块的开路电压。
2.3)已知电流估计值Isc_x和各峰值对应的光伏模块串联数目Lx时,根据光伏阵列输出特性,根据下式计算得到进行各峰值点功率简化估计所需要的电压值:
上式中,Ves_x表示第x个峰值的估计电压,FF为光伏电池模块的填充参数,所述填充参数为出厂时提供,Isc_x表示第x个峰值对应的估计电流,公式中的F1(T)、F2(T)、F3(X2)、F4(X1)分别为4个与光伏电池模块特性参数有关的运算式,如下公式(1)-(4)所示:
上式中,β为光伏电池模块的开路电压温度系数,出厂时提供;α为光伏电池模块的短路电流温度系数,出厂时提供,Voc_ref、Isc_ref、Vm、Im分别为光伏电池在参考光照与温度情况下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流,k1通过下式计算获得:
上式中,Voc1、Isc1为实验时电池模块的开路电压与短路电流,Voc_t、Isc_t为实验温度下参考光照时电池模块的开路电压与短路电流,其中Voc_t=F1(T),短路电流Isc_t=F2(T);
上述四个运算式(1)、(2)、(3)、(4)的具体参数在已知光伏阵列具体参数时就已经确定并固化在控制器中。
2.4)计算各峰值点的功率估计值,求出全局峰值所在的电压区间
Pes_x=Isc_xVes_x
Pm_gloable=max(Pes_x),x∈[1,n]
上式中,Pes_x表示第x个峰值的功率估计值,Pm_gloable表示全局峰值。
3)全局峰值附近的变步长扰动观察法最大功率点跟踪
3.1)当跟踪过程中测量得到的实际功率与步骤2)中估计得到的全局峰值功率之差超过一定阈值时,采用大步长,使功率跟踪尽量快,当差值小于该阈值时,采用小步长,以降低功率振荡程度。公式如下:
ΔP(n)=P(n)-P(n-1)
ΔV(n)=V(n)-V(n-1)
上式中,表示电压指令值,ΔV表示步长。
进入步骤3)之后定时器开始计时,当计时结束时回到步骤1),开始新一轮的多峰最大功率点跟踪。另外,如果在步骤3)的过程中检测到最大功率点功率偏离步骤2)中的全局峰值较大时也回到步骤1),即开始新一轮的多峰最大功率点跟踪。
相对于现有技术,本发明提出的光伏阵列多峰最大功率点跟踪的方法,基于光伏电池板的特性参数,解决光伏阵列局部阴影情况下存在多个峰值问题而最大功率跟踪策略收敛于局部峰值从而导致功率损失的问题,提高了光伏阵列的输出功率。该方法原理清晰,控制结构简单,容易工程实现。
附图说明
图1为阴影情况下光伏阵列输出功率多峰曲线;
图2为阴影情况下光伏阵列输出电流曲线;
图3为电流曲线分成多个阶梯后的示意图;
图4为多个模块串联时各自输出电压与总电压的关系图;
图5为多串模块并联时输出电流与总电流的关系图;
图6为本跟踪方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图来说明具体的实施方式。完整的跟踪流程如图6所示。
本发明涉及的光伏阵列采用常见的先串联后并联的连接方式,其中每个光伏电池模块都有反并联的二极管。在遭遇局部阴影情况时,光伏阵列的输出功率曲线可能呈现如图1所示的多峰情况此时对应的输出电流曲线如图2所示。本发明提出的多峰最大功率点跟踪方法基于实际的电池板特性参数,将电池板模型适当简化,从而在快速采样其输出曲线上若干个点后能够迅速计算出每个局部峰值的估计值,进而确定全局峰值所在的电压区间,最后在该电压区间内按照变步长的扰动观察法最大功率点跟踪方法进行全局最大功率跟踪。
所述的多峰最大功率点跟踪方法有以下步骤:
1)快速功率曲线采样
