TW202013116A

TW202013116A - 太陽能發電系統的最大功率追蹤方法

Info

Publication number: TW202013116A
Application number: TW107134422A
Authority: TW
Inventors: 王順忠; 劉益華
Original assignee: 龍華科技大學
Priority date: 2018-09-28
Filing date: 2018-09-28
Publication date: 2020-04-01
Also published as: TWI669590B

Abstract

一種太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，其係利用一控制電路實現，該方法包括以下步驟：量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁ ,V₁ )；對一隨機猜測之估測照度值G _guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G ，該簡化型估測法運算包括:

，及G =G _guess ₊ ｜I_o -I₁ ｜/ I_sc 其中，I_o 係一估測的輸出電流值，I_sc 、I_s 、q 、k 、n 及T 為常數；依所述目前照度值G 計算一最大功率點電壓值V_mpp ，其中，

；以及依該最大功率點電壓值V _mpp 進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令，該α因子擾動觀察法運算包括:

，P (n-2) ＜P (n-1) 且P (n) ＜P (n-1)，其中，ΔV _pv (n)為目前之電壓擾動量，ΔV_pv (n-1)為前一次之電壓擾動量，α為小於1之常數以降低穩態振盪，P (n)為目前功率值，P (n-1) 為前一次取樣之功率值，P (n-2)為前兩次取樣之功率值。

Description

太陽能發電系統的最大功率追蹤方法

本發明係有關於一種太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，特別是一種結合簡化型估測法運算和α因子擾動觀察法運算以追蹤太陽能發電系統之最大功率的方法。

環保觀念及永續發展已成為全球共識，如何更有效率地使用現有能源，並積極開發新的替代能源，係目前工程科技界首要之務。2015年在法國舉行之第21屆聯合國氣候變化大會(COP21)，通過歷史上具有包容性及法律約束力之減碳協議－巴黎協議，與會國家均一致同意控制温室氣體之排放，以達到工業化前至2100年全球平均氣温上升不超過2^o C，並努力控制在1.5^o C內之目標。足見因温室氣體排放造成地球環境、氣候及生態之惡化已受到世人所關注，而綠色環保與節能減碳等議題亦日漸受到世界各國的重視，因此如何減少用電、提升電能轉換及使用效率以減少溫室氣體排放為當務之急。

對於商用之太陽能發電系統，基於成本與體積之考量下，太陽能電池之利用率及轉換效率之改善變得極其重要。目前商用太陽能電池之發電效率僅20%左右，由於太陽能電池之電氣特性為非線性並存在一最大功率點，且其電氣特性容易受到照度值與溫度影響，亦即太陽能電池在某一固定的日照及溫度下均存在一個最大功率輸出點，因此，如何擷取太陽能電池之最大輸出功率，使太陽能電池發揮最大成本效益為目前開發太陽能發電系統之重要議題，而這使得最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)方法在高效能的太陽能發電系統中扮演著關鍵的角色。

目前已有許多文獻提出太陽能發電系統最大功率之追縱技術，由於習知技術之擾動觀察法及增量電導法均無法快速因應環境變化，因此開發快速最大功率追蹤之方法非常重要，目前能快速因應環境變化之最大功率追蹤技術可分成以下三類:

一、變動步階式之最大功率追蹤法：

其追蹤方法係將利用當前操作點與最大功率點間之距離決定步階大小，當操作點接近最大功率點時，使用較小之步階量，反之則使用較大之步階量。一般追蹤方法係在所有照度下採用相同固定比例因子，但在照度改變時可能會產生較緩慢之動態響應，原因為在不同照度條件下比例因子之最佳值並非相同。有文獻以功率變化作為回授訊號，並使用比例積分控制器來決定擾動步階之大小，然而比例與積分參數k_p 、k_i 亦需調整，亦有文獻提出逐次近似暫存器之最大功方法，其擾動步階大小由最低位開始以二進制方式增加，為追蹤到最大功率點，一旦操作點經過最大功率點就採用單調遞減步驟，然其卻因複雜而難以實現。

二、以數學模型與軟體計算為基礎之最大功率追蹤法：

此法係利用不同數學模型計算來求得最大功率點，有文獻提出以一維牛頓-拉弗森方法，亦有文獻提出以狀態估測法來估測目前照度及溫度，再利用所得之參數計算實際最大功率點位置，然上述技術均需準確之太陽能電池模型及複雜計算。此外，軟體計算法雖可用來開發快速因應環境變化之最大功率追蹤技術，例如利用粒子群優化法、非對稱模糊控制器、或模糊控制器結合類神經網路以求得適當之擾動步階量。然而利用軟體計算之最大功率追蹤技術亦需要較複雜之計算而不適用以低成本微控制器來實現。

