CN112925377A - 光伏系统及光伏系统的最大功率跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及光伏电池制造技术领域，公开了一种光伏系统及其最大功率跟踪方法，光伏系统包括：多个光伏电池，光伏电池用于采集太阳能产生直流电；多个优化器，多个优化器均用于向云服务器发送电性参数，电性参数至少包括光伏电池的第一输出参数、优化器的第二输出参数；云服务器，云服务器用于接收电性参数，并根据电性参数计算用于调节光伏电池输出功率的特征物理量，云服务器还用于将特征物理量发送至优化器；优化器还用于接收特征物理量，并根据特征物理量调节光伏电池的输出功率，以实现光伏电池的最大功率追踪。本发明提供的光伏系统及其最大功率跟踪方法能够实现高效的光伏电池最大功率跟踪，提高计算光伏电池最大功率的精度及效率。

Description

光伏系统及光伏系统的最大功率跟踪方法

技术领域

本发明实施例涉及光伏电池制造技术领域，特别涉及一种光伏系统及光伏系统的最大功率跟踪方法。

背景技术

太阳能是一种清洁高效的可再生能源。最大功率跟踪(Maximum Power PointTracking，简称MPPT)系统是一种通过调节太阳能电池的工作状况，使光伏电池在光照强度、温度等环境条件变化的情况下，始终能最大程度地将太阳能转变为电能输出的技术。MPPT模块能使光伏电池在不同环境条件下，最大限度地将太阳能转化为电能，而这些电能是否能最高效率地传输给电网或负载，则取决于每个光伏电池输出的电压、电流等电性能参数是否在整个系统中得以统一或协调。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：目前光伏电池的MPPT均由优化器内部的计算芯片通过算法进行追踪，主要的算法有扰动观察法、电导增量法、定压跟踪法等，但是上述方法均会导致优化器内部发热，从而对计算芯片产生干扰，进而对计算芯片的计算精度及效率造成影响。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种光伏系统及光伏系统的最大功率跟踪方法，其能够实现高效的光伏电池最大功率跟踪，提高计算光伏电池最大功率的精度及效率。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供了一种光伏系统，包括：

多个光伏电池，所述光伏电池用于采集太阳能产生直流电；多个优化器，每个所述优化器的输入端均与至少一个所述光伏电池连接、且多个所述优化器的输出端连接，多个所述优化器均与云服务器通信连接，用于向所述云服务器发送电性参数，其中，所述电性参数至少包括所述光伏电池的第一输出参数、所述优化器的第二输出参数；云服务器，所述云服务器用于接收所述电性参数，并根据所述电性参数计算用于调节所述光伏电池输出功率的特征物理量，所述云服务器还用于将所述特征物理量发送至所述优化器；所述优化器还用于接收所述特征物理量，并根据所述特征物理量调节所述光伏电池的输出功率，以实现所述光伏电池的最大功率追踪。

另外，所述光伏系统还包括特征参数检测装置，所述特征参数检测装置与所述云服务器通信连接，用于检测多个所述光伏电池所处环境的特征参数，并将所述特征参数发送至所述云服务器；所述云服务器能够根据所述特征参数以及所述电性参数计算所述特征物理量。通过此种方式，能够使计算光伏电池的最大工作功率时还会考虑到光伏电池所处环境的影响，从而进一步提高了光伏系统的计算精度。

另外，所述云服务器还用于根据所述第一输出参数对所述多个光伏电池进行分类，其中，将所述第一输出参数的大小差值在预设范围内的光伏电池归为同一类；所述云服务器用于获取同一类光伏电池对应的N个优化器发送的N个电性参数中的一个标准电性参数，根据所述标准电性参数计算标准特征物理量，并将所述标准特征物理量发送至N个优化器，其中，N为大于或等于1的整数。通过将第一输出参数相近的光伏电池归为同一类，在进行光伏电池的最大输出功率的计算时，由于同类光伏电池的最大输出功率相同或相近，仅需计算同一类光伏电池中的一个光伏电池的最大输出功率即可，从而极大的降低了云服务器的计算量，进一步提高了计算效率。