1.1)根据光伏阵列中每串模块数目n确定最大可能的峰值数目n,已知光伏阵列的开路电压为Voc,在0~Voc中平均取6*n个点,作为采样点,快速改变光伏阵列的输出电压,分别采样该6*n个采样点的输出电流。
2)各局部峰值功率的简化估计
2.1)根据6*n个采样点的数据,各相邻采样点电流差值的局部最小点即为功率曲线的转折点,采用下式来进行转折点的选取:
ΔI(k)=I(k)-I(k-1)
V(k)、I(k)为第k个采样点的电压和电流大小,Vs(x)、Is(x)为电流曲线上第x个阶梯平滑阶段的转折点(如图3所示,从右向左看),每个转折点处的电流即为不同峰值点功率估计时的电流估计值Isc_x:
Isc_x=Is(x)
2.2)相邻转折点之间的电压区间即为某功率峰值所处的电压区间,该区间的长度决定了处于相同光照情况下光伏模块的串联数目Lx。判断方法如下式:
ΔVs(n)=Vs(n-1)-Vs(n)
上式中,Voc_ref为参考条件下光伏电池模块的开路电压。
2.3)已知电流估计值Isc_x和各峰值对应的光伏模块串联数目Lx时,根据光伏阵列输出特性,如图3所示,电压估计值由U1和U2两个部分组成,其中U1表示图3中电流更大的电流阶梯对较小的阶梯带来的影响。究竟大电流对应的阶梯对小电流的阶梯的电压影响有多大,从图4中可看到当阵列整体电压增大时,各电流阶梯对应的电压值,结合图3与计算式F4(Isc-x/Isc-k),可计算得到图4中各模块对应的电压值,从而确定U1。
根据下式计算得到进行各峰值点功率简化估计所需要的电压值:
上式中,Ves_x表示第x个峰值的估计电压,FF为光伏电池模块的填充参数,所述填充参数为出厂时提供,Isc_x表示第x个峰值对应的估计电流,公式中的F1(T)、F2(T)、F3(X2)、F4(X1)分别为4个与光伏电池模块特性参数有关的运算式,如下公式(1)-(4)所示:
上式中,β为光伏电池模块的开路电压温度系数,出厂时提供;α为光伏电池模块的短路电流温度系数,出厂时提供,Voc_ref、Isc_ref、Vm、Im分别为光伏电池在参考光照与温度情况下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流,k1通过下式计算获得:
上式中,Voc1、Isc1为实验时电池模块的开路电压与短路电流,Voc_t、Isc_t为实验温度下参考光照时电池模块的开路电压与短路电流,其中Voc_t=F1(T),短路电流Isc_t=F2(T);
上述四个运算式(1)、(2)、(3)、(4)的具体参数在已知光伏阵列具体参数时就已经确定并固化在控制器中。
2.4)计算各峰值点的功率估计值,求出全局峰值所在的电压区间
Pes_x=Isc_xVes_x
Pm_gloable=max(Pes_x),x∈[1,n]
上式中,Pes_x表示第x个峰值的功率估计值,Pm_gloable表示全局峰值。
3)全局峰值附近的变步长扰动观察法最大功率点跟踪
3.1)当跟踪过程中测量得到的实际功率与步骤2)中估计得到的全局峰值功率之差超过一定阈值时,采用大步长,使功率跟踪尽量快,当差值小于该阈值时,采用小步长,以降低功率振荡程度。公式如下:
ΔP(n)=P(n)-P(n-1)
ΔV(n)=V(n)-V(n-1)
上式中,表示电压指令值,ΔV表示步长。
进入步骤3)之后定时器开始计时,当计时结束时回到步骤1),开始新一轮的多峰最大功率点跟踪。另外,如果在步骤3)的过程中检测到最大功率点功率偏离步骤2)中的全局峰值较大时也回到步骤1),即开始新一轮的多峰最大功率点跟踪。
4)多串光伏模块并联而成的光伏阵列其电流特性曲线叠加后与单串光伏阵列拥有相同的特性,如图5所示。因此,无论光伏阵列并联的串数多少,都能用此方法。