三、兩階段式之最大功率追蹤法：

此法之第一階段係使用數學模型分析或軟體計算方法將操作點移動至最大功率點附近，接著採用第二階段獲得真實的最大功率點位置。有文獻提出第一階段可採用牛頓-拉弗森、比例短路電流法、螞蟻群聚法或β方法，而第二階段則可使用增量電導法、擾動觀察法或粒子群方法，兩階段式之最大功率追蹤技術雖不需精準之數學模型及智慧演算法，然而其第一階段之運算仍屬複雜。

一個優良的最大功率追蹤法除了追蹤速度要快、追蹤損失要小之外，亦必須具備實現之軟、硬體複雜度低、系統相容性佳、和容易擴充等特性，其中包含方法簡單而能以低成本微控制器來實現，不需額外感測裝置及電路(如照度計、感溫計和轉換電路)，上述三類最大功率追蹤方法均無法達成，因此本領域亟需一新穎的最大功率追蹤方法。

本案之一目的在於揭露一種最大功率追蹤方法，其第一階段係利用簡化型估測法推估出太陽之目前照度，計算於此照度下之最大功率點電壓並將操作點移動至此電壓，第二階段則採用α因子擾動觀察法將操作點穩定控制在最大功率點上，以達到快速最大功率追蹤之目的。

本案之另一目的在於一種最大功率追蹤方法，其在暫態表現之上升時間及穩定時間均較習知技術之固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法大幅縮短，而有良好的暫態與穩態響應。

本案之又一目的在於揭露一種最大功率追蹤方法，其平均追蹤電能損失較習知技術之固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法大幅減少，而有良好的追蹤效率。

本案之再一目的在於揭露一種最大功率追蹤方法，其具有良好之暫態及穩態響應，相較於固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法，追蹤速度分別提高了92.6%和87.5%，追蹤電能損失也分別減少了85.85%和76.7%。

為達前述目的，一種最大功率追蹤方法乃被提出，其係利用一控制電路實現，該最大功率追蹤方法包括以下步驟：量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁ ,V₁ )；

對一隨機猜測之估測照度值G _guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G ，該簡化型估測法運算包括:

，及

G =G _guess ₊ ｜I_o -I₁ ｜/ I_sc

其中，Io係一估測的輸出電流值，Isc 、Is、 q、 k、n及T為常數；

依所述目前照度值G計算一最大功率點電壓值Vmpp，其中，

；以及依該最大功率點電壓值Vmpp進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令，該α因子擾動觀察法運算包括:

，

P (n-2) ＜P (n-1) 且P (n) ＜P (n-1)，

其中，ΔV _pv (n)為目前之電壓擾動量，ΔV_pv (n-1)為前一次之電壓擾動量，α為小於1之常數以降低穩態振盪，P (n)為目前功率值，P (n-1) 為前一次取樣之功率值，P (n-2)為前兩次取樣之功率值。

在一實施例中，其進一步包括一功率變化閥值判斷步驟，以在一功率變化量大於一預設功率變化閥值時重新進行該簡化型估測法運算以獲得一新的所述估測照度值G_guess 。

在一實施例中，該預設功率變化閥值為額定功率之5%。

在一實施例中，該控制電路包括：一升壓轉換器，具有一輸入端、一控制端及一輸出端，該輸入端係用以與一太陽能電池系統耦接，該控制端係用以接收一脈衝寬度調變信號，且該輸出端係用以與一負載耦接；以及一微控制器，用以產生該電壓命令及依該電壓命令提供該脈衝寬度調變信號。

在一實施例中，該微控制器具有一數位訊號處理器，用以對該目前電壓及該目前電流分別進行一類比至數位轉換運算及一數位濾波運算，及依該電壓命令執行一比例-積分控制運算及一脈衝寬度調變運算以輸出該脈衝寬度調變信號。

為使貴審查委員能進一步瞭解本案之結構、特徵及其目的，茲附以圖式及較佳具體實施例之詳細說明如後。

請參照圖1，其繪示本案之最大功率追蹤方法之一實施例步驟流程圖。

如圖1所示，本案之最大功率追蹤方法，其係利用一控制電路實現，該最大功率追蹤方法包括以下步驟：量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁ ,V₁ )；(步驟a)；對一隨機猜測之估測照度值G_guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G ，該簡化型估測法運算包括:

，及

G =G _guess ₊ ｜I_o -I₁ ｜/ I_sc

其中，Io係一估測的輸出電流值，Isc 、Is、 q、 k、n及T為常數；(步驟b)；依所述目前照度值G計算一最大功率點電壓值Vmpp，其中，

；以及

依該最大功率點電壓值V _mpp 進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令，該α因子擾動觀察法運算包括:

，

P (n-2) ＜P (n-1) 且P (n) ＜P (n-1)，

請參照圖2，其繪示本發明之最大功率追蹤方法之另一實施例步驟流程圖。

如圖2所示，其進一步包括一功率變化閥值判斷步驟，以在一功率變化量大於一預設功率變化閥值時重新進行該簡化型估測法運算以獲得一新的所述估測照度值G _guess 。

其中，該預設功率變化閥值例如但不限為額定功率之5%。

以下將針對本案的原理進行說明：

太陽能電池電氣特性：

請參照圖3，其繪示太陽能電池之單二極體等效電路圖。

如圖所示，太陽能電池之電氣特性為一非線性電源，且不允許逆向電流，其電壓與電流呈現一指數曲線關係，因此當太陽能電池輸出電壓變動時，其輸出電流也會隨之變動。依據等效電路可得知太陽能電池輸出電壓與電流之關係式如方程式(1)所示。

