光伏发电最大功率点跟踪方法及控制研究

蒋兵兵

摘 要 面对新时期的大背景，在电力系统当中使用光伏发电具备非常重要的作用。本篇文章主要对光伏发电的最大功率点跟踪方法以及控制进行详细的研究，希望可以给大家带去一些启发。

关键词 光伏发电 最大功率点 跟踪方法 跟踪控制

中图分类号：TP273文献标识码：A

1光伏发电与最大功率点跟踪相关概述

1.1光伏发电系统基本概述

光伏发电主要在半导体的基础上接受光照，进而出现光生伏特效应，并且会把太阳光能进行转化为相应的电能，属于非常关键的一种技术。在光伏发电当中，太阳能电池属于比较基本的装置，而光伏发电系统指的就是把太阳能更好的转变为电能的一种发电系统。由于光伏電池输出的是具备非线性的曲线，因此，外界的条件出现一些变化时，关于光伏电池的最大功率点位置也会出现一些变化。为了在不同的条件下，使得光伏电池的功率值得到提高，要不断的使得太阳能转化为电能的具体效率得到改善，这时候使用最大功率跟踪技术是非常必要的。

1.2最大功率点跟踪相关概述

在高效光伏发电系统当中，最大功率点跟踪属于一种非常关键的技术。光伏电池具备的非线性输出特性是比较复杂的，在一定情况下会遭受温度以及光照强度的影响，但是输出却存在不同以及比较唯一的最大功率点。面对均匀的光照环境，PV阵列输出的P-U属于单峰曲线，MPPT控制算法包含非常多的方面，其中比较常用的有：扰动观察法、恒定电压跟踪控制法以及电导增量法等。在现实的应用过程中，周围建筑物阴影会对PV阵列具备较大的影响，进而输出相应的多峰曲线，由此出现非常多峰下MPPT的具体算法，主要包含：代数算法以及人工智能算法，人工智能算法具备很好的适应性以及准确度，不会对阵列的具体数学模型起到依赖的作用，但是却需要比较多的经验积累以及运行数据，电路的实现比较复杂，MPPT过程会给负载，随机功率振荡或电网造成比较大的扰动。代数算法的计算量比较小，实现简单，搜索轨迹非常明确，但是其准确度以及阵列的数学模型之间具备比较密切的关系，如果处在非均匀的光照条件下，会出现MPPT误跟踪的问题。为了使得上述算法当中的局限性得到更好的解决，在改进的Fibonacci搜索算法的基础上，判断相应的光照类型，确定阵列拓扑结构，在比较均匀的光照下，会使得全局MPP的具体区间范围得到缩小，MPPT就会快速的实现;如果光照出现突变的情况时，需要再次的定义搜索区间实施相应的搜索，一定不可以出现误判的情况;在非均匀的光照条件下，需要划分多重的具体搜索区间，在改进的Fibonacci算法基础上可以很好的算出局部极值，最终求出最大功率。

2光伏发电最大功率点跟踪方法及控制

2.1 MPPT原理

MPPT指的PV阵列的负载阻抗以及输出阻抗之间相互匹配的一个过程，如果两者比较相等，PV阵列会输出相应的MPP。如果负载阻抗RL在不变的情况下，PV阵列在输出阻抗的过程中会遭受外界环境因素的具体影响，一直不断的进行变化，这时候，可以在PV阵列以及负载之间增加相应的DC/DC变化器，对DC/DC变换器当中功率开关管脉冲的信号占空比进行改变来完成相应的调整、更好的控制PV阵列当中的工作电压，保障其工作在MPP中实现相应的MPPT控制。VDC以及IDC属于PV阵列当中的取样电压以及电流。控制部分会按照VDC以及IDC参数，通过MPPT算法对阵列在当前温度以及光照下MPP对应的具体电压值计算，并且会作为DC/DC控制的相关给定值，可以把电压给定值以及实际值送入PI调节器来完成相应的控制，输出DC/DC电路当中的具体功率器件（一般属于MOSFET）的占空比，只有对脉冲信号进行不断的调整，才可以使得PV阵列当中的MPPT以及升压功能得到更好的实现。面对NIE这种条件，阵列输出具备非常多的局部极值点，比较的容易陷入到局部极值点，而造成全局的MPP不能完成输出，但是可以使用多区间的Fibonacci搜索算法对这一问题进行很好的解决。

