《光伏系统最大功率跟踪方法及改进仿真研究》8000字（论文）

V光伏系统最大功率跟踪方法及改进仿真研究摘要随着当前全球清洁利用能源产品供给的结构形势日益紧张和全球生态环境不断受到污染，人们已经逐渐开始把全球战略眼光重新瞄准投向可再生能源利用清洁能源。由于太阳能以其清洁、无污染、技术成熟等多大技术优点，受到越来越多的国家和研究人员的广泛关注和青睐，全球多个国家都在积极深入研究探索发展利用独立太阳能光伏电源发电机的相关关键技术。本文研究了光伏电池系统的模型搭建和MPPT方法的改进。在光伏系统模型的基础上，对传统MPPT方法进行了比对，并选择将传统扰动观察法改进为变步长扰动观察法。采用升压Boost电路调整占空比，将步长调整到最佳值，从而达到最大功率点跟踪速率提升的目的。并有效去除了光伏电池系统在达到最大功率点时存在的振荡现象和精度、速度不可兼得的问题，提高了光伏系统最大功率点跟踪的稳定性，且跟踪的效率也有肉眼可见的提升。并且保留了扰动观察法原有的结构简单，被测参数少和容易实现等优点。关键词：光伏电池；MPPT；Boost；MATLAB仿真；目录TOC\o"1-3"\h\u20992摘要 I244031引言 1229271.1太阳能光伏发电的意义和背景 1260121.2国内外光伏系统研究现状 1214751.3本文主要工作 224872光伏电池模型建立 2323692.1光伏电池的工作原理 2217752.2光伏电池等效电路 332042.3光伏电池工程用数学模型建立 3264052.4光伏电池仿真模型建立 5316043光伏系统最大功率跟踪方法及改进 572703.1环境因素对光伏电池效率的影响 61573.2最大功率跟踪方法及原理 773563.3改进扰动观察法 8215723.4Boost型DC/DC变换器 960004仿真模型及结果分析 10103254.1建立完整光伏系统仿真模型 10244104.2仿真结果及分析 11210885结论 1729053参考文献 181引言1.1太阳能光伏发电的意义和背景由于当前的世界清洁能源供应形势日益紧迫，以及对生态环境严重污染程度的日益加剧，人类已经开始将目光由不可再生利用能源，重新投向可再生利用能源。太阳能因其独特的优点，获得更多人的喜爱，各个国家都在对其进行开发利用。太阳能资源开发利用有广泛、清洁、巨大、源源不绝等优点[1]。它比起其他的可再生利用能源，太阳能同时具有的优点是它们不能比拟的，这代表着太阳能是我们必定要长期开发并加以利用的最为合适的能源。太阳能科技的研究创新与发展，以及资源化综合利用技术处理光热的技术一直以来都发展得很快，20世纪70年代中期开始的美国西部石油危机，在很大程度上推动了太阳能技术的发展。到如今，人们对于太阳能技术已经越来越成熟，需要太阳能的技术领域也越来越广泛，而其最后的利用结果一般可被大致分为两大类：能量利用和光能利用。太阳能也可转化为许多其他形态的能量，如热能、电能、氢能等[2]。根据调查显示，太阳能直接转化为电能对人类具有非常大的意义，对改善全球环境有不小的帮助。光热发电和光伏发电都属于太阳能发电，但是光伏发电更加优质。不论是能量转化率，又或者是前景和成本，光伏发电都更加未来可期。太阳能开发利用太阳能发电技术发展时间并不长，距今只有100多年的发展历史，一切的开始都是在1839年，法国物理学家安东尼亨利贝克勒尔光伏效应。1980年，美国物理学家查尔斯弗利茨研制全球第一块以硒为材料的太阳能电池。此后，光伏发电开始逐渐减少了研发成本,关键技术上也进一步获得重大改进和提升。目前,光伏发电相关技术正一步步逐渐走向现代产业化、规范化,并且已经发展成为现在这个星球上最主要的一种绿色环保型可再生利用能源之一[3]。1.2国内外光伏系统研究现状光伏控制器，它起到监视系统状态的作用，若光伏系统中线路接线短路，又或是光伏电池与其他元件设备直接接触，会对系统造成非常大的打击。此时光伏控制器又充当起隔离的作用。还有的光伏控制器还有追踪最大功率的功能，让光伏电池在各种环境下还能以最大功率进行输出。