孙会明，陈 薇

(西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054)

太阳能作为一种新兴的绿色能源，备受人们重视，光伏发电是利用太阳能的一种有效方式，而最大功率点跟踪(MPPT)是光伏并网发电系统的重要控制技术之一。光伏发电与传统的火力发电相比，成本较高。因此，在现有光伏电池的基础上，需充分提高光伏电池的效率，对光伏发电系统进行最大功率跟踪就显得尤为重要［1－2］。

1 光伏阵列特性分析

光伏电池的简化等值电路如图1 所示，由理想电流源Iph、反向并联二极管、串联电阻Rs和并联电阻Rsh构成，各变量的电气特性为

式中，I 和V 是光伏电池的输出电流和输出电压;Io是二极管反向饱和电;n 是pn 结的曲线常数;k 是玻尔兹曼常数;T 为温度;Rs为串联电阻;Rsh为并联电阻。

图1 太阳能电池等效电路

由式(1)可见，光伏电池是一种非线性直流电源。在式(1)的基础上结合文献［2］在Matlab/Simulink 下建立光伏电池特性仿真模块，如图2 所示。

图2 光伏电池仿真模块

模型参数开路电压44.2 V;短路电流5.2 A;峰值电流4.95 A;峰值电压35.2 V;串联电阻0.5Ω;开路电压温度系数－0.55%/℃。控制电池板的输出电压V，当输出V 从0 增加到Voc时，分别在不同的光照条件和温度下，光伏阵列U－I 与P－V 仿真曲线如图3 和图4 所示，温度是影响最大功率点电压的主要因素，且两者成反比关系;光照是影响输出电流的主要因素，且成正比关系。

图3 光伏电池U－I 曲线

图4 光伏电池U－P 曲线

2 算法设计

2.1 粒子群优化算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimation，PSO)是一种新兴的群智能优化算法，其基本思想是通过群体中个体之间的协作与竞争来寻找最优解，群体中的每个个体不仅可从自身的经验中受益，且可从相邻个体以往的经验中受益。……