(1)

其中，I_o 為太陽能電池之輸出電流、I_g 為光電轉換電流、I_S 為二極體逆向飽和電流、q為載子電荷量(1.602´10^-19 C)、R_S 為等效串聯電阻、V_o 為太陽能電池之輸出電壓、n為介電常數(1~2之間) 、k為波茲曼常數(1.38065´10^-23 J/^o K)、T為絕對溫度值、R_P 為等效並聯電阻。

而光電轉換電流I_g 與照度值關係式如方程式(2)所示。

(2)

其中，G為照度值，單位為W/m² ，I_SC 為太陽能電池之短路電流。

由方程式(2)得知，當照度值G上升時，半導體因為照射之光能量增加使得輸出之電能量隨增加，太陽能電池之光電轉換電流I_g 亦隨之增加。一般而言，由於太陽能電池並聯電阻之值遠大於串聯電阻之值，可將方程式(1)化簡成方程式(3)。

(3)

由方程式(3)得知，太陽能電池之輸出電流I_o 幾乎與光電轉換電流 I_g 成正比，因此照度值G增加時，太陽能電池輸出電流I_o 亦會隨之增加。

為了觀察照度值與環境溫度值改變時對太陽能電池輸出特性曲線之影響，可將方程式(3)改寫成方程式(4)。

(4)

由方程式(4) 得知，因存在自然對數關係，故太陽能電池輸出電壓V_o 於照度值G上升時只有些微變化。

請一併參照圖4a及4b，其中圖4a其繪示太陽能電池在不同照度值下電流-電壓曲線；圖4b其繪示太陽能電池在不同照度值下功率-電壓曲線。

其中，環境溫度值係固定於25°C，不同照度值分別為200W/m² 、 400W/m² 、600W/m² 、800W/m² 及1000W/m² ，如圖所示，這五種照度值係使用方程式(3)運算後繪製之五條太陽能電池輸出曲線，所述特性曲線會隨照度值變化而改變。

請一併參照圖5a及5b，其中圖5a其繪示太陽能電池在不同溫度值下電流-電壓曲線；圖5b其繪示太陽能電池在不同溫度值下功率-電壓曲線。

如圖所示，太陽能電池輸出特性曲線也會受到環境溫度值影響，由方程式(3)得知，當環境溫度值上升時，等效二極體電流減少使太陽能電池輸出電流I_o 略為上升；且由方程式(4)得知，環境溫度值與太陽能電池輸出電壓V_o 成正比關係，但太陽能電池輸出電流I_o 亦會隨溫度值上升而隨之上升，且其所受影響遠大於輸出電壓V_o ，因此環境溫度值對太陽能電池輸出電壓影響V_o 不大，反而等效串聯電阻跨壓衰減量因輸出電流I_o 增加而隨之增加，使太陽能電池之輸出電壓V_o 造成明顯下降，其輸出功率也下降。

本案所採之太陽能最大功率追蹤系統硬體架構：

請參照圖6，其繪示本案所採之控制系統架構示意圖。

如圖6所示，本案所採之控制系統架構包含太陽能電池系統 100、升壓式轉換器200及微控制器300。

該升壓轉換器200具有一輸入端、一控制端及一輸出端，該輸入端係用以與該太陽能電池系統100耦接，該控制端係用以接收一脈衝寬度調變信號，且該輸出端係用以與一負載400耦接。

該微控制器300具有一數位訊號處理器用以對太陽能電池系統 100輸出之電壓及電流分別進行一取樣、一類比至數位轉換運算及一數位濾波運算，再進行最大功率追蹤法之運算進而產生一電壓命令，該電壓命令經由一比例-積分控制運算及一脈衝寬度調變運算產生一責任週期用以控制該升壓式轉換器200達到最大功率追蹤之目的。

其中，由於習知的太陽能電池系統100的輸出電壓普遍過低，該升壓式轉換器200係用以提升該太陽能電池系統100之輸出電壓，該升壓式轉換器200例如但不限為一升壓型直流-直流轉換器；該微控制器300例如但不限為採用一低成本的數位訊號處理器來實現。

本案所提出之最大功率追蹤技術係以兩階段式為基礎:

第一階段係利用簡化型估測法推估出太陽能電池之目前照度，計算於此照度下之最大功率點電壓並將操作點移動至此電壓，第二階段則採用α因子擾動觀察法將操作點穩定控制在最大功率點上，以達到快速最大功率追蹤之目的。