另外，所述云服务器内设有存储装置，所述存储装置用于存储历史光伏电池的历史输出参数、所述历史光伏电池所处环境的历史特征参数、以及所述历史光伏电池的历史最大输出功率；所述云服务器还用于以所述历史输出参数为横坐标、所述历史特征参数为纵坐标、所述历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系，并形成历史功率参考曲线；所述云服务器还用于根据所述历史功率参考曲线查找所述历史光伏电池在所述特征参数下的历史最大输出功率，并将所述历史最大输出功率对应的历史输出参数调节所述光伏电池的输出功率。通过此种方式，能够通过查表的方式实现光伏电池最大功率的快速响应，从而提高光伏系统的工作效率。

另外，所述云服务器内设有存储装置，所述存储装置用于存储历史光伏电池的历史输出参数、所述历史光伏电池所处环境的历史特征参数、以及所述历史光伏电池的历史最大输出功率；所述云服务器还用于以所述历史输出参数为横坐标、所述历史特征参数为纵坐标、所述历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系，并形成历史功率参考曲线；所述云服务器还用于根据所述历史功率参考曲线以及所述特征参数确定所述光伏电池的第一输出参数的调节方向，并将所述调节方向发送至所述优化器，其中，所述调节方向为增大或减小所述第一输出参数；所述优化器还用于根据所述调节方向以及所述特征物理量调节所述光伏电池的第一输出参数，以调节所述光伏电池的输出功率。通过此种方式，使光伏电池的输出功率能够更快的到达最高值，降低了调节频率并降低了计算量，从而提高了光伏系统的计算效率。

另外，所述优化器还用于将调节后的第一输出参数，以及与调节后的第一输出参数对应的调节第二输出参数发送至所述云服务器；所述云服务器还用于根据所述调节后的第一输出参数、所述调节第二输出参数更新所述历史功率参考曲线。

另外，所述特征参数至少包括以下之一或其任意组合：辐照度、温度。

另外，所述第一输出参数为所述光伏电池的输出电流和/或电压；所述第二输出参数为所述优化器的输出电流和/或电压；所述特征物理量为所述优化器的占空比。

另外，所述光伏系统还包括逆变器，所述逆变器用于将所述优化器优化后的直流电转换为交流电并网输出；所述云服务器还用于调节向所述优化器发送所述特征物理量的频率，以使所述频率不等于所述逆变器的工作频率。

另外，所述优化器包括采样装置、控制装置、开关管以及通讯装置；所述采样装置与所述光伏电池及所述开关管连接，用于采集所述第一输出参数以及所述第二输出参数；所述通讯装置与所述采样装置以及所述控制装置连接，且与所述云服务器通信连接，所述通讯装置用于将所述采集装置采集到的所述第一输出参数以及所述第二输出参数发送至所述云服务器；所述通讯装置还用于将所述云服务器发送的所述特征物理量发送至所述控制装置；所述控制装置与所述开关管连接，用于将所述特征物理量的信号类型转化为所述开关管可接收的信号类型；所述开关管用于根据信号类型转换后的特征物理量进行开关的打开或关断，以跟踪所述光伏电池的最大功率。

此外，本发明实施例还提供了一种光伏系统的最大功率跟踪方法，包括：获取优化器的在不同周期内的输出电压和输出功率、以及光伏系统所处环境的特征参数；判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率；在判定等于时，计算优化器的占空比；在判定不等于时，判断当前特征参数是否等于上一周期的特征参数；在判定当前特征参数等于上一周期的特征参数时，判断优化器的当前输出功率是否大于上一周期的优化器的输出功率；在判定优化器的当前输出功率大于上一周期的优化器的输出功率时，判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；在判定优化器的当前输出功率小于上一周期的优化器的输出功率时，判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；在判定当前特征参数不等于上一周期的特征参数时，根据预设要求调整优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比。

另外，在所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率之前，还包括：获取每个光伏电池的第一输出电流和第一输出电压；根据所述第一输出电流和所述第二输出电压对光伏电池进行归类；所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率，包括：判断同一类光伏电池中任一个光伏电池对应的优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率。

另外，所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数；若当前特征参数大于上一周期的特征参数，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若当前特征参数小于上一周期的特征参数，减小预设伏特的优化器的当前输出电压。

另外，在判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数之前，还包括：获取历史功率参考曲线，其中，所述历史功率参考曲线以历史输出参数为横坐标、历史特征参数为纵坐标、历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系形成；根据所述历史功率参考曲线及当前特征参数确定所述光伏电池的当前输出电压的调节方向；所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：根据所述调节方向调节所述光伏电池的当前输出电压，其中，所述调节方向为增大或减小所述当前输出电压。

