局部阴影条件下光伏发电MPPT的研究

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局部阴影条件下光伏阵列最大功率点跟踪方法对比研究

方法易困于局部ＭＰＰ，在局部阴影条件下跟踪精
度往往过低。而基于智能优化的ＭＰＰＴ方法虽然适用于各类阴影情况，但是在跟踪过程中存在精度
不确定性问题，并且往往有特殊的要求，如人工神经网络法需要大量的训练样本，模糊逻辑控制法
收稿日期：２０１３．１２ — ２４
的主要思路是：如果出现了局部阴影，首先找到负载
基金项目：浙江省自然科学基金青年基金项目（ＬＱＩ３Ｅ０７０００４）、浙江工业大学自然科学基金重点项目（２０１２ｘｚｏｏ７）、浙江省自然科学基金重点项目（ＬＺＩ２Ｅ０７００３）、浙江省自然科学基金资助项目（ＬＱ１４Ｅ０７０００１）作者简介：梁晓莉（１９９０一），女，浙江籍，硕士研究生，主要从事光伏发电及并网控制技术研究；戚军（１９８１一），女，浙江籍，讲师，博士，主要从事新能源发电与并网技术、电力系统控制研究。
选取以及提高发电效率提供借鉴。
关键词：局部阴影；光伏阵列；多峰最大功率点跟踪（多峰ＭＰＰＴ）；跟踪准确度；功率振荡
中图分类号：ＴＭ６１５文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ３０７６（２０１５）０４ — ００１２－０６

建筑物阴影遮挡对MPPT电压及发电量的影响

建筑物阴影遮挡对MPPT电压变化及对发电量的影响具体结合11kWp（20*2）光伏阵列系统进行模拟计算，相关参数配置如表1，光伏阵列布置如图1。

共4个方阵，每行方阵10块组件，每2个方阵共20块组件为一串，共2串；方阵间距2.3米排布，逆变器为10KW组串式逆变器，有两路MPPT，为突出模拟阴影遮挡这个影响因素，方阵西侧距离约1.6米增加一睹高墙，长度4米，高度3米左右。

当冬至日太阳高度角较低时，第一串第二排和第二串的两排都将受到高墙的遮挡，遮挡的面积随着太阳方位角的变化而变化。

表1 参数配置图1 光伏阵列布置和建筑高墙位置示意图光伏方阵的阴影遮挡情况和太阳方位角有关，通过PVsyst可以挑选春分、夏至、秋分、冬至4个典型日太阳辐射量对发电量影响较大，当光强较低时，阵列的发电量已经很低，表2列举了16:30阴影时刻的光强和阴影开始的时间及对应的光强。

（在PVsyst→Tools→Solar parameters调取）下图是四个典型日下午15:00方阵的阴影遮挡情况。

03.21号春分日遮挡情况06.22号夏至日遮挡情况09.23号秋分日遮挡情况12.21号冬至日遮挡情况不同阴影下会带来不同的I-V曲线，如冬至日下午15:00，组串中有部分电池片已经被遮挡，因组件含有旁路二极管，I-V曲线会由原来的单峰变为双峰甚至多峰，从而引起IV曲线呈现非线性、多峰值，遮挡比例有3种。

由上面四个典型日下午15:00阴影遮挡情况，可知，冬至日12.21号下午15:00电站第一组串的第二排及第二组串的两排都被遮挡，具体如下：第一排：无遮挡。

第二排：最西侧两块组件出现遮挡。

第三排：最西侧第1~5块组件出现遮挡。

第四排：最西侧第3~6块组件出现遮挡。

通过PVsyst进行模拟，可得出此刻以上遮挡情况下的组串的I-V 及P-V曲线。

(在PVsyst→Project Design→Module Layout调取)。

如下：第一路组串I-V及P-V曲线：可看出，圈出的为第一路组串1、2两排方阵的I-V及P-V曲线在叠加之后的曲线，虚线部分为没有阴影遮挡情况下的理论的I-V及P-V 曲线，可以看出，①、第一路组串在冬至日下午15:00的理论MPP点功率为2.44KW，阴影遮挡情况下的实际MPP点功率为2.04KW，辐射损耗为3.3%，电性能参数损耗为5.7%。

局部阴影下光伏阵列最大功率追踪(MPPT)算法

设定为 1/16 遮阴、1/4 遮阴、1/2 遮阴和正常。在设计重构算法
时，需要对光伏组件的遮阴程度进行判别，即对“遮阴度”模
型的输出结果进行分析。“遮阴度”模型的实质就是对不同遮
阴条件下的光伏组件进行准确诊断[5-6]。
本文在欧氏距离与余弦相似度的基础上，提出了一种基
于“遮阴度”模型的新型多峰全局最大功率点跟踪重构算法。
1 重构算法
光伏阵列受到局部遮阴时，实际情况中各组件的遮阴程度不尽相同。根据这种局部遮阴的特点，本文将遮阴程度分别
收稿日期：2019-03-19 基金项目：国家自然科学基金项目（61674097）；江苏高校品牌专业建设工程资助项目（PPZY2015A033）作者简介：赵俊霞(1979—)，女，河南省人，硕士，讲师，主要研究方向为新能源芯片设计技术。E-mail: worldas@
离。假设二维空间中两个点 ( 1, 1)和 ( 2, 2)，归一化为单位 12 + y12 ) ( x12 + y12 )
(1)
2019.9 Vol.43 No.9
1528
研究与设计
B(
x2
,
y2
)
(x22 + y22 ) (x22 + y22 )
(2)
欧式距离为：
D =
对于大型光伏阵列，当上空因积云遮挡阳光或是表面泥水积累较多时，其部分组件受光面积会随时间变化，整个光伏阵输出的工作电压会迅速下降，最高可能降到设计标准的 40%，功率失配问题也更加显著[1-4]。本文提出了一种基于“遮阴度”模型的新型多峰全局最大功率点跟踪算法，用其将不同遮阴程度的光伏组件进行分类和重新配置，可在不增加额外补偿阵列的情况下提高光伏阵列系统的输出功率。

局部阴影最大功率点MPPT算法研究

、ｌ寸【
５４３２１Ｏ
５５５４５３５２５１５
１３
外界负载很小时，光伏组件输出电流较大，
流的影响等因素，那么这些因素互相作用最终会
外界负载较大时，光伏组件输出电流小于阴影部
０引言
光伏阵列的输出特性进行了分析，根据ＭＰＦ算Ｐ法的原理提出针对局部阴影问题的ＭＰＴ算法实Ｐ
太阳能发电作为一种新兴的绿色能源，以永现方法，具有一定工程实际应用价值。
影条件下光伏阵列的输出特性进行了数学建模分析，结果表明，带检测环节的ＭＰＰＴ算法有更好的适应
性和稳定性。 Fra bibliotek关键词：光伏阵列；输出特性；局部阴影；最大功率点跟踪中图分类号：Ｔ６５Ｍ１文献标识码：Ａ
出特性发生改变，Ｐ—Ｖ曲线不再是简单的单峰曲线，而是含有多个局域最大峰值。多峰的输出特
其中
Ｃ＝（一，／。ｅ１）（）２
Ｃ＝（／／一１／ｎ（：Ｉｏ。）Ｉ１一，／ｍＩ）。式中：Ｉ为短路电流；。。
摘要：光伏阵列作为太阳能光伏发电系统的基本发电单元，容易受到阴影的影响。在局部阴影条件下，
光伏阵列的输出特性发生改变，相应的功率电压曲线含有多个局域峰值，使常规的最大功率点跟踪算法

