基于U、I、P、T多变量协同控制的MPPT研究

龙涛元，宋国翠

（中山火炬职业技术学院 电子工程系，广东 中山 528436）

太阳能资源近乎无限，利用光伏电池组件直接将太阳能转变为电能是一项具有广阔前景的绿色能源应用技术。当前光伏电池输出特性受垂直入射太阳电池板的光照强度，以及温度影响，且是非线性的。为了尽可能提高太阳能电池输出功率，需要不断地调整后级电路的等效输入阻抗，以确保太阳能电池能够输出最大功率，提高发电效率。因此最大功率跟踪—MPPT（Maximum Power Point Tracking）技术是光伏发电系统研究的热点之一。

当前实现MPPT技术的方法有固定电压法、扰动观察法、增量电导法、模糊控制、神经网络等其它在扰动观察法、增量电导法，以及固定电压法基础上改进的方法[2]。无论哪种MPPT方法，跟踪速度和精度是衡量MPPT方法的最重要技术指标，实现MPPT方法的硬件成本也是重要考虑因素之一。本文提出基于电压（U）、电流（I）、功率（P）（简称 UIPT）多参量的 MPPT控制方法，实现提高跟踪效率和精度，以及较小的硬件开支。

1 UIPT多变量MPPT法

1.1 太阳能电池特性

图1为太阳能光伏电池的等效电路，其中为Iph光生电流，能够反映垂直入射太阳能电池板的光照强度和光照面积；ID为光电池反向饱和电流，是光伏电池内部暗电流，能反映温度对电池板的影响；Rsh为光电池的并联电阻；Rs为光电池的串联电阻；IL为负载电流，即太阳能电池板的输出电流；Uo为负载2端电压，即光伏电池带负载RL时的输出电压。

根据太阳能电池等效电路，可得上述变量之间的相互关系，即太阳能电池的数学模型，见表达式（1）。其中Io为太阳能电池内部等效二极管的反向饱和电流，近似常数；A为太阳能电池内部P-N结曲线；q为电荷常量；k为玻尔兹曼常数；T为太阳能电池环境温度。

图1 太阳能电池等效电路Fig.1 The equivalent circuit of solar cell

考虑Rs非常小，Rsh非常大，根据表达式（1），可知太阳能电池短路输出电流Isc近似等于Iph，即Isc主要受光照强度影响，且光照强度增加，Isc增加；如果不能忽略Rs，则短路输出电流Isc略受环境温度影响，且温度上升，Isc增加。而开路电压Uoc同时受到光照强度和温度影响，根据表达式（1），Uoc与环境温度成反向关系 ，即温度增加，Uoc降低；Uoc与光照强度成正向关系 ，即光照强度增加，Uoc增加。根据太阳能电池的数学模型，可以得到太阳能电池的电压端电压（U）、输出电流（I）、输出功率（P）3个变量在光照强度变化的关系曲线，见图2所示，以及环境温度变化的关系曲线，见图3所示。

图2 温度一定，不同光照强度的U、I、P关系曲线Fig.2 Constant temperature and different illumination， the relation curve of U，I， and P

图3 光照强度一定，不同温度的U、I、P关系曲线Fig.3 Constant illumination and different temperature， the relation curve of U， I， and P

根据图2，图3分析太阳能电池的U、I、P关系曲线可知，光照强度增强，最大输出功率、电流均增加，而最大功率输出点增加，但增加幅度不大；温度增加，最大输出功率略微减小，电流小幅增加，最大输出功率点减小。因此，恒压法是无法确保太阳能电池在温度和光照强度变化时依然保持最大功率输出。增量电导法，即依据dP/dU找出最大输出功率点，尽管在速度和精度上效果都不错，但存在是精度与速度的矛盾关系，另在寻求过程中，环境的变化容易导致增量电导法出现误判。其他改进方法都有其各自的特点，但在控制实现难度，控制速度和精度等方面都存在一定的不足。UIPT多变量MPPT方法考虑简单易实现，也考虑跟踪的效率和精度。

1.2 UIPT多变量协同控制原理

以图 4（a），（b）来说明 UIPT 多变量系统控制原理，现定义第n次采样值电流用In、电压用Un、功率用Pn表示，温度用Tn表示；第n+1次采样值电流为 In+1、电压为Un+1、功率用 Pn+1表示，温度用Tn+1表示。现以连续2次采样的功率大小关系加以说明。

图4 工作电压增加，输出功率点位置变化情况Fig.4 Increasing output voltage，the change of output power

若 Pn+1＞Pn，如图 4（a）所示，无论因光照变强使得第 n+1次功率点在2′，或因光照减弱在2″，以及因光照强度基本不变在2处。只要Pn+1＞Pn，就可以确认Un+1

若Pn+1

在正确判断功率点位置后，需要根据dP/dU的大小自动调整步长大小。UIPT多变量协同控制策略流程图如图5所示。图中εi为电流变化因子，用于判断光照强度是否变化的阀值，ε为在dP<0条件下的电流变化因子，用于判断工作点是在最大工作点右侧与否。kc为步长固定增量因子，kv为根据dP/dU的大小的变步长因子，自行随着dP/dU的大小改变大小和极性，使得在dP/dU=0时，kc+kv=0，即Dk=Dk-1，实现最大输出功率点跟踪。

2 实 验

文中以BUCK变换器作为DC/DC变换电路，建立基于UIPT多变量协同控制的仿真模型如图6所示，工作过程为：检测太阳能电池输出电压和电流，经过MPPT S-Function和PWM模块调节MOSFET的PWM驱动信号的占空比，得以实现改变等效阻抗，使太阳能电池输出电压在最大输出功率点Upm。

实验条件：环境条件——考虑光照强度850持续时间0.2 s，然后上升至 1 000，再持续 0.2 s，然后又降至 900，T=30℃；太阳能电池参数：T=25℃时，Uoc=24 V，Isc=9 A，采用UIPT多变量协同控制仿真获得太阳能电池的输出功率曲线如图7（a）所示，采样固定步长法获得功率曲线如图 7（b）所示。图7（a）与（b）比较，表明UIPT多变量协同控制能够快速稳定地追踪到最大输出功率点。

图5 UIPT多变量协同控制流程图Fig.5 The flow chart of UIPT cooperative control

图6 基于UIPT多变量协同控制的MPPT仿真模型Fig.6 MPPT Simulink model based on UIPT cooperative control

3 结 论

文中提出了基于UIPT多变量协同控制的MPPT算法，该算法避免了误判问题，进行温度补偿，可在复杂的环境条件下实现太阳能电池的最大输出功率跟踪，且具有良好的追踪速度和稳定性。通过Matlab/Simulink建立仿真系统，仿真结果验证了该方法的可行性。

图7 在上述测试环境下，不同MPPT方法下的输出功率Fig.7 The output power of different MPPT in above mentioned test conditions

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