与现有技术相比，本发明实施例至少具有如下优点：

通过设置优化器与云服务器通信连接，使得优化器能够将自身以及光伏电池的电性参数发送至云服务器，云服务器根据电性参数计算用于调节光伏电池输出功率的特征物理量，以使优化器能够根据特征物理量调节光伏电池的输出功率，以实现光伏电池的最大功率追踪。也就是说，本实施例中用于计算光伏电池最大输出功率的计算芯片设置在云服务器侧，优化器并不具备计算功能，通过此种方式，使得计算芯片不会受到外界功率器件发热的干扰，从而提高了计算芯片的精度及效率。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是根据本发明第一实施例的光伏系统的结构示意图；

图2是根据本发明第一实施例的历史参考曲线；

图3是根据本发明第一实施例的优化器的结构示意图；

图4是根据本发明第二实施例的最大功率追踪方法的流程示意图；

图5是根据本发明第二实施例的最大功率追踪方法的另一种流程示意图。

具体实施例

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施例中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

本发明的第一实施例涉及一种光伏系统100，具体结构如图1所示，包括：

多个光伏电池1，光伏电池1用于采集太阳能产生直流电；多个优化器2，每个优化器2的输入端均与至少一个光伏电池1连接、且多个优化器2的输出端连接，多个优化器2均与云服务器3通信连接，用于向云服务器3发送电性参数，其中，电性参数至少包括光伏电池1的第一输出参数、优化器2的第二输出参数；云服务器3，云服务器3用于接收电性参数，并根据电性参数计算用于调节光伏电池1输出功率的特征物理量，云服务器3还用于将特征物理量发送至优化器2；优化器2还用于接收特征物理量，并根据特征物理量调节光伏电池1的输出功率，以实现光伏电池1的最大功率追踪。

具体的说，本实施例中的光伏电池1为晶硅、铜铟镓硒、碲化镉、染料敏化电池、钙钛矿等光生伏打效应半导体器件等，光伏电池1的载体为硅片，硅片质量的好坏直接决定了光伏电池1转换效率的高低。在一些实施例中，硅片可以单晶硅片、多晶硅片、类单晶硅片等。

值得说明的是，云服务器3包含任意一种MPPT的算法、光伏出厂参数或历史输出电压电流及辐照度关系表现参数表，通过由光伏电池发送过来的电压电流及其他辐照度、温度信息、组件地址信息，计算光伏电池1的当前工作状态及扰动方向，并实施传输给每个优化器2特定的占空比数据以供优化器2调节，使光伏电池1工作在最大功率点。

还需说明的是，第一输出参数为光伏电池1的输出电流和/或电压；第二输出参数为优化器2的输出电流和/或电压；特征物理量为优化器2的占空比。

与现有技术相比，本发明实施例至少具体如下优点：通过设置优化器2与云服务器3通信连接，使得优化器2能够将自身以及光伏电池1的电性参数发送至云服务器3，云服务器3根据电性参数计算用于调节光伏电池1输出功率的特征物理量，以使优化器2能够根据特征物理量调节光伏电池1的输出功率，从而实现光伏电池1的最大功率追踪。也就是说，本实施例中用于计算光伏电池1最大输出功率的计算芯片设置在云服务器3侧，优化器2并不具备计算功能，通过此种方式，使得计算芯片不会受到外界功率器件发热的干扰，从而提高了计算芯片的精度及效率。

下面对本实施例的光伏系统100的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。

请继续参见图1，光伏系统100还包括特征参数检测装置4，特征参数检测装置4与云服务器3通信连接，用于检测多个光伏电池1所处环境的特征参数，并将特征参数发送至云服务器3；云服务器3能够根据特征参数以及电性参数计算特征物理量。通过此种方式，能够使计算光伏电池的最大工作功率时还会考虑到光伏电池所处环境的影响，从而进一步提高了光伏系统的计算精度。

