CN106527567A - 基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，包括以下步骤：1)建立滑模层极值搜索控制系统；2)获取自适应的参数调整。所述步骤1)中，建立滑模层极值搜索控制系统数学模型具体为：δ＝P_sref‑P_s 式中，P_s为光伏发电系统发出的有功功率；S_pref，u，δ为递增函数(中间变量)；U_dref逆变器直流电容侧参考电压；Sat(α，β)为符号函数，ρ，Z₀，U₀为正常数。与现有技术相比，本发明在保证最大功率跟踪的同时，有效地避免了振荡，具有较好的控制品质，同时也避免了繁琐的人为参数的调整，大大降低了系统的复杂度。

Description

基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法

技术领域

本发明涉及一种光伏发电最大功率的跟踪方法，特别是一种基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法。

背景技术

由于地球上矿石能源储量的日益枯竭，以及其大量消耗所带来的温室效应及气象灾害的频繁出现，使得大量发展及高效利用可再生绿色能源成为全世界的热点研究课题。光伏发电作为绿色可再生能源发电的典型代表，提高光能利用效率的最大功率跟踪问题，保证光伏阵列快速到达最大功率点并且能稳定的运行一直是一个备受关注的研究课题。

对于光伏最大功率追踪的方法，其方法大致可分为三类。第一类为恒定电压跟踪法。其基本思想是对于不同辐照度下最大功率点对应的输出电压变化不大，同一辐照度下的输出电压与开路电压的比值只与光伏组件的参数有关，而对环境温度的变化不敏感，可近似认为是一常数。该方法具有控制方法简单，容易实现等优点，但是该方法适应能力较差，不能根据外界环境变化而及时调整电压值。

第二类光伏最大功率追踪的方法为扰动观察法。所谓扰动观察法是是在光伏阵列正常工作时，以微小的电压波动不断扰动阵列的输出电压，在电压变化的同时，检测功率变化的方向，从而确定寻优方向，决定下一步电压参考值的大小。扰动观测法具有简单可靠，易实现的优点。但该方法由于不断干扰光伏阵列工作电压，故理论上虽然在某日照强度和环境温度下光伏阵列存在唯一的最大功率点，却无法最终稳定运行在该最优点。因此，可以说扰动法的本质缺点即为阵列输出功率会在最大功率点附近的小范围内反复振荡，而振荡的幅值则由算法的步长决定。

第三类光伏最大功率追踪的方法为电导增量法。该方法根据光伏电池的输出功率在最大功率点附近的变化量来调节光伏电池工作点电压，然而该方法需要准确地测量光伏电池输出功率，这在实际中不易实现。在变步长电导增量法中，提高了效率，但是对硬件要求较高，当硬件条件不满足要求时会引起较大的振荡和功率损失。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种具有更低控制频率，更低噪声的同时具有自适应的滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，包括以下步骤：

1)建立滑模层极值搜索控制系统；

2)获取自适应参数调整。

所述步骤1)中，基于滑模层极值搜索控制系统的数学模型具体为：

δ＝P_sref-P_s

式中，P_s为光伏发电系统发出的有功功率；P_sref，u，δ为递增函数(中间变量)；U_dref逆变器直流电容侧参考电压；Sat(α，β)为符号函数，ρ，Z₀，U₀为正常数。

所述滑模层函数Sat(α，β)的计算公式为：

开关函数Sat(α，β)将空间区域分成了三个部分，分别是δ＞β，δ＜-β和δ≤|β|，这里δ≤|β|叫做滑模层。可以看出相当于加厚了滑模面，选定合适的β可以使系统快速的进入稳定，并相应的减少震荡。

所述步骤2)具体为：

对于输出功率与最大功率之间定义函数为：

其中P_s(t)为时刻t光伏发电系统实际输出功率，P_max（t)为在光照强度和温度在功率追踪过程中，参数Z₀和U₀的调整规则是：

当P_s(t)的变化快于P_max(t)时，当γ＜1，U₀、Z₀变小，相应减小P_s(t)的变化率；当P_s变化慢于P_max时，当γ＞1，U₀、Z₀增大，相应增大P_s(t)的变化率。当P_s与P_max同步变化时，γ＝1，参数保持不变。

