基于变步长的光伏系统MPPT算法研究

基于变步长的光伏系统MPPT算法研究
沈实叠;姚维
【摘要】最大功率点跟踪(MPPT)技术较大程度上影响着光伏逆变系统的效率,传统的定步长扰动观测法存在MPPT精度和跟踪速度之间的矛盾.文中提出了一种变步长的扰动观测法,并对该算法进行改进.在Simulink中搭建仿真模型,其中MPPT通过改变Boost变换器中开关管的占空比来实现.仿真结果表明该改进算法有效地提高了MPPT精度和跟踪速度.最后,在3 kW样机上采用该改进算法进行实验,验证了该算法的有效性.
【期刊名称】《轻工机械》
【年(卷),期】2013(031)005
【总页数】4页(P55-58)
【关键词】光伏逆变;Boost变换器;最大功率点跟踪;变步长
【作者】沈实叠;姚维
【作者单位】浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027;浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027
【正文语种】中文
【中图分类】TM615.2
目前世界上的非可再生能源日趋枯竭，光伏发电技术也越来越受到重视，光伏发电有可能是最具有发展前景的发电技术之一［1］。

太阳能光伏电池在不同辐照度，
温度等条件下呈现不同的非线性曲线，可运行在不同且唯一的最大功率点上，使光伏电池工作在最大功率点可以最大限度地将光能转换为电能。

因此，最大功率点跟踪(MPPT)技术在整个光伏系统中是十分重要的［2］。

本文设计了一种变步长的
扰动观测法来实现MPPT控制，并在此基础上对其算法进行改进。

1 系统模型
如图1所示，系统采用两级式非隔离逆变器［3］，前级采用Boost变换器完成直流侧光伏阵列输出电压的升压功能以及系统的最大功率点跟踪，后级采用经典的单相全桥逆变器，完成并网逆变功能。

前后两级解耦并互相独立，方便控制。

系统采用TMS320F2808来进行控制，包括MPPT控制，直流母线控制和升压及逆变的脉宽控制等。

图1 两级式光伏系统框图Figure 1 Block diagram of two-stage photovoltaic system
2 Boost变换器
系统的升压部分采用Boost升压斩波电路。

如图2所示，S为开关管，L为电感，VD为二极管，C为直流母线电容。

设开关管S的开关周期为T，占空比为D。

当
0＜t＜DT时，S开通，光伏电池给电感L充电，且U L=U PV。

当DT＜t＜T时，S关断，此时光伏电池和电感L同时给C充电，即U L=U PV－U dc。

因为电感L 在一个周期内的电流平衡［4］，则有
化简可得
图2 Boost电路Figure 2 Boost circuit
系统中，通过DC/AC部分的控制令母线电压，即U dc保持稳定，因此改变占空
比D即可改变光伏电池的输出电压U PV，从而实现其最大功率点的跟踪［5］。

3 光伏电池的特性
在辐照度和温度不变的情况下，光伏电池的U-P曲线是一个以最大功率点为极值
的单峰值曲线。

根据电路原理的知识可知，当光伏电池的输出阻抗和负载阻抗相等时，光伏电池的输出功率最大。

因此，光伏发电的MPPT技术就是使输出阻抗和
负载阻抗相匹配的过程［6］。

在现实生活中，由于外部环境因素的变化(如有云，遮挡等)，光伏板上的辐照度会发生变化。

一般情况下，在相同温度而不同辐照度
情况下的光伏电池U-I和U-P特性曲线分别如图3和图4所示［7］，因此MPPT控制就要求在其变化时能够较快地找到新的最大功率点。

4 MPPT控制算法
4．1 一般扰动观测法
图3 光伏电池U-I曲线Figure 3 U-I curve of photovoltaic cells
图4 光伏电池U-P曲线Figure 4 U-P curve of photovoltaic cells
扰动观测法的基本原理是在光伏电池的输出电压上加一个扰动，然后观察其输出功率的变化，如果功率增大，则继续采用该方向的扰动;反之，则采用反方向扰动，
直到最后系统工作在最大功率点。