具体的说，本实施例中的特征参数至少包括以下之一或其任意组合：辐照度、温度。由于目前的光伏电池最大功率跟踪算法都是根据光伏电池理想工作条件下电压电流输出曲线设计的，易受复杂的外界突变环境干扰，属于被动工作模式，导致最后计算光伏电池最大功率的精度不高。本实施例通过采用基于电流、电压、辐照度或电流、电压、温度的三维寻优方法，也就是说，本实施例的光伏电池最大功率算法不仅结合光伏电池的输出电压、电流，还会以现场实时环境温度、辐照度作为计算依据，属于主动工作模式，能够在外界环境变化(如辐照度突变)时也能精确计算在此种环境下的光伏电池的最大输出功率，从而进一步提高了计算芯片的精度。

可以理解的是，本实施例并不对特征参数的种类做具体限定，除上述例举的辐照度、温度外，还可以为空气湿度等可能会对光伏电池的最大输出功率大小造成影响的参数。

值得说明的是，由于光伏电池1最大输出功率的计算在云服务器3，且多个光伏电池1均处于同一环境下(如环境温度均基本相同)，使得特征参数检测装置4仅需设置一个即可，一个特征参数检测装置4在检测到光伏电池1所处环境的特征参数时，将特征参数发送至云服务器3，云服务器3即能根据特征参数实现特征物理量的精确计算。在相关技术中，计算芯片放置在优化器2内，在具有多个优化器2以计算多个不同的光伏电池1的最大输出功率的情况下，需设置数量与优化器2对应的特征参数检测装置4，才能够确保每个优化器2内部的计算芯片均能根据特征参数计算特征物理量，而本实施例仅需设置一个与云服务器3连接的特征参数检测装置4即可，从而降低了光伏系统100的制备成本。

优选地，云服务器3还用于根据第一输出参数对多个光伏电池1进行分类，其中，将第一输出参数的大小差值在预设范围内的光伏电池归为同一类；云服务器3用于获取同一类光伏电池1所对应的N个优化器2发送的N个电性参数中的一个标准电性参数，根据标准电性参数计算标准特征物理量，并将标准特征物理量发送至N个优化器2，其中，N为大于或等于1的整数。因同一光伏系统中光伏电池1一般具有相识特性，电压-功率曲线具有相似性，外置算法(即设置在云服务器3中的算法)可以将部分向云服务器传输了相同输入条件(即第一输出参数)的组件进行算法合并，也就是说，通过将第一输出参数相近的光伏电池1归为同一类，在进行光伏电池1的最大输出功率的计算时，由于同类光伏电池1的最大输出功率相同或相近，仅需计算同一类光伏电池1中的一个光伏电池1的最大输出功率即可，从而极大的降低了云服务器3的计算量，进一步提高了计算效率。

可以理解的是，本实施例并不对上述预设范围的大小做具体限定，预设范围的大小可以为0，即同一类光伏电池1的第一输出参数均相等，或者，也可以根据实际需求设置。

进一步地，云服务器3内设有存储装置(图未示出)，存储装置用于存储历史光伏电池的历史输出参数、历史光伏电池所处环境的历史特征参数、以及历史光伏电池的历史最大输出功率；云服务器3还用于以历史输出参数为横坐标、历史特征参数为纵坐标、历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系，并形成历史功率参考曲线；云服务器还用于根据历史功率参考曲线查找历史光伏电池在特征参数下的历史最大输出功率，并将历史最大输出功率对应的历史输出参数调节光伏电池1的输出功率。通过此种方式，能够通过查表的方式实现光伏电池1最大功率的快速响应，从而提高光伏系统100的工作效率。

请参见图2，以历史特征参数为辐照度、历史输出参数为电压为例，根据历史输出参数、历史辐照度以及历史最大输出功率建立图3所示的电压-辐照度-功率曲线(即历史功率参考曲线)。在光伏系统的工作过程中，通过特征参数检测装置4检测到的辐照度确认光伏电池1在何种电压下的功率最大，然后调节优化器2使得光伏电池1的输出电压与电压-辐照度-功率曲线中最大功率对应的电压相等，即可实现光伏电池1的最大功率追踪。

值得一提的是，本实施例中的云服务器3还用于根据历史功率参考曲线以及特征参数确定光伏电池1的第一输出参数的调节方向，并将调节方向发送至优化器2，其中，调节方向为增大或减小第一输出参数；优化器2还用于根据调节方向以及特征物理量调节光伏电池1的第一输出参数，以调节光伏电池1的输出功率。