若P_s已经追上P_max，此时应锁住相应参数，否则，由于此时系统状态已经接近滑模面δ＝P_s-P_sref，若再对参数进行调整，叠加额外的扰动，而放大其扰动相应延长过度到平稳状态的时间。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)本发明建立的滑模层极值搜索的光伏发电系统具有稳定性，所构建的滑模层函数其控制频率和控制噪声都远远低于简单的开关函数，大大增高了功率跟踪的未定型，减小误差。

2)本发明建立的自适应的参数调整方法，所构建的自适应方法使得控制系统在具有较好的控制品质的同时，避免了繁琐的人为参数调整，大大减少了人工操作量。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为自适应参数的流程示意图；

图3为本发明实施例中并网光伏发电系统模型；

图4为本发明实施例中分别为参数调整的最大功率跟踪系统和无参数调整的最大功率最终系统和电导增量法所对应的时间曲线；

图5为是改变光照条件下有参数调整和无参数调整的功率时间图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，一种基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，包括步骤：

S1、基于滑模层极值搜索控制系统的数学模型具体为：

δ＝P_sref-P_s (1)

式中，P_s为光伏发电系统发出的有功功率；P_sref，u，δ为递增函数(中间变量)；U_dref逆变器直流电容侧参考电压；Sat(α，β)为符号函数，ρ，Z₀，U₀为正常数。

所述滑模层函数Sat(α，β)的计算公式为：

开关函数Sat(α，β)将空间区域分成了三个部分，分别是δ＞β，δ＜-β和δ≤|β|，这里δ≤|β|叫做滑模层。可以看出相当于加厚了滑模面，选定合适的β可以使系统快速的进入稳定，并相应的减少震荡。

S2、对于输出功率与最大功率之间定义函数为：

其中P_s(t)为时刻t光伏发电系统实际输出功率，P_max(t)为在光照强度和温度在功率追踪过程中，参数Z₀和U₀的调整规则是：

当P_s(t)的变化快于P_max(t)时，当γ＜1，U₀、Z₀变小，相应减小P_s(t)的变化率；当P_s变化慢于P_max时，当γ＞1，U₀、Z₀增大，相应增大P_s(t)的变化率。当P_s与P_max同步变化时，γ＝1，参数保持不变。

具体操作过程如图2所示。首先输入参数ρ，Z₀，U₀，通过滑模层极值搜索控制系统模型计算出输出功率P_s(t)，通过与最大功率输出P_max(t)的比值λ，来自适应的修改输入参数值Z₀＝Z₀×γ，U₀＝U₀×γ，达到参数跟踪的效果。为了减小额外的扰动，当输出功率追上了最大功率时，锁住相应的参数，ρ，Z₀，U₀保持不变。否则，由于此时系统状态已经接近滑模面δ＝P_s-P_sref，若再对参数进行调整，叠加额外的扰动，而放大其扰动相应延长过度到平稳状态的时间。

为了验证上述的模型及自适应性方法的有效性，以图3所示搭建光伏发电系统，对光伏发电系统最大功率追踪策略进行仿真验证。光伏电池板的参数如下所示：开路电压U_oc＝21.7V，短路电流I_sc＝3.35A，最大功率点电压U_m＝17.4V，最大功率点电流I_m＝3.05A，仿真实验中用50个光伏板的串联为一组，一共20组进行并联。初始参数ρ、Z₀、U₀分别为：0.052、1.75、0.03。光照强度和温度，分别为T＝25℃，S＝1000W/m²。图4分别为参数调整的最大功率跟踪系统和无参数调整的最大功率最终系统和电导增量法所对应的时间曲线。