局部阴影下光伏阵列呈多波峰特性的MPPT算法研究

ＧａｏＪｉｎｈｕｉ，ＭａＧａｏｆｅｎｇ，ＹａｎｇＹａｎｑｉａｎ
（ＨｅｎａｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｈｏｔｏｖｏｈａｉｃＭａｔｅｒｉａｌ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，
ＴｈｅＭＰＰＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｕｄｙｏｆＰＶａｒｒａｙｗｉｔｈｍｕｌｔｉ－ｐｅａｋｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｐａｒｔｉａｌｓｈａｄｏｗ
描判别法，分别从短路电流和开路电压处向中间聚拢扫描峰值并比较大小，直到找出真正的最大功
率点。仿真结果表明，该算法在局部阴影下不会陷于局部峰值，能够快速跟踪最大功率点，明显提高
ＨｅｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｘｉａｎｇ４５３００７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＰＶｍｏｄｕｌｅｓｗｉｔｈａｂｙｐａｓｓｄｉｏｄｅｉｎｐａｒｔｉａｌｓｈａｄｏｗｏｆｔｈｅｓｈｉｅｌｄｉｎｇ，ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｐ－Ｕｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅｉｓｃｏｎｓｔｉ — ｔｕｔｅｄｂｙｍｕｈｉｐｌｅｌｏｃａｌｐｅａｋ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｎｇｌｅｐｅａｋＭＰＰＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｎｏｔａｃｃｕｒａｔｅｌｙｔｒａｃｋｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔ．Ｉｎｏｒ・ｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｉｎｔｏａｌｏｃａｌｐｅａｋ，ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｏｆＰＶｍｏｄｕｌｅｓｉｎｐａｔｒｉａｌｓｈａｄｏｗ，ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ，ｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅ ‘ ｇａｔｈｅｒｔｈｅｐｅａｋｓｃａｎｍｅｔｈｏｄ’ ，ｇａｔｈｅｒｐｅａｋｆｒｏｍｔｈｅｓｈｏｒｔｃｉｒ — ｃｕｌｔｃｕｒｒｅｎｔａｎｄｏｐｅｎｃｉｒｃｕｉｔｖｏｌｔａｇｅｔｏｔｈｅｍｉｄｄｌｅａｎｄｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｓｉｚｅ，ｕｎｔｉｌｆｉｎｄｔｈｅｒｅａｌｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｃａｎｎｏｔｂｅｔｒａｐｐｅｄｉｎｌｏｃａｌｐｅａｋ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｑｕｉｃｋｌｙｔｒａｃｋｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔ，ａｎｄｉｍ—

局部遮阴下的光伏发电系统多峰MPPT控制研究

局部遮阴下的光伏发电系统多峰MPPT控制研究光伏发电是目前运用广泛的可再生清洁能源,其中光伏发电系统的一个重要技术是最大功率点跟踪(MPPT)。

可是在实际应用中,光伏阵列的很容易出现被局部遮挡现象。

此时,光伏电池功率输出曲线上会呈现多个极值点的情况,因此就会造成经典的最大功率点跟踪方法难以避免的会只能搜索到某一个局部最大值。

所以,对于局部遮阴情况下的太阳能电池发电组件的最大功率点跟踪算法的研究是很有必要的。

论文介绍了光伏发电系统的组成、分类及运用,分析了太阳能电池组件的发电原理和输出特性。

阐述了热斑效应的发生原因与解决方法,对局部遮阴下P-V 曲线呈现多个峰值的原因进行分析,而且还研究了其太阳能电池的物理模型和数学模型。

总结了几个经典MPPT算法与多峰MPPT算法,总结出这些方法的优势与缺陷。

论文介绍了基本粒子群算法(PSO)的原理及设计流程,对于其不易追踪到全局最优值且寻优速度慢、收敛精准度不高等不足,本文采用了一种改进型的回退PSO 算法,随后对所提算法的性能给出几个函数试验分析,测试结果表明回退粒子群算法不仅在寻优精度还是在收敛速度方面都比基本PSO算法更优秀。

针对回退PSO算法在多峰值寻优上的优势,适用于局部遮阴情况下的MPPT控制中,然后在Simulink中搭建了回退PSO算法MPPT控制模块的整个系统模型,得到的结果分析证明该算法对多峰MPP的跟踪具有良好的快速性与精确性,从而完成光伏电池处于局部阴影下MPPT的全局寻优。

最后对控制系统中每个模块的仿真模型进行搭建,并对整个控制系统进行仿真研究。

仿真结果显示此算法可以将最大功率点快速且精确跟踪到,还有系统的输出功率一直在最大功率点电压周围,成功证明了此算法的可行性和有效性,从而提高了局部遮阴情况下太阳能光伏发电系统的输出效率。

光伏发电系统中的MPPT技术研究

光伏发电系统中的MPPT技术研究随着环保意识的不断提高，太阳能作为新一代清洁能源正成为人们关注的热点。

而光伏发电系统是利用太阳能转换为电能的一种重要技术。

然而，在光伏发电过程中，太阳能电池板输出功率与辐照度和温度等因素密切相关，因此需要采用最大功率点跟踪（MPPT）技术来实现光伏发电系统的最大转换效率。

本文将探讨MPPT技术在光伏发电系统中的应用研究。

一、MPPT技术的原理及分类最大功率点跟踪技术(MPPT)是一种分析太阳能电池在不同辐照度和温度下的工作特性的技术，以确定太阳能电池的最大工作点，使太阳能电池输出的电能转换效率最高。

MPPT技术原理有两种：模拟和数字。

模拟MPPT技术是使用一些传统的电路器件进行电压或电流变化的测量，通过计算求解出最大功率点，并控制电荷控制器输出电压和电流来不断调整太阳能电池板工作点。

相对而言，数字MPPT技术则采用数字信号处理器（DSP）或微控制器（MCU）等数字电路对太阳能电池板的电压、电流和输出功率进行实时监测和分析，然后通过软件算法来实现最大功率点跟踪的控制。

根据控制极点的不同，MPPT技术还可以分为定态响应型和动态响应型。

定态响应型是指在实际操作中，控制器对太阳能电池板电压、电流和输出功率的计算公式固定不变。

而动态响应型则采用更为灵活的控制方法，可以根据太阳能电池板的瞬态特性实时调整计算公式，以确保最大功率点具有更强的稳定性和实用性。

二、MPPT技术在光伏发电系统中的应用研究MPPT技术在光伏发电系统中得到了广泛的应用。

其中，目前较为流行的是基于动态响应型数字控制器的MPPT技术。

该技术采用多种功率点跟踪算法，实现太阳能电池板工作点的快速、精确和稳定跟踪，提高了光伏发电系统的效率和可靠性，具有广泛的应用前景。

在实际应用中，MPPT技术还有许多值得探讨的问题。

例如，如何优化MPPT算法，提高最大转换效率和动态响应特性；如何选取合适的数学模型和控制算法来构建MPPT系统；如何集成MPPT控制器与光伏发电系统的其他控制模块等。

局部阴影下光伏阵列的三步MPPT算法

２三步骤全局ＭＰＰＴ算法
极管并联在每个光伏组件上。串联光伏组件的Ｉ — Ｖ和Ｐ — Ｖ特性曲线，如图２所示。当阵列电流ｉ＜Ｉ。时，旁路二极管不导通，
收稿日期：２０１７ — ０３一Ｏ５
作者简介：尹立敏（１９７８一），女，博士，副教授，主要研究方向：电力系统控制及稳定．电子邮箱：Ｙｉｎｌｉｍｉｎ６６＠１６３．ｃｏｎ（ｒ尹立敏）；１５５８５２３３２４＠ｑｑ．ｃｏｎ（ｒ吕莉莉）；２７９６０５２３２＠ｑｑ．ｃｏｎ（ｒ雷钢）；５１３２６９３９４＠ｑｑ．ＰＡｌｍ（齐敏）
第３７卷第６期
２０１７年ｌ２月
东
北
电
力
大
学
学
报
Ｖｏ１３７．Ｎｏ．６
ＪｏｕｒｎａｌＯｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｄｅｃ。２０１７
１６
东北电力大学学报
第３７卷
ｉｐｖｌ＝ｉｐｖ２，ＰＶ和ＰＶ２共同输出功率，阵列电压等于各组件电压之和；当ｉ＞Ｉｃ２时，二极管ＶＤ２导通，ＰＶ：被旁路，只有ＰＶ输出功率，此时串联阵列具有和ＰＶ。相同的输出特性。从图２中可以看出，其Ｉ — Ｖ曲线呈两级阶梯状，Ｐ－Ｖ曲线出现两个峰值点。