具体的说，在调节光伏电池1的输出功率的过程中，是以一定的步长不断地增加或减小第一输出参数(如每次将光伏电池1的输出电压增加0.5伏特)的，通过提前预判调节方向，可以增加步长(如每次将光伏电池1的输出电压从“增加0.5伏特”上升到“增加5伏特”)，从而使光伏电池1的输出功率能够更快的到达最高值，降低了调节频率并降低了计算量，从而提高了光伏系统100的计算效率。

值得说明的是，本实施例中云服务器3的内置算法可以为卡尔曼滤波算法，采用卡尔曼滤波法可以提前预判在辐照变化后最大功率跟踪所需占空比调节方向，有利于更加精确追踪，有利于降低最大功率跟踪的调节频率，并降低了计算量。

还需说明的是，优化器2还用于将调节后的第一输出参数，以及与调节后的第一输出参数对应的调节第二输出参数发送至云服务器3；云服务器3还用于根据所述调节后的第一输出参数、所述调节第二输出参数更新所述历史功率参考曲线。也就是说，通过云服务器3的内置算法计算出来的数据可对历史功率参考曲线进行一定的矫正，以确保历史功率参考曲线的准确性，从而提高光伏系统100的可靠性。

此外，在辐照度和/或温度不变的环境中，本实施例中云服务器3内置的最大功率跟踪方法可以为扰动法、电导增量法等常用的光伏最大功率追踪方法。

请再次参见图1，光伏系统100还包括逆变器5，逆变器5用于将优化器2优化后的直流电转换为交流电并网输出；云服务器3还用于调节向优化器2发送特征物理量的频率，以使频率不等于逆变器5的工作频率。这是因为逆变器5的工作频率与云服务器3发送特征物理量的频率一致时，会对云服务器3发送特征物理量的频率造成干扰，通过调节所述频率，也即改变云服务器3发送特征物理量的时间间隔，可以避免受到逆变器5的工作频率的影响，提高了光伏系统100的可靠性。

请参见图3，优化器2包括采样装置21、控制装置22、开关管23以及通讯装置24；采样装置21与光伏电池1及开关管23连接，用于采集第一输出参数以及第二输出参数；通讯装置24与采样装置21以及控制装置22连接，且与云服务器3通信连接，通讯装置24用于将采集装置21采集到的第一输出参数以及第二输出参数发送至云服务器3；通讯装置24还用于将云服务器3发送的特征物理量发送至控制装置22；控制装置22与开关管23连接，用于将特征物理量的信号类型转化为开关管23可接收的信号类型；开关管23用于根据信号类型转换后的特征物理量进行开关的打开或关断，以实现光伏电池的最大功率跟踪。

具体的说，每个光伏电池1均有一个或多个优化器与之相连，并经过串联接入逆变器5，其中优化器2仅包含采样装置21、控制装置22、开关管23以及通讯装置24。通信方式为优化器2将采样信号传输给接收器后统一发送给云服务器3，云服务器3根据接收到的信号进行最大功率跟踪寻优，并将地址和占空比信号发送给优化器2，然后优化器2内部通过控制装置22产生特定占空比的信号给开关管23进行定向调节。

更具体的，优化器2从通讯装置24中获取信号用于调节开关管23的占空比，占空比根据开关电路的类型为0-100％可调，通过特定方向调节达到最大功率点追踪。采样装置21为光伏电池1进行串并联结构形成的输出电压、电流采集和必要的前端滤波器件搭建的电路或芯片电路，同时采样装置21也包含对开关管23末端的电压、电流采集；开关管23可以为各类变换器其中一种，如升压、降压、升降压、正激、反激、半桥、全桥、推挽式、Cuk、Spepic、zata等任意类型的电压变换器，其内部一个或多个开关的关断由优化器2决定。

本发明的第二实施例涉及一种光伏系统的最大功率跟踪方法，通过此种方法，将光伏电池的输出电压、电流以及现场实时环境温度或辐照度作为计算依据，在外界环境变化(如辐照度突变)时也能精确计算在此种环境下的光伏电池的最大输出功率，从而进一步提高了计算的精度。

本实施例的具体流程如图4所示，包括以下步骤：

S401：获取优化器的在不同周期内的输出电压和输出功率、以及光伏系统所处环境的特征参数。

S402：判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率；在判定等于时，计算优化器的占空比；在判定不等于时，执行步骤S403。