許多文獻提及太陽能電池之狀態估測(State Estimation)法，其基本原理係觀察系統之已知資訊來估測其他未知資訊，最廣泛使用之方法為加權最小平方法(Weighted Least Square, WLS) ，此數學模型係依據系統量測值及狀態變數間之數值關係來進行狀態估測，因此能精準地估測出所需系統資訊。

若要利用狀態估測法得到太陽能電池在目前環境下之照度與溫度，實際估測時需量測兩組太陽能電池之操作電壓及電流，且容易因參數不準確或受到外在雜訊干擾，造成估測出之照度與溫度產生誤差。此外，為了降低誤差量，計算時需利用疊代方式使誤差量收斂，唯此法會大幅增加運算複雜度，使得不易使用具有數位訊號處理器之微控制器來實現。此外，模型參數誤差會使估測不易甚至無法收斂，故本案提出簡化型估測法來降低運算量，並避免無法收斂之問題。

簡化型估測法之原理:

首先於第一次估測照度過程中假設環境溫度皆保持不變，接著系統僅需量測一組太陽能電池之電壓及電流，將方程式(2)代入方程式(3)，並為減少微控制器之運算量，忽略等效串聯電阻R_S 及並聯電阻R_P ，所得之太陽能電池輸出電流與電壓關係式，如方程式(5)所示

(5)

其中，I_o 為太陽能電池之輸出電流、G 為照度值、I_SC 為太陽能電池之短路電流、I_S 為二極體逆向飽和電流、q 為載子電荷量(1.602´10^-19 C)、V_o 為太陽能電池之輸出電壓、n 為介電常數(1~2之間) 、k 為波茲曼常數(1.38065´10^-23 J/^o K)、T 為絕對溫度值。

接著隨機猜測太陽能電池之目前照度，代入方程式(5)得到該目前照度下太陽能電池之輸出電流值，並與實際量測之輸出電流值相減，再將兩者之差值除以太陽能電池之短路電流I_sc ，即為實際照度與猜測照度差，藉此達到估測太陽能電池目前照度之目的。利用此法之必要條件為第一次取樣之量測點需在太陽能電池輸出功率對電壓特性曲線之左半邊。

請參照圖7，其繪示在不同電壓與溫度下之照度估測誤差示意圖。

如圖所示，當量測點位於電壓10V以下時溫度變化對估測照度之影響不大，其誤差量皆小於5´10^-4 ，因此能估測出較準確之照度值，而實際溫度則需在操作點穩定於最大功率時計算。

請一併參照圖4b，如圖所示在不同照度下太陽能電池輸出功率- 電壓特性曲線都不相同，且其最大功率點電壓大小也不相同。

請一併參照圖8a及8b，其中圖8a其繪示在照度100W/m² 至 1000W/m² 不同照度之輸出功率電壓曲線，圖8b其繪示照度值與最大功率點電壓之擬合曲線。

為找出最大功率點電壓與照度間之關係，在此以模擬方式畫出 100W/m² 至1000W/m² 不同照度，每隔100W/m² 之輸出功率-電壓曲線圖，並標示出各照度下最大功率點位置。

如圖8a所示，因為在不同照度下之最大功率點電壓位置皆不相同，在此利用曲線擬合(Curve Fitting)法以照度值G作為自變數，最大功率點電壓V_mpp 作為應變數來畫出G-Vmax曲線。

該G-Vmax曲線係利用MATLAB所提供之polyfit功能以擬合出一一元三次多項式，如方程式(6)所示。

(6)

其中，G 為照度值，單位為W/m² ，V_mpp 為最大功率點電壓值。

如圖8b所示，擬合曲線可看出方程式(6)與實際最大功率點電壓十分接近，因此當估測出照度值時，即可代入方程式(6)以得到在此照度值下之最大功率點電壓值，並將系統電壓命令操作點移至此點。

a因子擾動觀察法 之原理:

為了避免固定步階式擾動觀察法在最大功率點附近來回振盪，需採用變動步階擾動觀察法來改善，不少文獻提出各式變動步階擾動觀察法，唯因牽涉之參數較多且運算較複雜。

本案基於變動步階擾動觀察法之精神，採用a因子擾動觀察法，關係式如方程式(7)所示。

(7)

其中，ΔV_pv (n )為目前之電壓擾動量，ΔV_pv (n -1)為前一次之電壓擾動量，α 為所設定之a因子，a因子需小於1以縮小電壓擾動量來降低穩態振盪的問題。

方程式(7) 相較於其他方法較簡單以確保系統響應快速，唯此法需滿足條件方程式(8)與條件方程式(9)，如下所示。

(8)

(9)

其中上述兩個條件式之參數定義分別為P (n) 為目前之功率值，P (n-1) 為前一次取樣之功率值，P (n-2) 為前兩次取樣之功率值。

請一併參照圖9a及9b，其中圖9a其繪示追蹤路徑係由P-V曲線之左半平面跨越最大功率點至右半平面，圖9b其繪示追蹤路徑係由P-V曲線之右半平面跨越最大功率點至左半平面。