局部阴影条件下光伏阵列MPPT模糊控制最优算法

DOI! 10.1'878/ki.jnu/t.2018.04.013刘建成1局部阴影条件下光伏阵列m p p t模糊控制最优算法摘要针对局部阴影条件下，光伏阵列功率-电压（H Z)特性曲线呈现多个峰值，导致最大功率跟踪（MPPT) 易陷入局部问题，本文了基于负载压反馈糊控制相结合的M PPT算.通过负压闭环控制系统输出功稳定到最大功率点附近，糊控制跟踪到最大功率点.负压反馈了多，景的局部问题，模糊控制r提了收敛速度.同时，本文了粒子群在粒子切换过程中开关器件上过压过大问题.Matlab仿真和硬件实验验证了本文的可和实.关键词电压闭环控制；模糊控制；最大功率追踪;局部阴影中图分类号TK513.4文献标志码A 〇引言太阳能是一种清洁、高效和永不衰竭的新能源.光伏发电是将太阳能转化为电能的主要技术.光伏系统主要伏 "DC/DC电路、太阳能控制器负成光、辐、天，伏佳工作状态.如伏系统快速追大功率点，伏发电的重要研究方向.阴况下光伏 H Z特线多象[1].传统的MPPT%Maximum Power Point Tracking)算法，如扰动观察法[2(、电导增法[']、糊控制[4电]，虽然算法复杂，对硬件要求不高，但会陷人优值.文献[:电]提出的粒子群算法（PSO)能避免陷人优值，但追踪时间长，粒子中，粒子的随机致电能大，引起过大振铃和过冲，损坏开关器件.文献[8]提出了基于电压扫描的MPPT方法，为全局扫描方式，未闭环控制，当进行电压扫描时，扫电压点要一的时间，导致算法收敛速 .文献[9]提出功率线扫描的MPPT方法，虽然能电压扫描的范围，值的误判，但是当从电0V时冲过大，为了判断全值点，需要知道光伏二数.问题，本文提出种基于电压闭环控制和模糊控制的MPPT算法.该算法不仅有效规算法陷人优值和粒子群算法产冲现象的问题，避免大电值点的出现，的全局扫描算法提高了 MPPT的收敛速度.1局部阴影条件下的光伏阵列特性收稿日期2017电1电6资助项目江苏省自然科学基金重点项目% BE2015692)作者简介建成，男，高级实验师，研究方向为仪器仪表、电路与系统.000419@1南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协新中心，南京,210044伏电的二 [10]，近似等效电路如图1所示，由电流源P、二极管W、串联电阻t、并联电阻T组成.光伏阵列输出电流M和电压Z表达式分别如式％1)和式％2)所示.M =Zi'T(/P R h-M)!/Z,T(VMF\ \Z%1)、Z-w\—\Z•Ts •eZ t •e Z))-T，=Z+ M --M)-W(TM •e^ZZ))-TM，%2)式中，M和Z分别为二极管的反向饱和电流和热感电压，w为兰伯特474建成.局部阴件下光伏 M P P T模糊控制最优算法.LIU Jiancheng.OptimDfi^zzy control for MPPT of photovoltaic Dray under partial shadow方程.如图2 ，为阴影条件下的光伏出，分种下 3x3光伏阵列的串并联（S P)方式[11]搭建了仿真模型.设置光伏阵列的如表1，图3为光伏阵列的H X 线.Table 1表1两种情景下外部条件参数External condition parameters under two scenariosa.情景1情景温*z)强/(P/m2)condl251000情景1cond215500,ond120800情景215500,ond315300 2 M P P T系统模型图2 S P连接方式示意Fig. 2 Schematic diagram of SP connection modesBoot电路™作为光伏系统的控制电路.系统框图如图4 ，e为光伏，M z "Z z分别为伏出电流和电压，F、F分为B〇〇s t电路的输人输出电容，分别为电感和二，iL、vL 分别为负载电阻T的电流和电压局典型的光伏 D C/D C变换拓扑图有4种：升压型电路％B o o t)、降压型电％Bu c k)、升/* 电路（Boost-Bu c k)和库克电路％C u k).由于Boost电路、易实现，电效率高，因3基于电压的M P P T最优模糊控制算法本文提出的M P P T算法包含2个阶段.第1个阶段:控制光伏的输出电压％V v)，伏图3光伏阵列的H V曲线 Fig. 3H-V curve of photovoltaic array^ i 保丞』飪夕名学报（自然科学版），2〇18# 10(4):473-479Journal of Nanjing University of Information Science and Technology% Natural Science Edition) ,2018,10(4) ：473-479475阵列的整个电压区间，比较得到最大功率点附近的电压值;第2阶段:利糊控制大功率点电压值附近进大功，伏系统大功率点.3.1基于负载电压闭环控制基于负载电压闭环控制的扫描算法流程，如图 5所示.首先初始化参考电压（Ze )为光伏阵列开路电压（Zc)的20%'13(、扫方向标志位（Flag_ref )为1(1 向电加的方向扫描，-1 向电：的方向扫描）、扫志位over_flag 为0 ( 1 I 扫，0 未）、扫进计数（#为0以扫进值Zage .初始成后，通比差值阈值#，判断Z z 是否达到指定电压Ze，如果未达到指定值则通过差值的正负来判断如新值.如果小于Ze，采用式(3 )，以步长yS增加的值，反之采用式(4)，以长S的值.然后通过计算-%dp /du (dp 为光伏电池输出功值，du 为光伏电出电）判断Ze 附近会出值.如果向电压增加方向扫描，-0时会出值;如向电方向扫描，-大于0时会出值.如检测到出值糊控制进值的追踪.通过比较dp 与阈值％的大小判断是否值点，当dp y%时，明Ze 附近的大峰值处，保存当值的电压值.如果判断值处，糊控制继续进大功率追系统大功率点.图5 MPPT 算法流程Fig. 5Fow chart of MPPT algorithm476建成.局部阴件下光伏 M P P T模糊控制最优算法.LIU Jiancheng.OptimDfi^zzy control for MPPT of photovoltaic Dray under partial shadow 当Z z Ze或者Ze附近局部峰值的电压值后，当电压扫描方向，以Zag继续新Ze进行电压扫描，Zage为更新Ze的步进值，该值越扫，但扫描时长.扫中如果Z f〇，改扫描方向，如果大于Zc，明扫，将 o ver_flag置为 1.全局电压扫将Ze更新为保存的最大功的电压值局大功率点后，通比较dp 与阈值+的大小来判断，当dp大于#时，明发，重新初始化进行下次扫局如果 <Zr e f:w = 1 - (Z z+*)/(Z+)Z)，⑶如果:w = 1 - (Z z-*)/(Z+)Z)，（4)式中，w为占空比，）Z为负载电压的变化量.3.2模糊控制电压扫描时系统只能扫电近.为提高追，在电扫，糊控制算法伏快速大功率点.本文丨人出的模糊控制器.选取光伏时刻输出功率差值与电压差值的比值B(-的)B(-作为输人，如式（5) ：)P =H(-) - H(k -1)，)z = Z(-) - Z(- - 1)，J(5)B(k)=A P/A Z P，.)E(k) =B(k) - B(k - 1).M a md a ni方法作为模糊控制器的，解糊方法为法.将模糊控制器的输人和输出定为5 糊子集，分负大（NB)、负（NS)、零(ZO)、正（PS)和正大（PB).输人/输出量的隶数如图6，入/输出量的论域，的范围.模糊规则如表2所示.表2模糊规则表T a b l e2 Fu zz y ru l e ta b l eNB NS ZO PS PB NB PB PS PB NS NBNS PB PS PS NS NBZO PB PS ZO NS NBPS PB PS NS NS NBPB PB PS NB NS NB-8-6-4 -2 0 2 4 68X^p/dua.输入dp/6ub■输人图6隶属度函数F i g.6 M e mb ers h i p f un ctio ns-5-4-3-2-1012345o u l p u t lc.输出AD4仿真实验结果分析为验证电压闭环控制的电压追踪效果，在1下设置仿真参数如表3所示，每当Z z追踪到Z e，停留0本1S后Z e步进Z age，续追扫 I Z a，扫.由图7可以看出，Z p Z能够快速地追Z r e f近.图（为算法仿真，仿真参数如表4 .环境初始为 1，0.1s为 2由：[线为基于电压闭环控制和扰动法的线，黑线表3验证步骤2仿真参数T a b l e3S i mu latio n p ara m eters f or vali d atio n ste p2数数值Z初始值输56*2Z a g e输10#输1Z m a*116为基于电压闭环控制和模糊控制的跟踪曲线由人图8^i保丞』飪夕名学报（自然科学版），2〇18#10(4):473-479Journal of Nanjing University of Information Science and Technology% Natural Science Edition) ,2018,10(4) ：473-479477图7电压扫描Fig. 7 Voltage scan 和稳定性上都有很大提图9粒子群算法仿真结果Fig. 9 Simulation results of PSOalgorithm中可以看出，无论收敛速度还是最后的稳定性黑线都优于红线. 5硬件实验结果分析表4本文算法仿真参数Table 4 Simulation parameters of the proposed algorithm数数值Z e f初始值*262Z a g e*10+*1Z m a x*120Z m n*20Fig.8图8本文算法仿真结果Simulation results of the proposed algorithm图9为下粒子群算法的仿真.初始环为 1，5“ 为 2.可以看出本文提出的算法粒子群算法（PS0)，在收敛速度文搭建了硬件实验系统，验提算法.控制电 B〇〇st电路，控制器T I公司的DSP28335，PWM DSP高精度脉宽调制模块（HRPWM)，A/D DSP AD，电集 *传感器ACS758LCB-050B，电流取样范围为-50~50 A，电压采样采用霍尔电压传感器WHV-AS5S6,电压测量范围为0~500 V，IGBT驱动器选用落木源KD101.图10为文硬件实物平台，图11为光伏，器输出特线.模拟器实验参数如表5 .图12为实验，黄线为光伏器输出电压，蓝线为电传感器输出，电传感器输出值为光伏器实际电出的25%可n图12a)电压扫描算法设置初始扫描电压Ze为5 V，使先稳定在 5 V，50 ms后开始算法，Z z24 V近可（图中可以看出实验仿真算法基本一致可目较10硬件实验平台Fig. 