具体的说，本实施例在所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率之前，还包括：获取每个光伏电池的第一输出电流和第一输出电压；根据所述第一输出电流和所述第二输出电压对光伏电池进行归类；所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率，包括：判断同一类光伏电池中任一个光伏电池对应的优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率。

因同一光伏系统中光伏电池一般具有相识特性，电压-功率曲线具有相似性，外置算法(即设置在云服务器中的算法)可以将部分向云服务器传输了相同输入条件(即输出电流和/或输出电压)的组件进行算法合并，也就是说，通过将输出电流和/或输出电压相近的光伏电池归为同一类，在进行光伏电池的最大输出功率的计算时，由于同类光伏电池的最大输出功率相同或相近，仅需计算同一类光伏电池中的一个光伏电池的最大输出功率即可，从而极大的降低了云服务器的计算量，进一步提高了计算效率。

S403：判断当前特征参数是否等于上一周期的特征参数；在判定当前特征参数等于上一周期的特征参数时，执行步骤S404；在判定当前特征参数不等于上一周期的特征参数时，执行步骤S407。

S404：判断优化器的当前输出功率是否大于上一周期的优化器的输出功率；在判定优化器的当前输出功率大于上一周期的优化器的输出功率时，执行步骤S405；在判定优化器的当前输出功率小于上一周期的优化器的输出功率时，执行步骤S406。

S405：判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比。

S406：判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比。

S407：根据预设要求调整优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比。

具体的说，本实施例中所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数；若当前特征参数大于上一周期的特征参数，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若当前特征参数小于上一周期的特征参数，减小预设伏特的优化器的当前输出电压。

进一步地，为了使光伏电池的输出功率能够更快的到达最高值，降低调节频率并降低计算量，本实施例在判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数之前，还包括：获取历史功率参考曲线，其中，所述历史功率参考曲线以历史输出参数为横坐标、历史特征参数为纵坐标、历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系形成；根据所述历史功率参考曲线及当前特征参数确定所述光伏电池的当前输出电压的调节方向；所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：根据所述调节方向调节所述光伏电池的当前输出电压，其中，所述调节方向为增大或减小所述当前输出电压。

可以理解的是，在调节光伏电池的输出功率的过程中，是以一定的步长不断地增加或减小输出电压(如每次将光伏电池的输出电压增加0.5伏特)的，通过提前预判调节方向，可以增加步长(如每次将光伏电池的输出电压从“增加0.5伏特”上升到“增加5伏特”)，从而使光伏电池的输出功率能够更快的到达最高值，降低了调节频率并降低了计算量，从而提高了光伏系统的计算效率。

与现有技术相比，本发明实施例至少具有如下优点：通过设置优化器与云服务器通信连接，使得优化器能够将自身以及光伏电池的电性参数发送至云服务器，云服务器根据电性参数计算用于调节光伏电池输出功率的特征物理量，以使优化器能够根据特征物理量调节光伏电池的输出功率，以实现光伏电池的最大功率追踪。也就是说，本实施例中用于计算光伏电池最大输出功率的计算芯片设置在云服务器侧，优化器并不具备计算功能，通过此种方式，使得计算芯片不会受到外界功率器件发热的干扰，从而提高了计算芯片的精度及效率。

为了便于理解，下面以N为总光伏电池数、I_k为优化器的输出电流、V_k为优化器的输出电压、V_i为光伏电池的输出电压、I_i为光伏电池的输出电流，ΦK为辐照度，对本实施例的最大功率跟踪方法进行详细的说明，如图5所示：

步骤S1：向云服务器发送N、I_k、V_k、V_i、I_i、ΦK。

步骤S2：通过V_i和I_i对光伏电池进行归类，并判断同一类光伏电池中某一个光伏电池对应的优化器的当前输出功率P_k是否等于上一周期的优化器的输出功率P_k-1，若等于，则计算此时的占空比数值，结束流程；若不等于，则执行步骤S3。

步骤S3：判断当前辐照度ΦK是否等于上一周期的辐照度ΦK-1，若等于，则执行步骤S4；若不等于，则执行步骤S7。

步骤S4：判断优化器的当前输出功率P_k是否大于上一周期的优化器的输出功率P_k-1，若大于，执行步骤S5；若小于，执行步骤S6。

步骤S5：判断优化器的当前输出电压V_k是否大于上一周期的优化器的输出电压V_k-1，若大于，令V_k＝V_k+ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程；若小于，令V_k＝V_k-ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程。

