CN114967822B - 基于二进制非线性搜索的光伏电站fppt跟踪方法 - Google Patents

基于二进制非线性搜索的光伏电站fppt跟踪方法 Download PDF

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Abstract

一种基于二进制非线性搜索的光伏电站FPPT跟踪方法，用于在光伏发电系统FPPT控制过程中，根据功率基准将其工作点移动到最大功率点的右侧或左侧灵活性功率点；光伏电池电压参考计算模块运行BNS‑FPPT算法，将工作区的功率电压视为一个排序数据集，采用BNS算法在排序数据集执行对数搜索，直到找到目标值；结合非线性二进制搜索算法对光伏电池的灵活性功率点进行跟踪控制，提高了光伏电站的可靠性。

Description

基于二进制非线性搜索的光伏电站FPPT跟踪方法
技术领域
本发明涉及光伏发电的最大功率点跟踪技术领域，更具体地，涉及一种提高光伏电站灵活性功率点跟踪方法。
背景技术
光伏并网系统通过实施灵活性功率点跟踪(FPPT)策略提供电网支持特性。传统的FPPT算法是基于摄动、观测等线性搜索算法，但通常会导致稳态工作点附近的振荡且收敛时间长，不利于大规模可再生能源接入下的新型电力系统稳定运行。二进制非线性搜索(BNS)在解的稳定性和计算精度两个方面比线性二进制搜索算法具有很大的优势。因此，将BNS与光伏阵列FPPT结合，提高光伏电池灵活性功率点跟踪控制性能对促进光伏发电技术的发展具有重要意义。
发明内容
本发明旨在解决了光伏电池的灵活性功率点的跟踪控制问题。
一种基于二进制非线性搜索的光伏电站FPPT跟踪方法，用于在光伏发电系统FPPT控制过程中，根据功率基准将其工作点移动到最大功率点的右侧或左侧灵活性功率点；其特征在于，包括：
光伏电池电压参考计算模块输入功率基准并计算获取电压参考；
光伏电池电压控制模块接收电压参考并输出开关信号；
输出开关信号给功率变换器，通过修改功率变换器实现对灵活性功率点进行跟踪；
光伏电池电压参考计算模块运行BNS-FPPT算法，光伏电池板的功率电压曲线在最大功率点周围有两个区分良好的工作区，将工作区的功率电压视为一个排序数据集，采用BNS算法在排序数据集执行对数搜索，直到找到目标值。
本发明有益效果：
结合非线性二进制搜索算法对光伏电池的灵活性功率点进行跟踪控制，提高了光伏电站的可靠性。
附图说明
图1为光伏发电FPPT控制系统。
图2为BNS-FPPT流程图。
图3为重置机制流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述，应当理解，此处所描述的内容仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
缩略语、英文和关键术语定义列表
1、FPPT：灵活性功率点跟踪
2、BNS：二进制非线性搜索
3、MPP：最大功率点
4、BNS-FPPT:基于二进制非线性搜索的灵活性功率点跟踪
基于某20MW光伏电站进行实施例说明。
随着光伏发电技术得到普遍推广应用，其灵活性功率点跟踪控制越来越重要。在许多国家，根据新的电网规范和标准，FPPT功能是光伏系统并入电网的强制性要求。FPPT算法的目标是根据运行条件和电网需求，将光伏发电系统输出功率调节到一定的参考值。
光伏阵列FPPT控制系统如图1所示，主要由光伏电池电压参考计算和光伏电池电压控制两个模块组成。在光伏发电系统FPPT控制过程中，根据功率基准将其工作点移动到最大功率点(MPP)的右侧(right)或左侧(left)灵活性功率点。光伏电池电压参考计算模块输入功率基准/>并计算获取电压参考，光伏电池电压控制模接收电压参考并输出开关信号给功率变换器，通过修改功率变换器可实现对灵活性功率点进行跟踪。
光伏电池板的功率电压曲线在最大功率点周围有两个区分良好的工作区，可将工作区的功率电压视为一个排序数据集，通过采用BNS算法，减少光伏电池灵活性功率点跟踪的收敛时间，避免稳态振荡。