因其算法简单、容易实现而被广泛应用于最大功率点跟踪技术上［8］。

然而若扰动量ΔU取值较大，虽然保证了系统跟踪的快速性，但会导致系统在最大功率点附近形成一定幅度的振荡，导致功率的损失。

若扰动量ΔU取值较小，虽然减小了振荡的幅度，却增加了系统寻找最大功率点的时间。

因此，定步长的扰动观测法存在MPPT精度和跟踪速度之间的矛盾［9］。

4．2 变步长的扰动观测法
文中提出一种变步长的扰动观测法，将步长S设为与d P/d U成正比的值，即在
数字电路中，因为系统中MPPT控制是通过改变开关占空比D来实现，因此可得到
其中N=±1为步长变化方向。

当工作点离最大功率点距离较大时，电压以较大步长变化，确保了MPPT的快速性;当工作点越来越靠近最大功率点时，步长自动逐步变小，从而抑制了最大功率点附近的振荡，流程图如图5所示。

图5 变步长的流程图Figure 5 Flow chart of variable-step
文中在Simulink上搭建了光伏逆变并网的仿真模型，并设定在0．8 s时辐照度从1 000 W/m2突变到600 W/m2。

从仿真结果可以看出，当D取0．005时，跟踪到最大功率点后的精度较好，但跟踪速度较慢(图6)。

当D取0．015时，跟踪速度得到改善，但稳定后精度较差，在某些点会产生较大波动(图7)。

当采用变步长的MPPT控制时，跟踪速度和跟踪稳定后的精度都比较好(图8)。

图6 D=0．005时功率-时间图Figure 6 P-t figure when D=0．005
图7 D=0．015时功率-时间图Figure 7 P-t figure when D=0．015
图8 采用变步长时功率-时间图Figure 8 P-t figure when using variable-step 4．3 改进的变步长算法
基于上述变步长的扰动观测法，对其进行进一步的改进。

由光伏电池的特性曲线可得，当电流变化率低于7%时，可认为光伏电池工作在类似恒流源区［10］，此时占空比变化速度取值为原来的3倍，加快了寻找最大功率点的速度。

当电流变化率高于7%时，可认为光伏电池工作在最大功率点附近或类似恒压源区，此时占空比变化速度取原来的十分之一，提高了最大功率点附近的跟踪精度。

MPPT的仿真模型如图9所示，仿真结果如图10所示。

图9 MPPT仿真模型Figure 9 Simulation model of MPPT
图10 采用改进变步长时功率-时间图Figure 10 P-t figure when using improved variable-step
从仿真结果可以看出，改进的变步长扰动观测法在离MPPT点较远时跟踪速度更快，在跟踪到最大功率点附近后振荡更小，更加稳定。

5 样机实验结果
把文中所提出的改进变步长扰动观测法应用到3 kW的样机上，系统启动后，观察光伏电池的输出电压，电流以及功率曲线。

如图11所示，从上到下依次为功率、电流和电压曲线。

图11 光伏电池输出电压、电流和功率曲线Figure 11 U，I，P output curves of photovoltaic cells
样机实验结果表明，MPPT算法启动后，系统经过20 s左右找到最大功率点，电
流逐步上升到最大功率点电流，电压逐步下降到最大功率点电压。

MPPT精度达
到99%，证明该MPPT算法的可行性。

6 结语
针对MPPT技术中定步长扰动观测法的不足，提出了一种变步长的算法，并在此
基础上改进。

从仿真结果和样机实验结果可以看出，改进的变步长扰动观测法提高了MPPT速度，并有效地抑制了在最大功率点附近的振荡，从而提高了整个光伏
逆变并网系统的效率。

参考文献:
［1］周雪松，宋代春，马幼捷，等．光伏并网逆变器的控制策略［J］．华东电力，2010，38(1):80 －83．
［2］张兴，曹仁贤．太阳能光伏并网发电及其逆变控制［M］．北京:机械工业出版社，2011:181－182．
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［4］王兆按，黄俊．电力电子技术［M］．北京:机械工业出版社，2009:103－104．
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［7］王雨，胡仁杰．基于MATLAB的光伏模块输出特性及MPPT的建模与仿真［J］．半导体光电，2012，33(1):18 －21．
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［9］杨永恒，周克亮．光伏电池建模及MPPT控制策略［J］．电工技术学报，2011，26(S1):229 －234．
［10］陈兴峰，曹志峰，许洪华，等．光伏发电的最大功率跟踪算法研究［J］．可再生能源，2005(1):8－11．。