10Hardware experiment platform478建成.局部阴件下光伏 M P P T模糊控制最优算法.LIU Jiancheng.OptimDfi^zzy control for MPPT of photovoltaic Dray under partial shadow 图11光伏模拟器控制界面Fig. 11 Interface for photovoltaic simulator control图12b的粒子群算法，可以看出收敛速度，还是稳定性，本文算法大提升.表5光伏模拟器实验参数Table 5 Experimental parameters of photovoltaic simulator数数值开路电压/V42短路电流/a 1.628最大功率/W29.35最大功率点电压/V24大功点电/• 1.2226结论粒子群算法搜索时间长、算法差的问，本文提出了一种基于负载电压反馈扫描的最大功算法局电压闭环控制粗略电置，然糊控制快速追值，该方式不仅算法复杂，追速度快，高，而且硬件的精度要求不高，易于硬件实现.a.本文算法b.粒子群算法图12硬件平台实现光伏MPPTFig. 12 Implementation of photovoltaic MPPT on the hardware platform文献R efere n c es[1]邵伟明，程树英，林培杰，等.局部阴影下光伏阵列M PPT算法及实现[J].电源学报，2016，14(1):27-34SHAO Weiming，CHENG Shuying，LEU Peijie，et al.MPPT algoritlim and realization for photovoltaic array under partial shadow' J] .Journal of Power Supply，2016,14(1) ：27-34[2] Esram T，Chapman P L. Comparison of photovoltaic array-maximum power point tracking techniques [ J ]. IEEETransactions on Energy Conversion，2007，22 ( 2):439-449[3]侯文宝，张刚，田国华.一种改进自适应电导增量法在伏系统的[J].电气传动，2017,47(9):6499HOU Wenbao, ZHANG Gang，TIAN Guohua. Improvedadaptive incremental conductance algorithm forphotovoltaic system [ J ]. Electric Drive，2017，47 ( 9 )：64-69[4] Chin C S，Tan M K，Neelakantan P，et al. Optimization ofpartially shaded PV aray using fuzzy MPPT[ C] (IE E EColloquium on Humanities，Science and Engineering，2011:481-486[5] Zhou L，Wu Z X，W angG S，et al. An intelligent fuzzycontroller for maximum power point tracking in partiallyshaded photovoltaic systems [ C] //!2015 7th InternationalConference on Intelligent Human-Machine Systems andCybernetics，2015: 345-348[6]季亚鹏，孙万鹏.粒子群算法在光伏阵列多峰MPPT中的[J].电工电气，2013 (4):33-35JI Yapeng，SUN Wanpeng. Application of particle swarmoptimization algorithm in global maximum powerpoint^i保丞』飪夕名学报（自然科学版），2〇18#10(4):473-479Journal of Nanjing University of Information Science and Technology% Natural Science Edition) ,2018,10(4) ：473-479479tracking for photovoltaic array ' J ]. Electrotechnics Electric，2013 (4) ：33-35朱艳伟，石新春，但扬清，等.粒子群优化算法在光伏阵列多峰最大功率点跟踪中的应用[J ].中国电机工程学报，2012,32(4):42-48ZHUYanwei，SHIXinchun，DANYangqing，etal.Appli- cation of PSO algorithm in global MPPT for PV array [J].Proceedings of the CSEE，2012,32(4):42-48李月芳，周皓.一种基于全局最优M PPT算法的研究[J].电气传动，2015,45(12):31-34LI Yuefang，ZHOU Hao. Research on a new algorithm based on global optimal MPPT[ J] .Electric Drive，2015, 45( 12) ：31-34朱啸行，袁越，傅质馨.考虑多点局部阴影的光伏阵列建模及复合型最大功率跟踪算法研究[j ].电网与清洁能源，2012，28( 9): 56-61ZHU Xiaoxing，YUAN Yue，FU Zhixin. Modeling of photovoltaic array witli multi-]3artial shadows and study of tlie hybrid maximum power point tracking algorithm [ J ].Power System and Clean Energy，2012,28(9) :56-61 [10] Jain A，Sharma S，Kapoor A.Solar cell array parametersusing Lambert W-function[ J] .Solar Energy Materials &Solar Cells，2006，90( 1) :25-31[11] Syafaruddin，Karatepe E，Hiyama T. ^Artificial neural network-polar coordinated fuzzy controller based maximumpower point tracking control under partially shaded conditions [ J] .H E Renewable Power Generation，2009，3( 2) : 239-253[12]高任龙，谢桦，陈宁，等考o s电路在光伏发电系统中的应用[J].电源技术，2012,36(3):377-379GAORenlong，XIE Hua，CHENNing，et al. A pplication ofboost circuits in photovoltaic power generation [ J ].Chinese Journal of Power Sources，2012,36(3) :377-379 [13] Patel H，Agarwal V. Maximum power point trackingscheme for PV systems operating under partially shadedconditions[ J] .IE]EE Transactions on Industrial Electron-ics，2008,55(4):1689-1698Optimalfuzzy control for MPPTof photovoltaicarray under partial shadow conditionsLIU Jiancheng11 Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology ( CICAEET)，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing 210044Abstract Under t h i e condition of partial shiadow，the power-voltage(P-V)characteristic curve of photovoltaic arraypresents multiple peaks.In the multi-peak case，the conventional ma x i m u m power point tracking (M P P T)algorithmi s prone to f a l l into local optimal solution，which affects the solar energy conversion efficiency.This p M P P T algorit!im based on fuzzy control wi t!i load voltage scan.At first，the voltage scanning m et!iod i s used to q ly reach the ma x i m u m power point，and then the fuzzy control algorit!im i s used to point."The algorit!im improves the convergence speed of M P P T under multi-{)eak condition，which can so lem of voltage spike produced on the switch tube during the particle switching.The feasibility a the algorithm are verified by Matlab simulation and hardware experiments.Key words voltage scan；fuzzy control；max i m u m power point tracking；partial shading。