2.2扰动观察法

前面给出的方法均通过数学模型和工作特性近似得到MPP电压和电流，因此存在一定的不准确性，进而导致太阳能利用率降低。通过扰动观察法MPPT控制，该方法通过检测当前时刻和上一时刻的电压和电流，然后根据前后时刻差值来判断扰动步长增加或者减小进而实现最大功率跟踪控制。为了解决扰动观察法启动跟踪慢的缺陷，采用开路电压和扰动观察结合方法和短路电流和扰动观察结合方法，两种方法在启动过程中能够迅速到达MPP点附近，增加了跟踪速度。扰动观察法的性能与步长紧密相关，步长过大，启动速度增加，稳态性能较差;步长小，跟踪速度降低，稳态性能好。

2.3恒定电压法

通过输出功率曲线可以得知，如果温度比较一定，处在不同的光照强度下，在同一直线上会分布的有最大的功率点，如果使用一条垂线进行代替，可以保障恒定电压的不变，这样可以讲明光伏电池存在的最大功率点以及某一恒定电压存在相对应的情况，因此可以在实验测试的基础上得出在某一温度以及光照条件下的光伏电池最大功率点电压，可以把该电压当作最大功率点的电压Um，因此可以把输出电压在Um处进行稳定的控制，这样可以得出最大的功率输出，其属于恒定电压法的具体思想。该方法具备原理简单以及便于实现的优点，但是同样存在一定的缺点，温度会对开路电压造成一定的影响，这一点非常的容易忽略。

2.4模糊控制方法

扰动观察法和电导增量法在控制过程中，均属于线性控制策略，为电力电子变换器本身为一个强非线性的系统，为此将模糊控制理论应用于光伏最大功率跟踪控制（见图1），将模糊控制与传统MPPT方法相结合，通过模糊原则在线修订传统PI控制器参数，以获得更好的动态性能。

由于模糊控制对控制对象模型要求程度（下转第286页）（上接第284页）低，可以根据经验预先设计模糊规则，明确输入和输出变化关系，通过这种原理变模糊论域MPPT控制策略，将占空比和功率变化量作为输入量，将占空比作为输出量，通过三者间的关系实现最大功率跟踪控制。

2.5人工智能控制法

第一，关于模糊控制算法，其属于一种在模糊逻辑MPPT基础上完成的控制方法。把模糊控制以及PID控制之间相结合，利用模糊控制对PID参数进行在线台阶，可以使得最大功率点处存在的震荡情况降低，从而使得能量损失也大大的降低。第二，关于神经网络控制法，神经网络法是在MPPT控制方法的基础上完成的。该方法具备算法精度比较高的优点，在训练的过程当中，如果利用的光照强度以及温度数据越多，那么精度就会越高，其同样存在一定的缺点：学习过程比较的漫长，控制算法非常的困难，实现比较的困难。

2.6粒子群算法

如果天气比较的晴朗，我们就可以采用相应的均匀光照跟踪方法，也可以称之为混合型的蚁群算法;如果存在局部的阴影情况，我们可以使用局部阴影的具体跟踪方法，也可以称之为非单峰的具体跟踪方法。首先，需要对均匀的光照情况进行详细的分析。如果光照比较的均匀，输出功率曲线会呈现出相应的单峰图形。可以从蚂蚁的视角进行分析，可以忽略地面的高度，我们把蚂蚁的活动空間看做是一种平面上的，也可以称之为是一维的。那么其在一维活动下会出现最大功率的单峰性;其次，纵观局部阴影下的情况，输出功率的具体曲线属于非单峰的具体图形。因此在比较均匀的光照以及曲线单峰的相关情况下，可以使用一维属性的具体蚁群算法;而如果处在局部阴影的环境下，我们可以使用相应的三维属性的具体改进粒子群算法。

3 MPPT方法的选择与展望

在选择MPPT方法时，要对优缺点进行考虑，当然还需要考虑其他的一些因素，包含：实现控制方法的具体程度、传感器类型以及应用领域等，当然最重要的是MPPT方法的效率。目前，对于MPPT方法还在进一步研究和完善中，随着智能控制理论和电子技术的发展，其发展前景和空间巨大。

4结语

综上所述，随着光伏发电技术的快速法展，光伏电池仿真系统可以很好的实现有效跟踪的最大功率点，这时候其振动比较小，输出的最大功率、波形非常的稳定。在对光照强度以及温度进行改变之后，可以对仿真的准确性进行验证，这样可以说明光伏发电系统可以在模糊控制法的基础上实现工作效率的提高，通过科学的仿真验证有助于光伏发电系统状态的稳定发展。

基金项目：湖南铁路科技职业技术学院课题“基于分布式估计算法的光伏系统最大功率点跟踪控制研究”（HNTKY-KT2020-10）。

参考文献

[1] 周东宝，陈渊睿.基于改进型变步长电导增量法的最大功率点跟踪策略[J].电网技术，2015，39（06）：1491-1498.