但由于使用光伏发电的环境大部分是复杂多变的，于是研究更好的适应环境的MPPT方法成为了光伏发电的重中之重。文献[5]提出了基于蚁群觅食原理改进的扰动观察法。该算法巧妙的运用了蚁群算法和扰动观察法，通过蚁群算法的全局搜素能力确定光伏电池初期的计算，然后再依仗扰动观察法测量参数少容易实现等优点，能够得到在光伏电池在一部分阴影的情况下，系统能准确跟踪到最大功率点。实现了得到精度的同时还使系统结构简单容易实现。文献[6]设计了一种通过自寻优化法改进的电压型扰动观察法。这种算法能够减轻振荡，它考虑到扰动观察法在最大功率点左右时系统会出现误判，而难以达到最大功率的缺点，于是设置参数使电压能够自行调整到最大功率点，改进后能提高跟踪速率，减轻振荡，并通过仿真验证了这种方法的可行性。文献[7]设计了改进型等效阻抗匹配MPPT算法，这种算法能够检测电池电压并使用PWM信号控制工作电流的大小。通过DXP设计电路，并对其进行仿真实验，验证了该方法提出的响应速度加快和稳定性提高的假设。综上所述，光伏发电系统所需要的MPPT方法多种多样，且已经开始在传统方法的基础上进行改进，使光伏电池在各种复杂的条件下仍能以最大功率进行输出，同时还能满足各种各样的要求，如响应速度更快、实现简单方便、效率更高等。本文选择对于扰动观察法的改进，将其缺点进行优化改进，使其更加稳定，更实用。1.3本文主要工作本文主要通过研究光伏电池的工作特性和工作原理，分析光照、温度等环境因素和电阻对光伏电池输出电压和功率的影响。建立MATLAB扰动观察法的仿真图形，并对最大功率点进行跟踪，并在此基础上研究改进扰动观察法，使其更加稳定，跟踪更迅速。2光伏电池模型建立2.1光伏电池的工作原理光伏电池，是把太阳光转化为电力的一个转换器，它的原理是基于半导体的光伏效应。是指光照使不均匀半导体或半导体与金属材料紧密结合的各个部位之间，产生电位差的情况，光伏发电技术，其基本原理就是“光伏效应”[8]。而研究太阳能发电技术的专家的主要任务就是便是进行制造电压的工作。由于需要制造电压，所以太阳能电池是发电的关键。太阳能光伏能源电池，一般也可以称为光伏电池或储能能源电池。目前的最主要的一种技术是太阳能光伏能源电池提纯技术[9]。也就是采用多晶硅和单晶硅提纯太阳能光伏能源电池。所用的硅一般为“提纯硅”，其又分为一种提纯用于多晶硅和一种提纯用于单晶硅的复合氯化硅。目前，用单晶硅制造的光伏电池的综合转换率在15%左右，最高的转换率甚至达到了可靠的24%，使用期限可达25年，而多晶硅只有12%左右的转化率，相比之下单晶硅太阳能电池的光伏电源综合性能价格比更高。[10]本文所用的参数都是单晶硅太阳能电池的参数。2.2光伏电池等效电路按照现代电子工程学理论,光伏电池的等效电路如图1所示。图1光伏电池等效电路图从图1可以得知：（1）式中I—光电流，A；I0—反向饱和电流，A；q—电子电荷(1.6×1019C)；K—玻耳兹曼常数(1.38×10-23JK)；T—绝对温度，K；A—二极管因子；Rs—串联电阻，Ω;Rsh—并联电阻，Ω。2.3光伏电池工程用数学模型建立在2.2节中，根据图1给出的光伏电池等效电路图分析得出其基本表达式，其已被广泛应用到工业太阳能光伏电池的基本理论性能分析中，但是也有其难以实现的地方。对于这个基本表达式，其中的主要五个参数I、I0、Rs、Rsh和A，虽然在理论分析中十分可靠，但是电池的温度、光照强度和温度都会对其产生影响，而且一旦发生变化，连确定这些参数都变得举步维艰。所以不便于专业工程应用[11]。以下将在基本解析表达式（1）的基础上，利用以下两点近似，即:1、选择忽略(V+IRs)Rsh项，这是在一般情况下该项大小远低于光电流；2、设定I=Isc，这也是在一般情况下Rs值远低于二极管正向导通电阻，并定义在：1)开路状态下，I=0，V=Voc；则：（2）2)在最大功率点，V=Vm，I=Im的条件下构建了光伏电池模型。则： （3）其中，（4）（5）所以，该计算模型中只要四项重要技术参数Isc、Voc、Im和Vm，就已经能在一定的精度下达到光伏电池的特性。