孫會(huì)明，陳 薇

(西安科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院，陜西 西安 710054)

太陽能作為一種新興的綠色能源，備受人們重視，光伏發(fā)電是利用太陽能的一種有效方式，而最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)是光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的重要控制技術(shù)之一。光伏發(fā)電與傳統(tǒng)的火力發(fā)電相比，成本較高。因此，在現(xiàn)有光伏電池的基礎(chǔ)上，需充分提高光伏電池的效率，對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行最大功率跟蹤就顯得尤為重要［1－2］。

1 光伏陣列特性分析

光伏電池的簡(jiǎn)化等值電路如圖1 所示，由理想電流源Iph、反向并聯(lián)二極管、串聯(lián)電阻Rs和并聯(lián)電阻Rsh構(gòu)成，各變量的電氣特性為

式中，I 和V 是光伏電池的輸出電流和輸出電壓;Io是二極管反向飽和電;n 是pn 結(jié)的曲線常數(shù);k 是玻爾茲曼常數(shù);T 為溫度;Rs為串聯(lián)電阻;Rsh為并聯(lián)電阻。

圖1 太陽能電池等效電路

由式(1)可見，光伏電池是一種非線性直流電源。在式(1)的基礎(chǔ)上結(jié)合文獻(xiàn)［2］在Matlab/Simulink 下建立光伏電池特性仿真模塊，如圖2 所示。

圖2 光伏電池仿真模塊

模型參數(shù)開路電壓44.2 V;短路電流5.2 A;峰值電流4.95 A;峰值電壓35.2 V;串聯(lián)電阻0.5Ω;開路電壓溫度系數(shù)－0.55%/℃?？刂齐姵匕宓妮敵鲭妷篤，當(dāng)輸出V 從0 增加到Voc時(shí)，分別在不同的光照條件和溫度下，光伏陣列U－I 與P－V 仿真曲線如圖3 和圖4 所示，溫度是影響最大功率點(diǎn)電壓的主要因素，且兩者成反比關(guān)系;光照是影響輸出電流的主要因素，且成正比關(guān)系。

圖3 光伏電池U－I 曲線

圖4 光伏電池U－P 曲線

2 算法設(shè)計(jì)

2.1 粒子群優(yōu)化算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimation，PSO)是一種新興的群智能優(yōu)化算法，其基本思想是通過群體中個(gè)體之間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)來尋找最優(yōu)解，群體中的每個(gè)個(gè)體不僅可從自身的經(jīng)驗(yàn)中受益，且可從相鄰個(gè)體以往的經(jīng)驗(yàn)中受益。因此，PSO 算法不僅有局部優(yōu)化能力也有全局優(yōu)化能力。

PSO 算法首先在可行解空間中初始化一群粒子，每個(gè)粒子均代表極值優(yōu)化問題的一個(gè)潛在最優(yōu)解，用位置、速度和適應(yīng)度值3 項(xiàng)指標(biāo)表示該粒子特征。適應(yīng)度值由適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算得到，其值表示粒子的優(yōu)劣。粒子在解空間中運(yùn)動(dòng)，通過跟蹤個(gè)體極值pbest 和群體極值gbest 更新個(gè)體位置［5］，即

其中，w 為慣性權(quán)重;c1和c2為學(xué)習(xí)因子;r1和r2∈(0，1)為兩個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)數(shù)。

2.2 基于溫度系數(shù)的改進(jìn)恒定電壓法

環(huán)境的變化為外界的溫度與光照變化，上面的光伏特性分析可知光照主要影響輸出電流的大小，而對(duì)于最大功率點(diǎn)電壓影響較小，因此基于溫度與Um可大致確定一電壓為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試條件下的最大功率點(diǎn)電壓，可在廠家提供的數(shù)據(jù)中獲得;此處取開路電壓溫度系數(shù)為－0.55%/℃，即

而光照會(huì)影響光伏板的溫度，光照與溫度的關(guān)系為:T=Tair+ksΔS，參照光照強(qiáng)度為1 000 W/m2，ΔS=S當(dāng)前－1 000 為光照變化量。因此以溫度變化作為跟蹤啟動(dòng)的條件是可行的，其可同時(shí)反映環(huán)境溫度變化與光照強(qiáng)度變化［1］。

2.3 MPPT 算法設(shè)計(jì)

每次光照與溫度的變化均通過檢測(cè)的溫度來反映，以當(dāng)前的溫度確定，在的基礎(chǔ)上結(jié)合POS 算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，找到更接近實(shí)際最大功率點(diǎn)的電壓Uo。

Step1實(shí)時(shí)采樣溫度、電壓和電流，通過式(4)和式(5)確定。

Step2在區(qū)間［中隨機(jī)初始化m個(gè)粒子，且隨機(jī)初始化粒子速度。

Step3適應(yīng)度值計(jì)算，即計(jì)算輸出功率。

Step4尋找個(gè)體極值與群體極值。

Step5按式(2)和式(3)更新粒子速度與位置。

Step6粒子適應(yīng)度值計(jì)算。

Step7個(gè)體極值與群體極值更新。

Step8判斷是否滿足終止條件，若滿足則結(jié)束，不滿足則跳轉(zhuǎn)至Step5 繼續(xù)執(zhí)行。PSO 執(zhí)行結(jié)束后判斷最大工作點(diǎn)電壓是否為區(qū)間兩端點(diǎn)電壓，若是則以當(dāng)前最優(yōu)點(diǎn)電壓代替Step1 中的，重新啟動(dòng)Step2 計(jì)算;若不是則以此時(shí)全局最優(yōu)值確定的電壓Uo工作;此處應(yīng)注意，只要輸出與兩端點(diǎn)的電壓差值小于設(shè)定值即可;就認(rèn)為輸出是端點(diǎn)電壓，這是為了防止最大功率點(diǎn)不在區(qū)間而設(shè)置的條件。

Step9檢測(cè)當(dāng)前溫度是否與上次溫度值相等，不等則重新啟動(dòng)Step1;此處可按照實(shí)際的工作要求選擇是否啟動(dòng)PSO 循環(huán)部分，若精度要求高則啟動(dòng)PSO 循環(huán)部分，若精度要求不高，也可在之前最大功率點(diǎn)的基礎(chǔ)上由式(4)確定新的最大功率點(diǎn)，但初始時(shí)必須啟動(dòng)PSO 循環(huán)［6－7］。

3 算法仿真

在Matlab 中編寫PSO 算法的M 文件，通過編程的方式實(shí)現(xiàn)Simulink 與M 文件的數(shù)據(jù)交換，并輸出數(shù)據(jù)到Matlab 工作空間，最終繪制的功率跟蹤曲線如圖5 所示。

圖5 功率跟蹤曲線

因?qū)嶋H的應(yīng)用中光照的變化會(huì)影響光伏板的溫度，而在仿真時(shí)光照與溫度因素是分開考慮的，因此當(dāng)光照變化時(shí)跟蹤曲線如圖5 中間段所示［8－10］。

4 結(jié)束語

本文在其他文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上結(jié)合恒定電壓法與粒子群優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)了光伏最大功率點(diǎn)跟蹤的控制方法，并闡述了該方法的實(shí)現(xiàn)，且分析了其原理，同時(shí)對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，該控制方法能有效地實(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)的跟蹤，驗(yàn)證了該方法的正確性和可行性。為光伏發(fā)電系統(tǒng)的最大功率跟蹤控制提出了一種新的思路及實(shí)現(xiàn)方法。

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