光伏电池电压参考计算模块用于运行BNS-FPPT算法。
BNS-FPPT算法具有快速收敛特性。二进制非线性搜索是一种基于计算机科学的搜索算法，它在已排序的数据数组中执行对数搜索，直到找到目标值。FPPT算法可以描述为搜索算法，最终目标分别是在一个已排序的数据集中找到FPP。
一般情况下，线性二进制搜索算法查找目标值的平均比较次数nl为：
其中N为光伏阵列功率数据集的元素个数。
一般情况下，BNS算法在大小为N的数据集中搜索元素所需要的比较次数为：
nb＝log2(N) (2)
显然，当N增加时，BNS搜索策略所需的平均比较次数小于线性二进制搜索算法所需的次数。该特性允许BNS算法在计算工作量方面执行更有效的搜索，从而减少收敛时间。
在每次搜索中，目标是找到k时刻搜索窗口的下限lk和上限hk的值，根据lk和hk，就可得到光伏电池板输出电压的参考值：
为了获得良好的光伏阵列灵活性功率点跟踪控制性能，应该选取合适的阈值th、搜索窗口上下限。
基于光伏电池的BNS-FPPT算法总体流程如图2所示。
1、初始化BNS-FPPT算法参数
各参数初值设置：
电压阶跃Vstep＝1.5V；阈值th＝6W；重置阈值threst＝24W；输出功率基准
新搜索窗口的初始下限l0＝42V；上限搜索值h0＝110V。
2、基于光伏阵列BNS-FPPT算法流程
与传统的MPPT和FPPT算法一样，为了计算光伏电池板输出功率pk，BNS-FPPT算法每次迭代都需要光伏阵列电压vk和电流ik的测量值，并计算误差ek。将ek定义为输出功率基准与pk之间的差值。分别计算光伏阵列电压从k-1到k时刻的电压增量值Δvk和误差Δek。最后，计算BNS-FPPT算法执行过程中获得的最小误差emin及其对应的光伏阵列电压值vmin。
图3所示的光伏阵列BNS-FPPT算法包括：
步骤(1)：检查新的工作点是否比以前的任何设定点更接近光伏电池电压基准的期望工作点。如果为真，则更新和存储emin和vmin，并计算最小误差与当前误差之间的差值Δemin。
步骤(2)：检查所需的输出功率参考设定值是否已经改变。
①若改变，emin和vmin设置为ek和vk，重置BNS-FPPT的搜索窗口，并将标志frs设置为1，表示已经启动了一个重置进程。重置机制如图3所示。
重置机制包括设置适当的lk和hk值，以扩大搜索窗口。lk和hk可以通过在当前输出电压值上减去或增加一个电压阶跃vstep来更新，取决于光伏电池的期望运行侧和Δemin的符号。变量side表示PV的当前运行侧,通过side可以使用left或right值来分别选择光伏电池的左侧或右侧操作。例如，side＝left且算法已经到达最终工作点，则emin＝0。如果光伏电池功率基准在k时刻发生变化，则ek>0，如图2所示。因此，Δemin＜0时hk必须增加，以便在新的搜索窗口中包含最终操作点。vstep需要一个合适的值来实现有效的搜索窗口重置。一旦限制的值被更新，则表示新搜索窗口的初始下限l0和上限搜索值h0也随之变化。
②若输出功率参考设定值没有改变，则将继续寻找操作点。进入步骤(3)。
步骤(3)：计算误差ek，看ek符号是否改变。
①如果ek的符号与上一次迭代不同，这意味着pk已经超过了它的参考值，然后计算vk和vk-1的中点，从而避免收敛在错误的运算区域。
②如果误差ek的符号与上一次迭代保持一致，则需要一个新的判断，进入步骤(4)。
步骤(4):算法决定是否需要重置或继续搜索过程。考虑重置的原因是，即使功率参考是相同的，辐照度可能会因环境条件而变化。一般来说，辐照度的变化会导致ek增加，因此Δemin不等于零。为了确定是否需要由于辐照度变化而进行重置，可以将Δemin的绝对值与一个足够大的阈值进行比较；当超过此阈值时，将不需要重置。此外，重置标志frs防止了连续两次复位，因为算法必须至少迭代一次才能提取关于光伏电池输出电压趋势的信息。