考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略

伏发电产业发展迅速，人们对光伏发电的研究取得了众多成果，逐渐进入实用化阶段。在光伏发电系统中，光伏电池的输出功率受温度、光照强度等外界条件的影响，具有较强的非线性特点。为了最大限度地将光能转变成电能、降低成本，寻找光伏电池最优工作点，即最大功率点追踪技术就成为光伏
Ｖ０ｌ＿３２Ｎｏ．１１
ＮＯＶ．２０１６
中图分类号：ＴＭ９１４
文献标志码ｔＪＭＰＰＴ优化控制策略
赵兴勇，张慧生２，王凯武２，苟之２，王帅
（１。山西大学电力工程系，山西太原０３００１３；２．国网山西省电力公司临汾供电公司，
发电的关键技术ｆ１１。对于在统一光照情况下的单峰
ｃｏｎｔｒｏｌｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｔｈｅｔｒａｃｋｉｎｇａｄｊｕｓｔｍｅｎｔａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌ
暖墨
ＣｌｅａｎＥｎｅｒｇｙ
第３２卷第１１期２０１６年１１月文章编号：１６７４ — ３８１４（２０１６）１１－０１１４ — ０４
电网与清洁能源
ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍａｎｄＣｌｅａｎＥｎｅｒｇｙ
光伏发电具有清洁、可再生、取之不尽等特点，
正逐步成为世界能源组成中的重要部分。我国的光

全局MPPT算法在局部阴影下的动态性能研究

全局MPPT算法在局部阴影下的动态性能研究尹立敏，吕莉莉，雷钢，齐敏(东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012)摘要:在局部阴影的条件下,对于传统的全局最大功率跟踪算法，通常只在静态或光照突变时进行研究。

当外界环境持续变化时，其动态性能的研究就会存在不足。

为了提高全局最大功率跟踪算法在局部阴影下的动态性能，文中提出了将功率闭环法与扰动观察法和改进的猫群算法结合的复合式算法，该算法有效实现了在动态多峰下快速跟踪全局最大功率点，并利用仿真验证了新算法的可行性，使光伏发电的效率有所提高。

关键词:局部阴影;功率闭环法;猫群算法;动态性能;最大功率点跟踪中图分类号:TM615 文献标识码:A文章编号:1001-1390(2018)11>0052>06Research on the dynamic performance of global MPPT algorithm under thepartial shadowY in Lim in,Lv L ili,Lei Gang,Qi Min(School of Electrical Engineering,Northeast Electric Power University,Jilin132012, Jilin,China)Abstract ：Under the condition of partial shadow,the study of the traditional global maximum power tracking algorithm is usually conducted in static or light mutation.When the external environment is constantly changing，the study of its dynamic performance w ill be inadequate.In order to improve the dynamic performance of the global MPPT algorithm under the partial shadow,this paper puts forward a composite algorithm which is the combination of the power closed loop method and perturbation method of observation and improved cat swarm algorithm，this arithmetic effectively real-izes the fast tracking of global maximum power point under the dynamic multim odal,and the simulation is used to verify the feasibility of the new algorithm,which improves the efficiency of photovoltaic power generation.Keywords ：partial shadow,power closed-loop algorithm,cat swarm algorithm,dynamic performance,maximum power point tracing〇引言太阳能利用最常见形式是光伏发电[1],一般将光伏电池串并联构成光伏组件。

局部阴影下基于SFSPSO算法的光伏MPPT控制策略研究

局部阴影下基于SFSPSO算法的光伏MPPT控制策略研究局部阴影下基于SFSPSO算法的光伏MPPT控制策略研究摘要：光伏发电技术在可再生能源领域具有重要的应用价值，而最大功率点跟踪（MPPT）算法被广泛应用于提高光伏发电系统的效率。

然而，当光伏阵列受到局部阴影的影响时，MPPT算法的性能将受到限制。

为了解决此问题，本文提出了一种基于自适应小范围粒子群优化（SFSPSO）算法的光伏MPPT控制策略。

该策略通过动态调整粒子群的初始位置和速度，并引入了个体和群体适应度系数的自适应变异机制，能够实现在局部阴影下的高精度MPPT。

1. 引言随着能源需求增加和环境问题的加剧，可再生能源的应用变得越来越重要。

光伏发电作为其中的一种技术，具有资源丰富、无污染、可再生等特点，在能源转型中发挥着重要作用。

然而，光伏发电系统的效率主要受到光照条件的影响，尤其是当光伏阵列受到局部阴影的影响时，会导致光伏阵列中存在多个局部最大功率点（LPP），从而影响光伏系统的发电效率。

2. 光伏MPPT控制策略的研究现状目前，常用的光伏MPPT控制策略主要有Perturb and Observe (P&O)、Incremental Conductance (IncCond)和Hill Climbing (HC)等。

然而，这些传统的MPPT算法在面对局部阴影条件时往往存在一些问题，如易陷入局部最大功率点、响应速度较慢等。

3. SFSPSO算法原理SFSPSO算法是一种基于粒子群优化（PSO）算法的改进算法，通过增加自适应变异机制和引入适应度系数来提高算法的搜索能力。

算法的基本过程包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、计算适应度、更新个体和群体最优位置等。

4. 基于SFSPSO算法的光伏MPPT控制策略为了应对局部阴影条件下的光伏MPPT问题，本文提出了一种基于SFSPSO算法的控制策略。

该策略首先根据阴影信息对粒子群进行初始化，并动态调整其位置和速度，通过自适应变异机制增加粒子群搜索空间。

局部阴影下最大功率点追踪技术应用

局部阴影下最大功率点追踪技术应用概述：太阳能光伏发电系统中，由于各种原因，如阴影，气象条件等，系统整体的性能往往会受到影响，其中包括最大功率点的位置和系统的发电量。

在纯硅晶体太阳能电池中，因为只有一个二极管，整个电池组串在阴影下，会出现短路现象，能够输出的电流被限制，从而造成功率下降。

因此，对于硅晶体太阳能电池来说，在阴影下最大功率点（Maximum Power Point，简称MPP）的位置比较难以确定。

局部阴影下最大功率点追踪技术（Smart Maximum Power Point Tracking，简称SMPT）就是为了解决这一问题而发展起来的技术。

SMPT技术的优点：SMPT技术适用于各种类型的太阳能光伏发电系统，具有以下优点：1. 提高发电效率SMPT技术可以在改善阴影下的电池电流限制情况下，定位到最大功率点，从而提高发电效率，增加发电量。