从上中可以看出电导增量法波动虽然能够快速的到达最大功率点，但是在最大功率点处震荡大，不能较好的稳定在最大功率点处。本文提出的有参数调整的最大功率追踪方法相对于无参数调整的最大功率追踪方法能够较快速的稳定在最大功率点，并且有较小的超调，震荡也小，当在稳态时，局部放大图如上，可以看出本文方法稳态震荡损失比其他两种方法要小很多。

图5是改变光照条件下有参数调整和无参数调整的功率时间图，当T＝25℃，S＝1000W/m²稳定时，在t＝1s的时候突然光照强度从S＝1000W/m²变化到S＝600W/m²，持续时间800ms，然后又变化到S＝1000W/m²，在这个变化过程中，温度始终保持不变。可以看出，当环境发生变化时，两种方法都能找到最大功率点并稳定在最大功率点处，但是，本文提出的方法震荡更小一些，超调量也更小一些。

由上述可知，本方法具有较高的稳定性和鲁棒性，实现相对简单，拥有一定的应用前景。

Claims (4)

1.一种基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，包括以下步骤：

1)建立滑模层极值搜索控制系统；

2)获取自适应参数调整；

其特征在于：所述步骤1)中，建立滑模层极值搜索控制系统数学模型具体为：

δ＝P_sref-P_s

$u=\frac{1}{U_0}\frac{{\mathrm{dU}}_{dcref}}{dt}$

$\frac{{\mathrm{dP}}_{sref}}{dt}=\mathrm{\ρ}-Z_{0}Sat\left(\mathrm{\δ}\right)$

式中，P_s为光伏发电系统发出的有功功率；P_sref，u，δ为递增函数(中间变量)；U_dref逆变器直流电容侧参考电压；Sat(α，β)为符号函数，ρ，Z₀，U₀为正常数。

2.根据权利要求1所述的基于滑模层极值搜索控制系统，其特征在于，所述滑模层函数Sat(α，β)的计算公式为：

$Sat(\mathrm{\&delta;},\mathrm{\&beta;})=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{\&delta;}>\mathrm{\&beta;}\\ \frac{\mathrm{\&delta;}}{\mathrm{\&beta;}},& \mathrm{\&delta;}\&le;\left|\mathrm{\&beta;}\right|\\ -1,& \mathrm{\&delta;}<-\mathrm{\&beta;}\end{array}\right.$

开关函数Sat(α，β)将空间区域分成了三个部分，分别是δ＞β，δ＜-β和δ≤|β|，这里δ≤|β|叫做滑模层。可以看出相当于加厚了滑模面，选定合适的β可以使系统快速的进入稳定，并相应的减少震荡。

3.根据权利要求1所述的基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，其特征在于，所述步骤2)具体为：

对于输出功率与最大功率之间定义函数为：

$\mathrm{\&gamma;}=\frac{\left|P_{\max }\left(t\right)\right|}{\left|P_s\left(t\right)\right|}$

其中P_s(t)为时刻t光伏发电系统实际输出功率，P_max(t)为在光照强度和温度在功率追踪过程中，参数Z₀和U₀的调整规则是：

$\left\{\begin{array}{c}{Z}_0=Z_0\&times;\mathrm{\&gamma;},U_0=U_0\&times;\mathrm{\&gamma;}\\ Z_0,U_0,\mathrm{\&rho;}\end{array}\right.$

当P_s(t)的变化快于P_max(t)时，当γ＜1，U₀、Z₀变小，相应减小P_s(t)的变化率；当P_s变化慢于P_max时，当γ＞1，U₀、Z₀增大，相应增大P_s(t)的变化率。当P_s与P_max同步变化时，γ＝1，参数保持不变。

4.根据权利要求3所述基于自适应滑模层极值搜索的光伏发电最大功率跟踪方法，其特征在于，所述的自适应参数调整具体如下：

若P_s已经追上P_max，此时应锁住相应参数，否则，由于此时系统状态已经接近滑模面δ＝P_s-P_ref，若再对参数进行调整，叠加额外的扰动，而放大其扰动相应延长过度到平稳状态的时间。