如圖所示，上述兩狀況皆跨越最大功率點，當操作點經過最大功率點後，代表目前操作點位於最大功率點附近，為消除固定步階式擾動觀察法在最大功率點附近來回振盪之現象，本案於通過最大功率點後將電壓擾動量乘上小於1之a因子來縮小擾動之程度，達到提升穩態追蹤精確度之目的。

其中，a因子擾動觀察法係先經由微控制器取樣太陽能電池電壓與電流值，並計算其功率值大小，接著判斷條件方程式(8)與條件方程式(9)是否成立，決定是否須改變電壓擾動量之大小，最後利用擾動觀察法的基本原理與目前操作點位置計算所需電壓變動量，並將目前值覆蓋於先前值，上述流程經過反覆運作，即可達到最大功率追蹤之目的，該部分為習知技術，擬不再贅述。

此方式不管是由短路電流端或是開路電壓端開始追蹤皆可達成，未符合條件方程式(8)與條件方程式(9)時表示目前操作點離最大功率點尚有一段距離，因此可使用最大電壓擾動量以縮短暫態追蹤時間。由上述可得知a因子擾動觀察法有效保留快速暫態響應與高穩態追蹤精確度之優點，進而使系統產生穩定且高功率之輸出，獲得最佳的結果。

請一併參照圖10a及10b，其中圖10a其繪示本案之最大功率追蹤方法之追蹤示意圖，圖10b其繪示本案之最大功率追蹤方法於照度與溫度改變時之追蹤示意圖。

如圖10a所示，本案係先量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁ ,V₁ )，並將取樣之操作點設定於太陽能特性曲線的左半邊(圖中V₁ 點)，此時環境溫度的誤差對估測照度影響不大，接著隨機猜測一估測照度值G_guess ，並對該估測照度值G_guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G。

依所述目前照度值G 計算一最大功率點電壓值V_mpp ，並將操作點移動至該此最大功率點電壓值V_mpp (圖中A點)，依該最大功率點電壓值V _mpp 進行一α因子擾動觀察法運算，此時操作點將於圖中A、B、C三點間進行收斂。

當操作點穩定於最大功率點時，判斷目前照度值G 是否有改變。即當功率變化量大於某一預設功率變化閥值(例如但不限為額定功率之5%)時表示目前照度值G 改變，此時重新運算以獲得一目前照度值G、一最大功率點電壓值V _mpp 及後繼續之α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令(即圖中D點到F點)。

若目前照度值G 沒改變，則以當下操作點之輸出電壓V_O 、電流I_O 及目前照度值G 代入方程式(10)以求得一目前溫度值T。

(10)

所述目前溫度值T將用於下次照度改變時計算目前照度值G ，反覆執行上述步驟即能達到本案之最大功率追蹤之目的。

如圖10b所示，假設系統照度初始值為1000W/m² ，經過一段時間後下降為300W/m² ，最後則上升為700W/m² ，而系統溫度變化範圍為25°C至35°C。

當時間為t₀ 時本案之最大功率追蹤方法會先隨機猜測一估測照度值G_guess ，由於系統預設操作點位於太陽能特性曲線的左邊，此點之溫度對照度估測所造成的影響不大，因此即使預設溫度不等於實際溫度，本案之最大功率追蹤方法仍可估測出準確之目前照度值G。

當時間為t₁ 時，本案之最大功率追蹤方法會依所述目前照度值G 計算一最大功率點電壓值V_mpp ，並在時間為t₂ 到t_i 之間進行一α因子擾動觀察法運算以使操作點穩定於最大功率點上。

假設在t_i 時α因子擾動觀察法已進入穩態，本案之最大功率追蹤方法便會在t_i 時間切換至溫度估測模式，若未偵測到目前照度值G 發生改變則會利用方程式(10)求得一目前溫度值T並予以記錄(如圖中t_i 至t_j 區間)。

若目前照度值G 發生改變，本案之最大功率追蹤方法則會重新運算以獲得一目前照度值G、一最大功率點電壓值V _mpp 及後續之α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令，並利用所記錄之目前溫度值T作為此一瞬間的溫度實際值(如圖中t_j 區間)。

由於系統溫度一般來說不會瞬間改變，因此此假設在實務系統上應可成立。藉由反覆執行上述步驟便能達到本案之最大功率追蹤之目的。

本案與 習知技術之比較：

以下將針對本案提出的最大功率追蹤方法與習知技術之固定步階式擾動觀察法以及變動步階式擾動觀察法進行比較，以驗證本案之可行性和性能改善。

本案在實際測試之輸入來源係使用AMETEK公司所推出之 TerraSAS ETS 600X8 D-PVE太陽能電池模擬機來模擬LDK Solar公司所推出型號為 LDK-85之太陽能電池，其電氣規格如表1所示。