2. 提高太阳能光伏发电系统的稳定性SMPT技术可以快速地跟踪光照条件的变化，对阴影等异常情况进行反应，调节系统的输出功率，保持系统的输出稳定。

3. 降低光伏发电系统的维护成本SMPT技术可以检测和预测系统的故障，及时协调调控系统，保证系统稳定性，从而降低系统维护成本。

技术的实现：SMPT技术将一个电流、电压传感器和微控制器结合起来，对太阳能电池的电流和电压进行采样，然后运用一定的算法来控制温度和故障情况，跟踪MPP的位置。

SMPT技术有两个主要的实现方式：集中极半导体开关和电感电容网络。

集中极半导体开关：这种技术利用一个微控制器来控制一个中转器，中转器上有一串离散的开关和一个输出孔。

在局部阴影和非阴影下，微控制器为中转器提供控制信号，间接控制输出孔的电流和电压。

这种控制方式很复杂，但能够较好地跟踪MPP的位置。

电感电容网络：这种技术利用多个铸件衔接的电感和电容节点，在中转器上使用调制信号实现电流控制。

这种技术的优点在于它使电池能够在阴影下输出最大功率，同时避免了额外的复杂性。

局部阴影下最大功率点追踪技术应用

局部阴影下最大功率点追踪技术应用局部阴影下最大功率点追踪技术（Partial Shadow Maximum Power Point Tracking，PS-MPPT）是一种应用于光伏电站的高效能量转换技术。

在光伏电站中，光伏板通常由多个电池组成，而这些电池在太阳光照射下产生电能。

由于一些原因，例如建筑物、树木或者其他障碍物的遮挡，光照可能会受到阻碍，导致电池的输出功率降低。

为了充分利用光能，提高光伏电站的发电效率，PS-MPPT技术应运而生。

该技术通过跟踪电池上的最大功率点（Maximum Power Point，MPP），实时监测光照强度的变化，调节电池电压和电流的输出，以达到光伏电池的最佳发电效果。

PS-MPPT技术的应用主要包括以下几个方面：1. 光伏电站发电增益：当光照条件发生变化，如遮挡部分光伏板的阴影移动，传统的MPPT技术无法有效跟踪最大功率点。

而PS-MPPT技术能够实时监测光照强度的变化，并根据阴影的位置和强度，调整光伏板的工作状态，从而最大化发电效率。

2. 光伏电站稳定性提升：PS-MPPT技术还可以提高光伏电站的稳定性。

在部分阴影下，光伏板产生的电流可能不稳定，且容易产生反向电流。

而PS-MPPT技术可以实时调整光伏板的电压和电流输出，保持光伏板的稳定工作状态，提高光伏电站的整体稳定性。

3. 故障检测和故障排除：PS-MPPT技术可以实时监测光伏电池的输出功率，并与预期功率进行比较，如果发现功率下降，就可以判断光伏电池可能存在故障。

通过分析功率下降的原因，可以及时排除故障，减少光伏电站的停机时间，提高光伏电站的运营效率。

局部阴影下最大功率点追踪技术是一种能够提高光伏电站发电效率和稳定性的重要技术。

它能够实时监测光照强度的变化，并通过调整电池的电压和电流输出，最大限度地利用光能。

随着光伏电站的不断发展和应用，PS-MPPT技术有望在未来得到更广泛的应用。

局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪专利分析

局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪专利分析光伏系统的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）是提高光伏发电效率的关键技术。

在局部阴影条件下，光伏系统的最大功率点跟踪变得更加复杂。

本文将对局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪专利进行分析。

一、局部阴影条件下的问题这些问题会导致光伏系统的功率输出下降，影响光伏发电的效率和稳定性。

因此，如何在局部阴影条件下实现光伏最大功率点跟踪成为一个重要的研究领域。

1.专利名称：一种基于光伏最大功率点跟踪的方法及装置该专利公开了一种基于光伏最大功率点跟踪的方法及装置。

该方法通过监测光伏系统的电流和电压，实时计算功率值，并根据功率值的变化调整电流和电压的输出，以达到光伏最大功率点的跟踪。

该专利的创新之处在于提出了一种新的计算方法，可以实时计算功率值，并通过调整电流和电压的输出进行动态追踪。

该方法可以在局部阴影条件下精确地跟踪到光伏最大功率点，提高光伏发电的效率。

2.专利名称：一种基于微分模型的光伏最大功率点跟踪装置该专利公开了一种基于微分模型的光伏最大功率点跟踪装置。

该装置通过建立光伏系统的微分模型，对光伏系统的电流和电压进行实时监测和计算，并根据微分模型的变化调整电流和电压的输出，以达到光伏最大功率点的跟踪。

该专利的创新之处在于提出了一种新的跟踪方法，可以通过建立微分模型对光伏系统进行动态调整。

该方法可以精确地跟踪到光伏最大功率点，在局部阴影条件下提高光伏发电的效率。

三、总结通过对局部阴影条件下光伏最大功率点跟踪专利的分析，我们可以看到在实现光伏最大功率点跟踪方面，研究者们提出了各种创新的方法和装置。

这些方法和装置通过监测和计算光伏系统的电流和电压，并根据其变化调整输出，实现了在局部阴影条件下的光伏最大功率点跟踪。

然而，目前的专利中仍存在一些问题，如计算方法的复杂度、调整输出的精确度等。

因此，未来的研究可以进一步优化算法和改进装置，以提高光伏最大功率点跟踪的精确度和效率，进一步推动光伏发电技术的发展。

局部阴影下最大功率点追踪技术应用

局部阴影下最大功率点追踪技术应用随着太阳能光伏发电技术的快速发展，太阳能发电已成为全球可再生能源中最重要的一种方式，其效率和可靠性对于太阳能电池板的设计和运行至关重要。

在实际环境中，由于各种因素的影响，太阳能电池板的发电效率并不总是处于最佳状态。

局部阴影是一种常见的影响因素，当太阳能电池板局部被遮挡时，会导致电池板功率输出的急剧下降。

局部阴影下最大功率点追踪技术的研发和应用成为了提高太阳能光伏系统效率的重要途径之一。

局部阴影下最大功率点追踪技术，简称为PSMPPT（Partial Shadow Maximum Power Point Tracking），是一种用于太阳能电池板的技术，其主要目的是在局部阴影的情况下，确保太阳能电池板能够始终工作在最佳的功率输出状态。

这项技术的应用不仅可以提高太阳能光伏系统的整体发电效率，还可以延长太阳能电池板的使用寿命，降低光伏系统的维护成本。

在局部阴影下最大功率点追踪技术的应用中，主要包括以下几个方面：1. 阴影检测与识别技术局部阴影下最大功率点追踪技术首先需要对阴影进行检测与识别。

通过感知器件和控制算法，可以实时检测太阳能电池板上的阴影情况，并对阴影的位置和范围进行准确识别。

这为后续的最大功率点追踪提供了重要的数据基础。

2. 功率点追踪算法在局部阴影下，太阳能电池板的最大功率点会随着阴影的变化而发生变化。

需要开发一种适应性强、稳定性好的功率点追踪算法，以实时跟踪太阳能电池板的最佳工作状态。

目前，常用的功率点追踪算法包括模糊逻辑控制、人工神经网络控制、改进型P&O控制等。

3. 控制系统设计局部阴影下最大功率点追踪技术需要一个高效的控制系统来实现功率点追踪算法的实时调整。

控制系统需要能够及时响应光照状况的变化，实现太阳能电池板的最佳工作状态。

4. 实时监测与优化调整在太阳能光伏系统的实际应用中，局部阴影情况是不断变化的。

实时监测局部阴影的变化情况，并对功率点追踪算法进行优化调整，是保证系统高效运行的重要环节。

阴影光照下光伏发电系统最大功率点跟踪控制研究

阴影光照下光伏发电系统最大功率点跟踪控制研究太阳能发电是利用光伏电池的光电效应将光能转变为电能的过程,它是人类利用太阳能源的一个重要应用,是当下最具发展前景的新能源技术。

该应用的难点在于如何保证光电转换效率,并使系统稳定运行。

常用的方法是对光伏阵列进行最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制。

然而在实际情况中,光伏阵列在光照不均匀的情况下会发生失配效应,导致电能损失甚至引起电池发热烧毁。

为避免这种现象的发生,需在光伏电池组件两端并联旁路二极管,以分担过大的电流,但旁路二极管的引入会改变光伏电池的电气特性,使得光伏阵列的输出功率出现局部极值,影响了MPPT控制的效率。