步骤S6：判断优化器的当前输出电压V_k是否大于上一周期的优化器的输出电压V_k-1，若大于，令V_k＝V_k-ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程；若小于，令V_k＝V_k+ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程。

步骤S7：判断当前辐照度ΦK是否大于上一周期的辐照度ΦK-1，若大于，令V_k＝V_k+ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程；若小于，令V_k＝V_k-ΔV，并计算此时的占空比数值，结束流程。

需要说明的是，云服务器3从接收器得到每个光伏电池1地址和输入/输出的电压/电流，以及光伏系统100所在环境辐照度，通过对相同的或误差低于0.1％以内的各组件进行分档，确认最终需要继续进行MPPT计算的数量，然后按上述流程图4进行光伏电池1的判定寻优，其中最右侧的辐照度判定后进行的寻优跨度可以进一步放大，如2倍以上的ΔV(即步骤S7中，可以令V_k＝V_k+2ΔV，或令V_k＝V_k-3ΔV)。还需说明的是，本实施例并不对ΔV的大小做具体限定，可以根据实际需求设置。

上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。

不难发现，本实施方式为与第一实施例相关的方法实施方式，本实施例可与第一实施例互相配合实施。第一实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第一实施例中。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (14)

1.一种光伏系统，其特征在于，包括：

多个光伏电池，所述光伏电池用于采集太阳能产生直流电；

多个优化器，每个所述优化器的输入端均与至少一个所述光伏电池连接、且多个所述优化器的输出端连接，多个所述优化器均与云服务器通信连接，用于向所述云服务器发送电性参数，其中，所述电性参数至少包括所述光伏电池的第一输出参数、所述优化器的第二输出参数；

云服务器，所述云服务器用于接收所述电性参数，并根据所述电性参数计算用于调节所述光伏电池输出功率的特征物理量，所述云服务器还用于将所述特征物理量发送至所述优化器；所述优化器还用于接收所述特征物理量，并根据所述特征物理量调节所述光伏电池的输出功率，以实现所述光伏电池的最大功率追踪。

2.根据权利要求1所述的光伏系统，其特征在于，所述光伏系统还包括特征参数检测装置，所述特征参数检测装置与所述云服务器通信连接，用于检测多个所述光伏电池所处环境的特征参数，并将所述特征参数发送至所述云服务器；

所述云服务器能够根据所述特征参数以及所述电性参数计算所述特征物理量。

3.根据权利要求2所述的光伏系统，其特征在于，所述云服务器还用于根据所述第一输出参数对所述多个光伏电池进行分类，其中，将所述第一输出参数的大小差值在预设范围内的光伏电池归为同一类；

所述云服务器用于获取同一类光伏电池对应的N个优化器发送的N个电性参数中的一个标准电性参数，根据所述标准电性参数计算标准特征物理量，并将所述标准特征物理量发送至N个优化器，其中，N为大于或等于1的整数。

4.根据权利要求2所述的光伏系统，其特征在于，所述云服务器内设有存储装置，所述存储装置用于存储历史光伏电池的历史输出参数、所述历史光伏电池所处环境的历史特征参数、以及所述历史光伏电池的历史最大输出功率；

所述云服务器还用于以所述历史输出参数为横坐标、所述历史特征参数为纵坐标、所述历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系，并形成历史功率参考曲线；

所述云服务器还用于根据所述历史功率参考曲线查找所述历史光伏电池在所述特征参数下的历史最大输出功率，并将所述历史最大输出功率对应的历史输出参数调节所述光伏电池的输出功率。

5.根据权利要求2所述的光伏系统，其特征在于，所述云服务器内设有存储装置，所述存储装置用于存储历史光伏电池的历史输出参数、所述历史光伏电池所处环境的历史特征参数、以及所述历史光伏电池的历史最大输出功率；

所述云服务器还用于以所述历史输出参数为横坐标、所述历史特征参数为纵坐标、所述历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系，并形成历史功率参考曲线；

所述云服务器还用于根据所述历史功率参考曲线以及所述特征参数确定所述光伏电池的第一输出参数的调节方向，并将所述调节方向发送至所述优化器，其中，所述调节方向为增大或减小所述第一输出参数；