表1

而該太陽能電池模組經過7串1並後，其對應之實驗參數規格如表2所示。

表2

其中，功率級電路為升壓式轉換器，控制級電路採用Microchip 公司所推出之dsPIC33FJ16GS502數位訊號微控制器為控制核心，來調控升壓式轉換器功率開關之責任週期以達到追蹤系統最大功率之目的，負載端則選用Chroma公司所推出之63108A電子式負載，並將其操作於定電壓模式穩壓至200V進行實際測試，量測波形部分採用Tektronix公司所推出之MSO2024示波器，並利用太陽能模擬機所提供之人機介面進行實驗數據紀錄。

為了驗證本案之最大功率追蹤方法之正確性，本案實際完成一 600W之最大功率追蹤電路，除了用實驗結果驗證其可行性，並與習知技術之固定步階式擾動觀察法及變動式步階擾動觀察法進行比較，以突顯本案之新型太陽能最大功率追蹤方法之性能。

實測時各方法均以0.2秒更新一次最大功率追蹤命令，其中習知技術之固定步階式擾動觀察法及變動步階式擾動觀察法係測試在一般均勻照度(Standard Test Condition, STC)之情況，而本案之新型太陽能最大功率追蹤方法則增加了照度變化之測試。

( 一 ) 習知技術之固定步階式擾動觀察法實測:

請一併參照圖11a及11b，其中圖11a其繪示習知技術之固定步階式擾動觀察法之追蹤電壓及電流之實測波形圖；圖11b其繪示習知技術之固定步階式擾動觀察法之追蹤功率之實測波形圖。

由於在相同系統規格下，固定步階式擾動觀察法在ΔV_cmd = 4 V 時性能評估表現最佳，故將電壓變動之步階命令ΔV_cmd 設定為4 V來進行實測。

如圖所示，在均勻照度1000 W/m² 及溫度為25˚C之情況下，實測結果顯示習知技術之固定步階式擾動觀察法上升時間為5.4秒，穩定時間為6.6秒，穩態平均功率為580.52 W，穩態追蹤功率精確度為98.4 %，追蹤電能損失為8669.1 J，平均追蹤功率損失為173.38 W。

( 二) 習知技術之變動步階式擾動觀察法實測:

請一併參照圖12a及12b，其中圖12a其繪示習知技術之變動步階式擾動觀察法之追蹤電壓及電流之實測波形圖；圖12b其繪示習知技術之變動步階式擾動觀察法之追蹤功率之實測波形圖。

由於在相同系統規格下，變動步階式擾動觀察法在比例因子M =1.4時性能評估表現最佳，故將M值設定為1.4來進行實測。

如圖所示，在均勻照度1000 W/m² 及測溫度為25˚C之情況下，實測結果顯示習知技術之變動步階式擾動觀察法上升時間3.2秒，穩定時間為4.2秒，穩態平均功率為597.02 W，穩態追蹤功率精確度為99.84 %，追蹤電能損失為5259.5 J，平均追蹤功率損失為105.19 W。

(三)本案之實測結果：

本案實測分為二部分，第一部分為均勻照度實測，第二部分為變化照度實測。

請一併參照圖13a及13b，其中圖13a其繪示本案之均勻照度之追蹤電壓及電流之實測波形圖；圖13b其繪示本案之均勻照度之追蹤功率之實測波形圖。

如圖所示，均勻照度實測部分，在均勻照度1000 W/m² 及測溫度為25˚C之情況下，實測結果顯示本案之上升時間為0.4秒，穩定時間為1.4秒，穩態平均功率為597.66 W，穩態追蹤功率精確度為99.95 %，追蹤電能損失為1227.3 J，平均追蹤功率損失為24.54 W。

請一併參照圖14a及14b，其中圖14a其繪示本案之變化照度之追蹤電壓及電流之實測波形圖；圖14b其繪示本案之變化照度之追蹤功率之實測波形圖。

如圖所示，變化照度實測部分，在照度變化從1000 W/m² 下降至 300 W/m² 最後再提升為700 W/m² ，而溫度變化從25˚C上升至35˚C最後再下降為30˚C之情況下，實測結果顯示照度在瞬間變化後，只需利用目前操作點與系統估測之溫度即可跳至目前最大功率點附近進行Alpha因子擾動觀察法。

請一併參照圖15a~15f，其中圖15a其繪示本案於1000 W/m² 照度及31˚C溫度之變化追蹤表現圖；圖15b其繪示本案於1000 W/m² 照度及35˚C溫度之變化追蹤表現圖；圖15c其繪示本案於300 W/m² 照度及35˚C溫度之變化追蹤表現圖；圖15d其繪示本案於300 W/m² 照度及32˚C溫度之變化追蹤表現圖；圖15e其繪示本案於300 W/m² 照度及30˚C溫度之變化追蹤表現圖；圖15f其繪示本案於700 W/m² 照度及30˚C溫度之變化追蹤表現圖。

如圖所示，本案在各照度及溫度情況下之追蹤表現其穩態追蹤精確度均高於99.58 %，其實驗結果與模擬結果大致相同，因此可驗證本案所提出之快速最大功率追蹤技術的可行性。