在任何自然环境条件下，Isc、Voc、Im和Vm都会根据特定规律变化；所以只要通过引入特定的补偿系数，就能够大致推算出任意光照S和电池工作温度T下四项重要技术参数。太阳能电池I-V特性曲线与光照强度和电池工作温度有关。按照国际标准，将参考光照强度和电池温度取为Sref=1000W/m2，Tref=25℃。当日射强度及电池温度与参考值不一样时，就需要考虑其对太阳电池特性的影响。假设T为在任意日射强度S及任意环境温度Tair下的太阳电池温度，则下式可以被证明存在于工程意义上足够的准确度。（6）式中，Sref为参考光照强度；Tref为参考电池温度；e是自然对数的底数；补偿系数a、b、c为常数。通过查阅大量文献和对比大量数据，其典型值推荐为：a=0.0025/℃，b=0.5/(W/m)，c=0.00288/℃[12]。根据式（5）式（6）即可以计算任意光照S和电池温度T条件下硅太阳能电池输出特性。2.4光伏电池仿真模型建立根据式（5）式（6）建立函数模型，并连线得出光伏电池模型，如图2所示。图2光伏电池仿真模型根据上面所述方程和建立的模型得知，只需修改参数Isc、Voc、Im和Vm的数值，就能得到不一样的光伏电池模型，非常方便。且确定好其参数后，通过环境温度和光照强度的改变，可以得到在环境不断发生变化的光伏电池的伏安特性。由于光伏电池模型较大，为了使其看起来简单方便，对其进行封装处理，如图3所示。图3光伏电池模块封装至此，光伏电池模型建立完成，下文分析关于MPPT方法的改进与实现。3光伏系统最大功率跟踪方法及改进经过多年的发展，有许多人提出多种最大功率点跟踪的方法，其中避不开的问题就是环境因素的干扰。本文选择几种传统方法进行分析，并根据其优缺点选择一种方法对其进行改进，让环境因素对效率的影响变低，让方法更加实用，稳定，快速。3.1环境因素对光伏电池效率的影响影响光伏电池效率的还有很多环境因素，其中又以光照强度和温度变化为最。如果不重视并且放任它们的影响，则会造成很大的光伏电池输出功率损失，浪费资源。图4为光伏电池在达到标准温度25°C时的P-V特性图。由图可知，每条曲线上都存在一个最大功率点。在温度不变而光照强度变化的情况下，最大功率点的电压变化小到可以忽略不计。但在周围温度变化时，最大功率点的变化肉眼可见的剧烈。在15°C的时候，端电压在37V左右输出最大功率；温度上升为25°C时，最大功率点变小，对应的端电压也变小；温度为35°C时，最大功率点继续变小，对应的端电压也变得更小；若此时仍以37V输出时，功率则变得非常小，若继续上升温度，则可能出现没有功率输出的情况。根据以上分析，想要实现光伏系统的最大功率点跟踪控制，充分利用光伏电池的光电转换效率，则必须要将功率变化电路，使系统即使遭到环境突变，也能迅速调整到符合该条件下的最佳状态。图4T为25°C时，不同光照下P-U特性曲线图5S为1000W/m2时，不同温度下P-U特性曲线3.2最大功率跟踪方法及原理光伏系统的最大功率跟踪方法有许多，在之前也有不少人撰写了很多文献对这方面展开研究探讨，MPPT算法比比皆是，其中常用的传统方法有：恒压跟踪法、电导增量法、扰动观察法等。本文对这些方法进行优缺点分析，并对其中一种方法进行改进。恒压跟踪法，是一种近似的MPPT控制方法。它同时具备了实现简便、性能稳定、安全性和可靠性高等优点。相比于一般的光伏发电系统，它发出的电能更高；不过这种方法忽视了环境温度、光照强度的影响，光伏电池的电压在最大功率点会出现偏移，导致一定的功率损耗，也就无法完全跟踪最大功率点[13]。因此，恒压跟踪法的的功率损失大，由于电压恒定，当环境发生改变时，它不能适应，导致跟踪效率低。电导增量法，通过比较电池的电导增量和瞬时电导来输出控制信号。电导增量法精度高，响应速度快。在外部环境快速改变时，光伏电池也可以平滑跟踪其输出电压的改变，进而保持最大功率输出；但电导增量法对控制系统有更高的要求，特别是传感器的精度和灵敏度都要比较高；会导致整个系统的成本会比较高，且不易实现[14]。同时，选取适当的量化步长和阈值也十分关键。