Claims (1)
1.一种光伏阵列多峰最大功率点跟踪的方法,其特征在于,包括如下3个步骤:
1)快速功率曲线采样:
根据光伏阵列中每串模块数目n确定最大可能的峰值数目n,已知光伏阵列的开路电压为Voc,在0~Voc中平均取6*n个点,作为采样点,快速改变光伏阵列的输出电压,分别采样该6*n个采样点的输出电流;
2)各局部峰值功率的简化估计:
2.1)根据6*n个采样点的数据,各相邻采样点电流差值的局部最小点即为功率曲线的转折点,采用下式来进行转折点的选取:
ΔI(k)=I(k)-I(k-1)
V(k)、I(k)为第k个采样点的电压和电流大小,Vs(x)、Is(x)为电流曲线上第x个阶梯平滑阶段的转折点,每个转折点处的电流即为不同峰值点功率估计时的电流估计值Isc_x:
Isc_x=Is(x)
2.2)相邻转折点之间的电压区间即为某功率峰值所处的电压区间,该区间的长度决定了处于相同光照情况下光伏模块的串联数目Lx,判断方法如下式:
ΔVs(n)=Vs(n-1)-Vs(n)
上式中,Voc_ref为参考条件下光伏电池模块的开路电压;
2.3)已知电流估计值Isc_x和各峰值对应的光伏模块串联数目Lx时,根据光伏阵列输出特性,根据下式计算得到进行各峰值点功率简化估计所需要的电压值:
上式中,Ves_x表示第x个峰值的估计电压,FF为光伏电池模块的填充参数,所述填充参数为出厂时提供,Isc_x表示第x个峰值对应的估计电流,T表示当前温度,公式中的F1(T)、F2(T)、F3(X2)、F4(X1)分别为4个与光伏电池模块特性参数有关的运算式,如下公式(1)-(4)所示:
上式中,β为光伏电池模块的开路电压温度系数,出厂时提供;α为光伏电池模块的短路电流温度系数,出厂时提供,Voc_ref、Isc_ref、Vm、Im分别为光伏电池在参考光照与温度情况下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流,k1通过下式计算获得:
上式中,Voc1、Isc1为实验时电池模块的开路电压与短路电流,Voc_t、Isc_t为实验温度下参考光照时电池模块的开路电压与短路电流,其中Voc_t=F1(T),短路电流Isc_t=F2(T);上述四个运算式(1)、(2)、(3)、(4)的具体参数在已知光伏阵列具体参数时就已经确定并固化在控制器中;
2.4)计算各峰值点的功率估计值,比较之后,其中最大的那个就是全局峰值的估计值,求出全局峰值所在的电压区间
Pes_x=Isc_xVes_x
Pm_gloable=max(Pes_x),x∈[1,n]
上式中,Pes_x表示第x个峰值的功率估计值,Pm_gloable表示全局峰值的估计值;
3)全局峰值附近的变步长扰动观察法最大功率点跟踪
当跟踪过程中测量得到的实际功率与步骤2)中估计得到的全局峰值功率之差超过一定阈值时,采用大步长,使功率跟踪尽量快,当差值小于该阈值时,采用小步长,以降低功率振荡程度,公式如下:
ΔP(n)=P(n)-P(n-1)
ΔV(n)=V(n)-V(n-1)
上式中,表示电压指令值,ΔV表示步长;公式中的P(n)和P(n-1)分别表示本步骤的跟踪过程中第n次和第n-1次实际测量得到的功率;
进入步骤3)之后定时器开始计时,当计时结束时回到步骤1),开始新一轮的多峰最大功率点跟踪;另外,如果在步骤3)的过程中检测到最大功率点功率偏离步骤2)中的全局峰值较大时也回到步骤1),即开始新一轮的多峰最大功率点跟踪。
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