为此,本文对不均匀光照下光伏发电系统最大功率点跟踪控制技术进行了研究,具体工作内容包括:首先对光伏发电系统的结构做了简要介绍,确定以Boost升压电路作为光伏发电系统MPPT 电路的直流变换器。

在此基础上,推导了光伏电池数学模型并进行仿真,得到了光伏阵列在均匀光照条件下的输出特性曲线;然后在分析光伏阵列等效阻抗调节原理的基础上,比较了几种常用的MPPT跟踪方法的优劣势,并通过仿真验证了部分方法所存在的问题,以及其解决方法的有效性。

其次推导了不均匀光照条件下的光伏电池数学模型,通过仿真得出了光伏阵列在受到不同程度的光照时,其I-V特性曲线会呈现出多膝形状,P-V特性曲线呈现出多峰形状的结论。

随后给出一种线性约束函数,利用该函数重新整定工作点使其落在全局最大功率点所属的电压范围内,再以该工作点为起始点,通过滞环比较法重新跟踪到光伏阵列的最大功率。

最后搭建仿真模型验证其可行性。

然后为改善MPPT控制器输出纹波的问题,本文给出了一种具有高增益、低输出纹波的开关电感并联交错Boost电路。

在理论分析开关电感结构以及并联交错结构的基础上,分别推导出这两种结构的升压增益和输出纹波,并通过仿真验证了开关电感并联交错Boost电路的优势。

局部阴影下最大功率点追踪技术应用

局部阴影下最大功率点追踪技术应用局部阴影下最大功率点追踪技术是太阳能光伏发电系统中常用的一种技术，它可以在遮挡或局部阴影情况下，实现光伏电池组件的最大发电功率输出。

在太阳能光伏发电系统中，光伏电池组件是将太阳能光线转化为电能的核心部件。

当电池组件受到阴影的遮挡时，其输出电流和电压会受到影响，从而导致发电功率下降。

为了克服这一问题，局部阴影下最大功率点追踪技术应运而生。

实现局部阴影下最大功率点追踪的关键在于控制电池组件的工作状态，使其始终工作在最大发电功率点上。

这一技术通常需要使用一种称为最大功率点追踪器（MPPT）的电路来实现。

MPPT电路根据电池组件的输出电压和电流的变化情况，动态地调整电池组件的工作电压和电流，以实现最大发电功率输出。

在局部阴影下，由于只有部分电池组件受到遮挡，其余的部分仍能正常工作。

MPPT电路通过监测电池组件的输出电压和电流，可以识别出受阴影影响的电池组件，并通过调整其工作电压和电流，使其负载匹配到最大功率点。

MPPT电路还可以动态地调整未阴影电池组件的工作电压和电流，以进一步提高整个光伏电池组件的发电效率。

局部阴影下最大功率点追踪技术的应用具有重要的现实意义。

它可以提高光伏发电系统的发电效率。

在传统光伏发电系统中，如果发生局部阴影，整个系统的发电功率会大幅下降。

而采用最大功率点追踪技术，可以有效地避免发电功率下降，最大程度地利用光能资源。

该技术可以提高系统的稳定性。

局部阴影会导致电池组件之间的发电功率差异，如果不进行调整，可能导致系统的不稳定，甚至损坏电池组件。

而MPPT电路的应用，可以实现对电池组件的精细控制，在局部阴影下保持系统的稳定运行。

该技术还具有广泛的应用前景。

随着太阳能光伏发电系统在城市和农村地区的普及，局部阴影下最大功率点追踪技术的研究和应用将具有重要意义。

局部阴影下最大功率点追踪技术的应用将为太阳能光伏发电系统的发展提供更多的可能性。

局部阴影下光伏阵列的MPPT综合优化

排列方式优化最大功率跟踪，虽然能够有效提高最大功
中，必须将光伏电池通过串并联组成光伏阵列。但是，
率点跟踪精度，但是计算结构复杂，必然会延长控制时
由于云层、树木、房屋的遮挡，光伏阵列所受光照强度不
间。文献 [7]提出一种混合蛙跳算法，虽然能够有效提
均匀，使得整个阵列的输出特性曲线出现多个峰值，传
0
引
高多峰值输出的最大功率跟踪效率，但是增加了控制
言
太阳能由于其清洁无污染的特性成为新能源开发
难度。文献 [8]采用模糊控制进行最大功率点跟踪控
制，所采用的控制结构复杂，难以提高控制效率。
和利用的主要对象之一，随着智能电网的快速发展，光
Matlab/Simulink 平台上搭建了光伏发电系统的仿真模
[1]
处于阴影下时，输出特性曲线会出现多峰现象，使光伏
发电效率降低，降低了能源利用率。传统的最大功率跟
踪，如电导增量法、恒定电压法、扰动观察法等
[2⁃5]
受到局
部峰值的影响，难以找到最大功率点，无法实现最大功
本文在分析研究局部阴影下光伏阵列输出特性的
伏发电并网的可靠性得到提高，促进了光伏产业的快速
基础上，对传统的电导增量法进行模糊控制，并结合粒
[1]
发展和进步。光伏阵列由光伏电池串并联链接组成，
子群优化算法对光伏阵列进行联合控制，同时在
光伏电池受光照强度的影响巨大，当一组光伏阵列局部
2019 年 6 月 1 日
第 42 卷第 11 期

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第32卷第2期2 0 1 7年5月青岛大学学报（工程技术版）JO U R N A L O F Q IN G D AO U N IV E R SIT Y (E &T )Vol. 32 No. 2May 2 0 17文章编号：1006 - 9798(2017)02 - 0081 - 05; D O I:10.13306/j.1006 - 9798.2017.02.015局部阴影条件下光伏发电M P P T 的研究孙成正，朱孝立，赵春柳(安徽财贸职业学院，安徽合肥230601)摘要：针对光伏发电系统传统的最大功率点跟踪算法在局部阴影下发生算法失效、功率损失较大以及无法准确找到最大功率点等问题。

通过局部阴影下光伏阵列的理论分析，在M atlab /Simu -lin k 环境下搭建3.5 k W 单级式光伏并网逆变器仿真模型，并基于粒子群算法的全局最大功率点跟踪控制策略，对局部阴影遮蔽下的光伏阵列进行最大功率点跟踪，采用M atlab /S im u lin k 仿真软件，对局部阴影条件下光伏阵列M P P T 进行仿真研究。

仿真结果表明，当不均勻光照发生时，光伏阵列输出功率曲线存在若干个局部最大功率点LM P P 1、LM P P 2、LM P P 3，随着不均勻光照对象的增加，功率曲线的“阶梯状”越来越明显，光伏阵列特性受其影响越来越大。

因此，该控制策略能够快速准确地实现均勻光照和不均勻光照条件下的光伏阵列最大功率点跟踪，有效地提高了光伏发电效率和实际应用水平。

关键词：光伏发电；不均勻光照；模型；粒子群算法；局部阴影；全局最大功率点跟踪中图分类号：T M 7 文献标识码：A光伏阵列在发电过程中不可避免会被云层、建筑物、灰尘等物体遮挡而产生不均勻光照现象，采用传统的最大功率点跟踪（maximum power point tracking ,M P P T )法（恒定电压法、干扰观测法、电导增量法）容易陷人局部最大功率点（local maximum power p o in t , LM P P )而导致功率大量损失[14]。

因此，不均勻光照条件下光伏发电 M P P T 控制策略应运而生。

针对不均勻光照条件下的M P P T 控制，于成海[5]提出采用以C o rte x -M 3为内核的高性价比单片机，带复合策略以提高控制精度；张渊明等人[6]通过扫描电压得到最大功率点的大致范围，后结合电导增量法实现M P P T ;吴昊天等人m 则采用瞬时扫描法和扰动观察法进行大功率点跟踪；D . N guyen 等人-1« 主要对光伏阵列的结构进行电气重构和增加硬件电路，但其不足是增加系统的控制难度及成本；T . N o g u ch i 等人[〜13]提出前期通过实时数据测量、特殊的电路配置或冗长计算，使光伏阵列在局部阴影遮蔽下进行最大功率点跟踪，但这些方法需要增加额外电路配置或者相应的计算冗长[14]。