理论上越小的阈值，系统精度越高；然而现实却得不到这样的结果，过小的阈值会使系统难以甚至根本达不到稳定。扰动观测法的控制系统和结构简单，测量参数少，容易实现，跟踪的结果差强人意，因此得到了广泛的应用。不过，随着扰动的不断增大，光伏电池在最大功率点不稳定，造成一定的功率损耗；除此之外，该方法的步长和速度成正比，和精度成反比[15]。本文主要针对扰动观察法，提出一种针对步长调整的改进方法，将其称为变步长扰动观察法。3.3改进扰动观察法传统扰动观察法步长是定值，其功率特性曲线如图6所示。图6光伏电池功率特性曲线切线图由图可知，曲线上的k1、k2、k3、k4点切线斜率大小存在变化。离最大功率点越近时，变化越剧烈；离功率点越远，变化越平缓。我们可以计算出这些点的斜率，并通过斜率确定能够提高跟踪速率所需要的步长，以此解决最大功率跟踪在离最大功率点较远时跟踪速度不够快的问题，并使最大功率点附近时电压振荡变小，提高了跟踪的稳定性。所以，本文将提出一种变步长的扰动观察法。将步长S设为与dP/dU成正比的值，即在数字电路中，（7）其中N=±1，为步长变化方向。ΔD为占空比的固定变化量，根据情况设置大小为0.0001，为定值。而D为占空比初始值，设为0.01。根据之前的光伏P-U特性图可知，离最大功率点越近时，变化越剧烈；离功率点越远，变化越平缓。通过电压和电流的比值来调整步长的大小，从而实现跟踪速率保持在一个较稳定的状态。当离最大功率点较远时，步长很大，能快速达到最大功率点附近；当离最大功率点较近时，步长很小，提高了输出的稳定性。变步长扰动观察法流程图如图7所示。图7变步长扰动干扰法流程图基于上面的理论建立MPPT的模型，如图8所示。图8MPPT仿真模型3.4Boost型DC/DC变换器Boost变换器也被称为升压变换器。Boost变换器可以将输出电压转换为更高的电压，效率更高，电路的结构和控制相对简单。一般来说，铅酸蓄电池和电机的输出电压100V之上，对于普通的光伏电池来说远远达不到要求[16]。因此，为了满足这一需求，需要在光伏电池和负载之间添加一个升压转换器（BoostConverter）。基于Boost电路实现MPPT控制原理图如图9所示。图9基于Boost电路实现MPPT控制原理图光伏电池PV输出电压为Upv，输出电流为Ipv，等效负载电阻为Rpv，负载电阻为R，输出电压为UR。设电力电子的开关器件都是理想元器件，得出公式（8）。（8）由式（8）可知，当环境发生变化时，PV的Rpv会发生变化，此时电池不能以最大功率输出，于是通过MPPT控制器实时调节占空比D，就可以实现光伏电池的内阻与等效负载电阻的匹配，从而实现最大功率点跟踪的目的。搭建的模型如图10所示。图10基于Boost电路实现MPPT控制仿真模型4仿真模型及结果分析4.1建立完整光伏系统仿真模型根据前面2、3章的分析及模型搭建，通过原理图进行连接线路，得到光伏系统仿真模型，如图11所示。图11基于改进扰动观察法光伏仿真模型4.2仿真结果及分析根据之前的分析，将光照强度和温度作为控制变化量，对其进行仿真。分别对改进扰动观察法和传统扰动观察法进行仿真，设置时间0.6S，Uoc=22V，Isc=8.58A，Ump=17.7V，Imp=7.94A;光照强度和温度变化如图12所示。(b)图12光照强度和温度突变图光照强度图为a图，温度为b图，它们分别在0.2S，0.4S发生突变，在此基础上进行不同条件下的仿真，对电压、电流和功率的仿真图进行分析。（1）温度固定25°C，光照固定1000W/m2图13变步长的输出仿真结果图由图13可知，电流在8A左右轻微波动，电压在18V左右轻微波动，从开始到稳定的过程用了0.035s左右，且在达到稳定的过程中波动较小。图14变步长的输出和理想仿真结果图从图14可以得知，变步长的实际输出电压、实际输出电流与理想电压、理想电流的差距不大，电压电流都在理想值上下小幅波动，电压波动范围在17.7V--18V，电流波动范围在7.77A--7.94A。