(四) 比較與分析：

習知技術之固定步階式擾動觀察法之模擬與實測結果如表3所示。

表3

習知技術之變動步階式擾動觀察法之模擬與實測結果如表4所示。

表4

本案之模擬與實測結果如表5所示。

表5

由上述表中可看出所述最大功率追蹤技術之模擬與實測結果誤差不大，故可驗證所提出的追蹤方法之正確性。

於實測結果中，可得知固定步階式擾動觀察法由於步階大小為固定值而有無法同時滿足上升時間與穩態追蹤精確度之權衡問題，故固定步階式擾動觀察法之上升時間、穩定時間及穩態追蹤精確度等均劣於其他兩者；而變動步階式擾動觀察法雖能成功克服固定步階式擾動觀察法之權衡問題，但也衍生出比例因子M之設計問題，M值設計過大會導致系統不穩定，反之，M值設計過小也會造成暫態響應過慢之情況，且在不同照度下，其比例因子M之理想值也皆不相同，故變動步階式擾動觀察法須針對所採用不同的太陽能發電系統進行設計，比例因子M之理想值也只能適用特定太陽能電池曲線，增加設計困難度；而本案之最大功率追蹤方法可解決上述兩種方法之問題，雖然也只能適用特定曲線，但暫態及穩態表現良好，因此得到最佳之性能改善。

如表6所示，本案之上升時間比固定步階式擾動觀察法減少了5 秒，與變動步階式擾動觀察法相較減少了2.8秒，追蹤速度分別提高了92.6%和87.5%；穩定時間相較於固定步階式擾動觀察法減少了5.2秒，與變動步階式擾動觀察法相較減少了2.8秒。

表6

如表7所示，在穩態部分，固定步階式擾動觀察法進入穩態後會於最大功率點附近振盪，其穩態平均功率僅有580.52 W，穩態追蹤精確度為98.4 %；由於變動步階式擾動觀察法加入可變步階，在最大功率點不會發生振盪，故穩態追蹤精確度提升至99.84 %；本案之穩態追蹤精確度為99.95 %，具有最佳的穩態響應。

表7

如表8所示，在追蹤電能損失部分，由於固定步階式擾動觀察法其步階設計須考慮暫態及穩態響應表現之權衡問題，無法兼顧兩者表現，平均追蹤電能損失較多，而變動步階式擾動觀察法因有較好之暫態響應與穩態響應，故其平均追蹤電能損失與固定步階式擾動觀察法相比降低39.3 %；而本案具有良好之暫態及穩態響應，因此其平均追蹤電能損失為三種方法中最低，與固定步階式擾動觀察法相比減少85.85 %，與變動步階式擾動觀察法相比減少76.7 %，故整體性能表現最佳。

表8

綜上所述，實驗結果證實與固定步階式擾動觀察法和變動式步階擾動觀察法相比，本案的追蹤速度分別提高了92.6%和87.5%；此外，追蹤電能損失也分別減少了85.85%和76.7%。

藉由前述所揭露的設計，本案乃具有以下的優點：

1.本案揭露的最大功率追蹤方法，其採用第一階段係利用簡化型估測法推估出太陽能電池之目前照度，計算於此照度下之最大功率點電壓並將操作點移動至此電壓，第二階段則採用α因子擾動觀察法將操作點穩定控制在最大功率點上，以達到快速最大功率追蹤之目的。

2.本案揭露的最大功率追蹤方法，其在暫態表現之上升時間及穩定時間均較習知技術之固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法大幅縮短，而有良好的暫態響應。

3.本案揭露的最大功率追蹤方法，其平均追蹤電能損失較習知技術之固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法大幅減少，而有良好的追蹤效率。

4.本案揭露的最大功率追蹤方法，其具有良好之暫態及穩態響應，相較於固定步階式擾動觀察法與變動步階式擾動觀察法，追蹤速度分別提高了92.6%和87.5%，追蹤電能損失也分別減少了85.85%和76.7%。

本案所揭示者，乃較佳實施例，舉凡局部之變更或修飾而源於本案之技術思想而為熟習該項技藝之人所易於推知者，俱不脫本案之專利權範疇。

綜上所陳，本案無論就目的、手段與功效，在在顯示其迥異於習知技術，且其首先發明合於實用，亦在在符合發明之專利要件，懇請貴審查委員明察，並祈早日賜予專利，俾嘉惠社會，實感德便。

100:太陽能電池系統 200:升壓式轉換器 300:微控制器 400:負載步驟a:量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁,V₁) 步驟b:對一隨機猜測之估測照度值G_guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G 步驟c:依所述目前照度值G計算一最大功率點電壓值V_mpp 步驟d:依該最大功率點電壓值V _mpp進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令步驟e:依該最大功率點電壓值V _mpp進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令