所述优化器还用于根据所述调节方向以及所述特征物理量调节所述光伏电池的第一输出参数，以调节所述光伏电池的输出功率。

6.根据权利要求5所述的光伏系统，其特征在于，所述优化器还用于将调节后的第一输出参数，以及与调节后的第一输出参数对应的调节第二输出参数发送至所述云服务器；

所述云服务器还用于根据所述调节后的第一输出参数、所述调节第二输出参数更新所述历史功率参考曲线。

7.根据权利要求2至6任一项所述的光伏系统，其特征在于，所述特征参数至少包括以下之一或其任意组合：辐照度、温度。

8.根据权利要求1至6任一项所述的光伏系统，其特征在于，所述第一输出参数为所述光伏电池的输出电流和/或电压；所述第二输出参数为所述优化器的输出电流和/或电压；所述特征物理量为所述优化器的占空比。

9.根据权利要求1所述的光伏系统，其特征在于，所述光伏系统还包括逆变器，所述逆变器用于将所述优化器优化后的直流电转换为交流电并网输出；

所述云服务器还用于调节向所述优化器发送所述特征物理量的频率，以使所述频率不等于所述逆变器的工作频率。

10.根据权利要求1所述的光伏系统，其特征在于，所述优化器包括采样装置、控制装置、开关管以及通讯装置；

所述采样装置与所述光伏电池及所述开关管连接，用于采集所述第一输出参数以及所述第二输出参数；

所述通讯装置与所述采样装置以及所述控制装置连接，且与所述云服务器通信连接，所述通讯装置用于将所述采集装置采集到的所述第一输出参数以及所述第二输出参数发送至所述云服务器；所述通讯装置还用于将所述云服务器发送的所述特征物理量发送至所述控制装置；

所述控制装置与所述开关管连接，用于将所述特征物理量的信号类型转化为所述开关管可接收的信号类型；

所述开关管用于根据信号类型转换后的特征物理量进行开关的打开或关断，以实现所述光伏电池的最大功率跟踪。

11.一种光伏系统的最大功率跟踪方法，其特征在于，包括：

获取优化器的在不同周期内的输出电压和输出功率、以及光伏系统所处环境的特征参数；

判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率；在判定等于时，计算优化器的占空比；在判定不等于时，判断当前特征参数是否等于上一周期的特征参数；

在判定当前特征参数等于上一周期的特征参数时，判断优化器的当前输出功率是否大于上一周期的优化器的输出功率；

在判定优化器的当前输出功率大于上一周期的优化器的输出功率时，判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；

在判定优化器的当前输出功率小于上一周期的优化器的输出功率时，判断优化器的当前输出电压是否大于上一周期的优化器的输出电压；若优化器的当前输出电压大于上一周期的优化器的输出电压，减小预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若优化器的当前输出电压小于上一周期的优化器的输出电压，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；

在判定当前特征参数不等于上一周期的特征参数时，根据预设要求调整优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比。

12.根据权利要求11所述的光伏系统的最大功率跟踪方法，其特征在于，在所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率之前，还包括：

获取每个光伏电池的第一输出电流和第一输出电压；

根据所述第一输出电流和所述第二输出电压对光伏电池进行归类；

所述判断优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率，包括：

判断同一类光伏电池中任一个光伏电池对应的优化器的当前输出功率是否等于上一周期的优化器的输出功率。

13.根据权利要求11所述的光伏系统的最大功率跟踪方法，其特征在于，所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：

判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数；若当前特征参数大于上一周期的特征参数，增大预设伏特的优化器的当前输出电压，并计算优化器的占空比；若当前特征参数小于上一周期的特征参数，减小预设伏特的优化器的当前输出电压。

14.根据权利要求11所述的光伏系统的最大功率跟踪方法，其特征在于，在判断当前特征参数是否大于上一周期的特征参数之前，还包括：

获取历史功率参考曲线，其中，所述历史功率参考曲线以历史输出参数为横坐标、历史特征参数为纵坐标、历史最大输出功率为竖坐标建立空间直角坐标系形成；

根据所述历史功率参考曲线及当前特征参数确定所述光伏电池的当前输出电压的调节方向；

所述根据预设要求调整优化器的当前输出电压，包括：

根据所述调节方向调节所述光伏电池的当前输出电压，其中，所述调节方向为增大或减小所述当前输出电压。

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