图15定步长的输出仿真结果图从图15可得知，定步长的电流稳定时间高达0.35S，且在达到稳定的过程中波动剧烈，电压达到稳定的过程中波动较小，功率的波动很大。图16定步长的仿真和理想仿真结果图通过图13--图16仿真结果对比，当光照强度和温度为固定的值，扰动观察法U、I大约在0.35S时趋于稳定，而变步长在0.035S左右就趋于稳定，比传统的扰动观察法快了10倍左右，足以证明在固定条件下它的跟踪速度远比传统扰动观察法迅速，且在趋于稳定的时候变步长波动也小得多。（2）温度固定25°C，光照每0.2S突变一次图17变步长的输出仿真结果图从图17可知，在温度固定，光照强度每0.2S突变的情况下，变步长从仿真开始到每次突变之前都能够达到稳定，且突变后到重新恢复到稳定的时间约为0.01S，足以证明其响应速度非常快，且跟踪最大功率点的速度非常快。图18定步长的输出仿真结果图由图18可知，在温度固定，光照强度每0.2S突变的情况下，定步长从仿真开始到第一次光照突变根本来不及跟踪到最大功率点，且突变后再次跟踪达到稳态的时间在0.12S左右，说明其面都环境突变的情况，响应速度缓慢，且跟踪最大功率点的速度也很慢。对比图17和图18，可明显观察到在第一次突变之前，定步长的传统扰动观察法还未达到最大功率点，而变步长在0.035S时就已达到稳态，足以证明跟踪速度在改进后大幅提升。在光照强度突变后，变步长仅0.01S左右就再次恢复稳态，且在恢复过程中波动较小；而定步长花费了0.12S左右，且在恢复过程中波动较大，足以证明变步长的精度更高，面对环境突变响应和达到稳态的速度更高。（3）温度每0.2S突变一次，光照固定1000W/m2图19变步长的输出仿真结果图由图19可知，在该种情况下，变步长每次突变变化情况较小，且再次恢复到稳定状态的时间在0.01S左右。图20定步长的输出仿真结果图由图20可知，定步长从开始仿真直到0.36S左右才第一次达到稳态，跟踪速度很缓慢，对温度突变比较迟钝，响应速度缓慢。对比图19与图20可知，当光照强度1000W/m2不变，温度突变时，可明显观察到在突变时定步长扰动观察法振荡很大，而变步长波动小很多，且恢复到稳定状态也迅速很多。且温度对变步长方法的影响较小，定步长在跟踪期间不仅上下波动，且达到稳定的时间是变步长的十几倍。（4）温度突变，光照突变图21变步长的输出仿真结果图图22定步长的输出仿真结果图当温度和光照强度都突变时，可以看出定步长系统输出的电压、电流、功率突变点在存在一个剧烈的波动，且跟踪的响应速度较慢；反观变步长扰动观察法的收敛性更好，跟踪速度更快，更加稳定。通过以上分析对比，能够有力的证明本文提出的改进方法比传统的扰动观察法更加稳定，跟踪速度更快，更加可靠，收敛性更好与本文之前的理论分析一致。5结论本文主要研究了关于独立光伏电池系统的控制理论，并通过仿真进行了验证。通过查阅文献、提出假设、仿真验证后得出本文的成果：（1）在MATLAB软件构建了光伏发电系统模型，根据文献构建出了光伏电池模型、MPPT算法模块、Boost升压电路、PWM模块等，利用此仿真系统可以方便的进行光伏系统设计，缩短了研究时间，对于光伏系统控制问题的研究很有帮助。（2）MPPT模块为变步长扰动观察法算法模块，相比于传统方法，保留了其结构简单、被测参数少和容易实现等优点，并较为有效的改善了其精度和跟踪速度不可兼得的问题，对于突变情况，能够更从容更快速响应，且再次跟踪到最大功率点所花费的时间大大缩短。参考文献[1]太阳能的优点[J].能源与节能,2016(2):149-149.[2]朱亚杰,李锦堂.太阳能与可再生能源[J].太阳能,1995,04:2-6.[3]何祚庥.可再生能源:人类能源利用的必然趋势[J].中国石油大学学报(社会科学版),2007,23(1):1-6.[4]雷振华.浅析光伏发电的远景[J].商品与质量,2016,000(026):353-353,354.齐胜涛,李浩,刘翔宇.太阳能光伏发电的现状与发展综述[J].科技信息,2011,000(035):349.[5]付光杰,暴蕊,江雨泽,吕春明,周禹彤.基于功率预测变步长扰动