圖1繪示本案之最大功率追蹤方法之一實施例步驟流程圖。圖2繪示本案之最大功率追蹤方法之另一實施例步驟流程圖。圖3繪示太陽能電池之單二極體等效電路圖。圖4a繪示太陽能電池在不同照度值下電流-電壓曲線；圖4b繪示太陽能電池在不同照度值下功率-電壓曲線。圖5a繪示太陽能電池在不同溫度值下電流-電壓曲線；圖5b繪示太陽能電池在不同溫度值下功率-電壓曲線。圖6繪示本案所採之控制系統架構示意圖。圖7繪示在不同電壓與溫度下之照度估測誤差示意圖。圖8a繪示在照度100W/m² 至1000W/m² 不同照度之輸出功率電壓曲線。圖8b繪示照度值與最大功率點電壓之擬合曲線。圖9a繪示追蹤路徑係由P-V曲線之左半平面跨越最大功率點至右半平面。圖9b繪示追蹤路徑係由P-V曲線之右半平面跨越最大功率點至左半平面。圖10a繪示本案之最大功率追蹤方法之追蹤示意圖。圖10b繪示本案之最大功率追蹤方法於照度與溫度改變時之追蹤示意圖。圖11a繪示習知技術之固定步階式擾動觀察法之追蹤電壓及電流之實測波形圖。圖11b繪示習知技術之固定步階式擾動觀察法之追蹤功率之實測波形圖。圖12a繪示習知技術之變動步階式擾動觀察法之追蹤電壓及電流之實測波形圖。圖12b繪示習知技術之變動步階式擾動觀察法之追蹤功率之實測波形圖。圖13a繪示本案之均勻照度之追蹤電壓及電流之實測波形圖。圖13b繪示本案之均勻照度之追蹤功率之實測波形圖。圖14a繪示本案之變化照度之追蹤電壓及電流之實測波形圖。圖14b繪示本案之變化照度之追蹤功率之實測波形圖。圖15a繪示本案於1000 W/m² 照度及31˚C溫度之變化追蹤表現圖。圖15b繪示本案於1000 W/m² 照度及35˚C溫度之變化追蹤表現圖。圖15c繪示本案於300 W/m² 照度及35˚C溫度之變化追蹤表現圖。圖15d繪示本案於300 W/m² 照度及32˚C溫度之變化追蹤表現圖。圖15e繪示本案於300 W/m² 照度及30˚C溫度之變化追蹤表現圖。圖15f繪示本案於700 W/m² 照度及30˚C溫度之變化追蹤表現圖。

步驟a:量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁,V₁)

步驟b:對一隨機猜測之估測照度值G _guess進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G

步驟c:依所述目前照度值G計算一最大功率點電壓值V _mpp

步驟d:依該最大功率點電壓值V _mpp進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令

Claims

一種太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，其係利用一控制電路實現，該方法包括以下步驟：量測一太陽能發電系統之一初始操作點之輸出電流值及輸出電壓值以獲得(I₁ ,V₁ )；對一隨機猜測之估測照度值G _guess 進行一簡化型估測法運算以獲得一目前照度值G ，該簡化型估測法運算包括:
，及G =G _guess ₊ ｜I_o -I₁ ｜/ I_sc ，其中，I_o 係一估測的輸出電流值，I_sc 、I_s 、q 、k 、n 及T 為常數；依所述目前照度值G計算一最大功率點電壓值V_mpp ，其中，；以及依該最大功率點電壓值V _mpp 進行一α因子擾動觀察法運算以決定一電壓命令，該α因子擾動觀察法運算包括:
，P (n-2) ＜P (n-1) 且P (n) ＜P (n-1)，其中，ΔV _pv (n)為目前之電壓擾動量，ΔV_pv (n-1)為前一次之電壓擾動量，α為小於1之常數以降低穩態振盪，P (n)為目前功率值，P (n-1) 為前一次取樣之功率值，P (n-2)為前兩次取樣之功率值。
如申請專利範圍第1項所述之太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，其進一步包括一功率變化閥值判斷步驟，以在一功率變化量大於一預設功率變化閥值時重新進行該簡化型估測法運算以獲得一新的所述估測照度值G_guess 。
如申請專利範圍第2項所述之太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，該預設功率變化閥值為額定功率之5%。
如申請專利範圍第1項所述之太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，其中該控制電路包括：一升壓轉換器，具有一輸入端、一控制端及一輸出端，該輸入端係用以與一太陽能電池系統耦接，該控制端係用以接收一脈衝寬度調變信號，且該輸出端係用以與一負載耦接；以及一微控制器，用以產生該電壓命令及依該電壓命令提供該脈衝寬度調變信號。
如申請專利範圍第4項所述之太陽能發電系統的最大功率追蹤方法，其中該微控制器具有一數位訊號處理器，用以對該目前電壓及該目前電流分別進行一類比至數位轉換運算及一數位濾波運算，及依該電壓命令執行一比例-積分控制運算及一脈衝寬度調變運算以輸出該脈衝寬度調變信號。