步骤(5):若辐照度没有变化，则将Δek的绝对值与预定义的阈值th进行比较，检查算法是否已达到最终工作点。
步骤(6):为了继续搜索过程，检查Δek的符号。通过Δek的符号可以判断算法在之前的迭代中是否执行了正确的操作。如果Δek＞0，那么算法就执行了错误饿迭代，需要从错误的决策中恢复，所以下限和上限为上一次迭代的值vk-1和Δvk。如果Δek＜0，则算法迭代正确，重复前面步骤(1)～(6)。最后，一旦lk和hk的值被计算出来，则清除frs，完成算法迭代过程，输出光伏电池灵活性功率点。
通过上述迭代，BNS-FPPT算法能够收敛在一个不动点，避免了在最终工作点周围产生不必要的振荡,为光伏阵列灵活性功率点跟踪控制提供了支撑。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的解释，并不用于限制本发明，尽管对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于二进制非线性搜索的光伏电站FPPT跟踪方法，用于在光伏发电系统FPPT控制过程中，根据功率基准将其工作点移动到最大功率点的右侧或左侧灵活性功率点；其特征在于，包括：
光伏电池电压参考计算模块输入功率基准并计算获取电压参考；
光伏电池电压控制模块接收电压参考并输出开关信号；
输出开关信号给功率变换器，通过修改功率变换器实现对灵活性功率点进行跟踪；
光伏电池电压参考计算模块运行BNS-FPPT算法，光伏电池板的功率电压曲线在最大功率点周围有两个区分良好的工作区，将工作区的功率电压视为一个排序数据集，采用BNS算法在排序数据集执行对数搜索，直到找到目标值；
采用BNS-FPPT算法计算光伏电池板输出功率pk，BNS-FPPT算法每次迭代都需要光伏阵列电压vk和电流ik的测量值，并计算误差ek；将ek定义为输出功率基准与pk之间的差值；分别计算光伏阵列电压从k-1到k时刻的电压增量值Δvk和误差Δek；最后，计算BNS-FPPT算法执行过程中获得的最小误差emin及其对应的光伏阵列电压值vmin；
BNS-FPPT算法包括：
步骤(1)：检查新的工作点是否比以前的任何设定点更接近光伏电池电压基准的期望工作点；如果为真，则更新和存储emin和vmin，并计算最小误差与当前误差之间的差值Δemin；
步骤(2)：检查所需的输出功率参考设定值是否已经改变；
步骤(3)：计算误差ek，看ek符号是否改变；
步骤(4)：决定是否需要重置或继续搜索过程；重置的原因是，即使功率参考是相同的，辐照度会因环境条件而变化；
步骤(5)：若辐照度没有变化，则将Δek的绝对值与预定义的阈值th进行比较，检查算法是否已达到最终工作点；
步骤(6)：继续搜索过程，检查Δek的符号；通过Δek的符号可以判断算法在之前的迭代中是否执行了正确的操作；
步骤(2)中：
①若改变，emin和vmin设置为ek和vk，重置BNS-FPPT的搜索窗口，并将标志frs设置为1，表示已经启动了一个重置进程；
②若输出功率参考设定值没有改变，则将继续寻找操作点；
重置机制包括设置适当的lk和hk值，以扩大搜索窗口；lk和hk通过在当前输出电压值上减去或增加一个电压阶跃vstep来更新；
步骤(3)中：
①如果ek的符号与上一次迭代不同，表明pk已经超过了它的参考值，然后计算vk和vk-1的中点，从而避免收敛在错误的运算区域；
②如果误差ek的符号与上一次迭代保持一致，则需要一个新的判断；
步骤(6)中：
如果Δek＞0，那么算法就执行了错误迭代，需要从错误的决策中恢复，所以下限和上限为上一次迭代的值vk-1和Δvk；如果Δek＜0，则算法迭代正确，重复前面步骤(1)～(6)；最后，一旦lk和hk的值被计算出来，则清除frs，完成算法迭代过程，输出光伏电池灵活性功率点。
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