近年来，随着人工智能的不断发展，以模糊控制、神经网络、遗传算法为代表的智能算法也逐渐在M P P T 中得到研究和应用[15_18]。

基于此，本文以不均勻光照条件下的光伏阵列模型为基础，采用基于粒子群算法的全局M P P T 智能控制策略进行最大功率点跟踪，并通过M atlab /S im u lin k 进行仿真及实验验证。

仿真和实验结果验证了本文所提出的控制策略是可行、有效的，能快速高效地追踪到光伏阵列在不均勻光照下的最大功率点，提高了光伏发电系统在局部阴影遮蔽下的发电效率，从而进一步提升了光伏发电的实际应用水平。

1光伏阵列模型光伏电池的工程模型为,1A .B 式中，U 。

和I s 。

分别为光伏电池开路电压和短路电流;和I m 分别为光伏电池最大功率点电压和电流。

h cl l ~A (eu /(B U 〇^ -1)]1iU ^yuo c l n ( 1 —(1)收稿日期：2016 -09 - 19;修回日期：2016-12-05基金项目：安徽省高等学校自然科学基金重点项目（K ；I2C)14A007)作者筒介：孙成正（1976 -)，男，安徽肥西人，副教授，主要研究方向为光伏发电和智能控制技术。

E m a il: suncheiigzheiig0715@163. com82青岛大学学报（工程技术版）第32卷光伏电池的工程模型如图1所示。

考虑光照强度S 和环境温度T 对光伏k 电池的影响，将和J m 四个参数修正为AS = S/Sr e f - 1A T = T -T r e f Kc = Isc(S/Sie{) (1 + a/\t)U f o c = U o c (1 — c /\t ) (1 + b /\S )Im = (S /S r e f ) (1 +a/\t )= U m (l — cAt ) (1 + bAS )式中，S = 1 000 W /m 2;T =25 °C 。

光伏组件由多个光伏电池单元通过串并联构成，串联光伏组件工程模型如图2所示。

若所有单元光照强度相同，则流过串联光伏电池单元的电流一致。

当发生不均匀光照时，以组件中某个电池单元被遮蔽为例，正常光照条件下的电池单元正常发电，而被遮蔽的电池单元将出现不同的工作状态。

若被遮蔽电池单元的短路电流4 >该单元输出电流JP ，二极管V D 导通，电阻艮被旁路，该单元继续输出电压；否则，二极管V D 关断，一部分电流经A 产生一定的压降和功率损失，从而影响整个组件的输出特性。

由图2可以看出，光伏组件在不均匀光照条件下的输出电压为(2)(3)(4)(5)(6) (7)图1光伏电池的工程模型u t = ^U 1(S )-^Uj (S j )(8)式中，认为正常光照条件S 下的电池单元输出电压为被遮蔽电池单元分别在对应光照强度S ,下的电阻压降分别为该组件电池单元总数以及被遮蔽电池单元数量。

由p 个串联光伏组件、g 组支路并联而成的光伏阵列模型为I =i ~ 1U = rrm x d ]U tl U t 2，…，Y ]U t q (9)式中，U 和J 分别为光伏阵列输出电压和输出电流为第t 条串联之路输出电流。

-2基于粒子群算法的全局MPPT 控制策略粒子群算法（（particle swarm optim ization ,PSO )最早起源于模拟鸟群的觅食过程。

假设鸟群在一定范围内觅食，鸟群中的每只鸟都有可能找到最多的食物，将每只鸟看作一个粒子，即可认为粒子群中的每个粒子都有可能是最优解；鸟群中的每只鸟会随机寻找不同区域内的食物，并通过叫声向其他鸟传达自己是否找到食物及食物的数量，以便使鸟群最快找到最多的食物。

同理，粒子之间的相互合作保证粒子群算法的寻优过程快速精确[19]。

对于多极值函数，粒子群算法具有快速准确寻找全局最优解的优点。

在粒子寻优过程中，第个粒子在第々+1次迭代时更新自身位置和速度的方程[%为v,(^ + l) = Z L i i ,(k ) + C j f j C p ,( k ) — x t (k )) -\- C2r 2( g t (k ) — x t (k ))(10)•X,(々 + 1 )= •!',(々）+ （々 + 1 )(11)式中，々为迭代次数= 1，2，3，…，为粒子总数;w 为惯性权重系数，w 的存在使粒子在相邻时刻的速度互相影响，体现了粒子的“记忆”能力；C l 和G 为学习因子；体现了粒子个体经历对速度的影响；体现了粒子群经历对速度的影响和^分别为第z 个粒子的速度和位置；九和&分别为第z 个粒子的个体最优位置和全局最优位置。

定义A 为粒子的适应值，用于表征粒子所在位置的优劣程度，则九和A (^)分别为J 工,（々 + 1) A (x ,(々 + 1)) > A (户,（々））\p , (k ) X ( p ,(k )) > A (x , (^ + 1))m ax '! A (ii (々）），A (2'2 (々）），…，A (i ,… (々））} (13)p ,(k )= X (g , (k ))(12)条件1功率曲线如图4所示。

2) 在14块光伏组件中，其中1块光照条件为S =700 W /m 2,另外13块组件光照条件为S = 1 000 W /m 2。

其功率曲线和局部放大图如图5和图6所东。

3) 在14块光伏组件中，其中1块光照条件为S =700 W /m 2，另1块光照条件为S = 400 W /m 2，其余12块组件光照条件为S = 1 000 W /m =。

其功率曲线和局部放大图如图7和图8所东。

第2期孙成正，等：局部阴影条件下光伏发电M P P T 的研究83在不均匀光照条件下，采用粒子群算法对光伏阵列进行最大功率点跟踪，粒子群算法流程图如图3所示，其原理如下：1) 对粒子进行初始化。

粒子的初始位置为〇〜^〇。

，令惯性权重系数1〃=0.8，学习因子£：1=1.2，£：2 =1. 8。

2) 更新粒子个体和全局最大功率。

对每个粒子进行函数优化，分别计算出对应的适应值，得到粒子的个体和全局最优值，并对其进行更新。

3)根据式no )和式m )，分别更新粒子的速度和位置。

4) 设定终止条件为：迭代次数大于20,或者粒子间的最大电压差小于光伏阵列开路电压的0. 5%。

3模型仿真研究通过对光伏电池阵列模型及M P P T 控制策略的研究，采用M a tla b /S im u lin k 仿真软件，对局部阴影条件下光伏阵列M P P T 进行仿真分析，搭建3. 5 k W 单级式光伏并网逆变器仿真模型，光伏阵列采用14块完全一致的光伏组件串联而成，在光伏并网发电的同时进行M PPT 仿真验证。

组件仿真参数如表1所示。

图3粒子群算法流程图表1光伏组件参数开路电压U 〇c/V短路电流/S C /A 最大功率P m /W 峰值电s u m/v 峰值电流im /A 37. 478. 53240. 830. 237. 94光伏组件的光照条件如下：1) H 块光伏组件的光照条件均为S = 1 000 W /m =。

图5条件2功率曲线图6条件2局部放大图84青岛太学学报(.1程技术版）第32卷图8条件3局部放大图由仿真结果可知，当不均匀光照发生时，光伏阵列输出功率曲线存在若干个蓐部最大功率点L M PP 1、 L M PP 2和L M PP 3,随着不均句光照对象的増加，功率曲线的“阶梯状”越来越明显，光伏阵列特性受其影响越来越大，不管是均匀光照还是不均匀光照条件，粒子群算法均能准确跟踪光伏阵列的最大功率点，验证了理论研究的准确性=。