部分遮挡下光伏组件MPPT技术研究
2019-06-15李芷萧袁旭峰胡实高志鹏朱余林
李芷萧 袁旭峰 胡实 高志鹏 朱余林
摘 要： 因云雾、植物、建筑等物体遮挡，或光伏器件本身的不一致性，可能导致多个功率极值出现，从而使传统的最大功率点跟踪方法失效。在光伏组件出现多功率极值的条件下，采用合理最大功率追踪算法，不陷入局部最大功率点，找到全局最大功率点值得研究。文中提出结合粒子群优化和常规最大功率点跟踪的复合算法，用于实现最大功率点跟踪，并与常规最大功率点跟踪算法进行仿真实验比较。以解决光伏组件工作在恶劣条件下的严重功率失配问题，提高光伏组件的能量转换率，保护光伏组件不受损坏。
关键词： 部分遮挡; 光伏组件; MPPT技术; PSO算法寻优; 功率极值; 局部最大功率点
中图分类号： TN366?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2019）12?0066?06
Abstract： Multiple power extreme values may appear due to the blocking of objects such as clouds， plants， and buildings， or the inconsistency of photovoltaic devices themselves， thus invalidating the traditional maximum power point tracking method. Therefore， it is worth studying how to avoid falling into the local maximum power point， and find the global maximum power point by adopting the reasonable maximum power tracking algorithm in the condition that multiple power extreme values appear in photovoltaic components. The composite algorithm combining the particle swarm optimization with conventional maximum power point tracking is proposed in this paper， which is used for achieving the maximum power point tracking and comparing with the conventional maximum power point tracking algorithm in the simulation experiment. The results show that the proposed algorithm can solve the serious power mismatching problem of the photovoltaic components working in the bad condition， improve the energy conversion rate of photovoltaic components， and protect the photovoltaic components from being damaged.
Keywords： partial occlusion; photovoltaic component; MPPT technology; PSO algorithm optimization; power extreme value; local maximum power point
0 引 言
光伏（Photovoltaic，PV）組件发电由于清洁、环保和灵活的配置，已成为新能源发展的主流[1]。光伏组件输出功率随机波动，需要使用最大功率点跟踪法（Maximum Power Point Tracking，MPPT）实现最大功率输出。在均匀光照强度下，光伏组件的P?U输出特性曲线呈单峰形态。然而，因云雾、植物、建筑等物体遮挡，或光伏器件本身的不一致性，可能导致多个功率极值出现，从而导致常规MPPT法的失效[2?3]。文献[4?6]使用直接输入电压或功率控制、扰动观察法（Perturbation and Observation，P&O），电导增量法（Incremental Conductance，Inc Cod），线性近似和模糊逻辑控制方法。文献[7?8]介绍了部分阴影下光伏组件的数学物理模型，分析了光伏组件的输出特性与阴影情况下的阴影量、光照强度和环境温度之间的关系，介绍了各种不同的MPPT法。为了解决这种故障，一些研究已经提出了全局搜索算法[9?13]，用于扫描PV模块的P?U特性曲线，并确保PV模块的工作点收敛到全局峰值。文中提出结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和常规MPPT法的复合算法，首先通过PSO算法预测计算最大功率输出值，然后根据预测的负载功率变化得出最大功率点附近的输出电阻，以控制升压电路的占空比，结合常规MPPT法微调，实现最大功率跟踪。本文设计一个不同遮挡情况的最大功率追踪仿真实验，并通过Matlab/Simulink平台进行了仿真验证。
1 光伏组件的等效电路与数学模型
1.1 光伏组件模型与特性分析
图1 光伏组件等效电路
式中：[Isc]，[Id]和[I0]分别为光伏组件的短路电流、流过光伏组件二极管的电流和PN结反向饱和电流;[Rs]，[Rsh]和[R]分别为光伏组件的串联电阻、并联电阻和负载电阻;[U]，[I]分别为光伏组件的输出电压和输出电流;[q]为单位电子的电荷量;[A]为二极管的质量因数;[K]为玻尔兹曼常数;[T]为热力学温标[7?8]。
当太阳辐射光照强度没有超过2个太阳常数时，式（5）的误差在允许范围内。式（5）～式（10）中：[Gref]，[G]分别为太阳辐射光照强度的参考值和当前值;[Um]，[Im]分别为光伏组件最大功率点的电压和电流;[Tref]，[Tc]分别为光伏组件温度的参考值和当前值;[a]，[b]分别为光伏组件的短路电流温度系数和开路电压温度系数。
在工程应用中，单个PV输出电流很小，需要串并联光伏组件，假定[ns]，[np]分别为光伏组件的串联块数和并联块数，因此，同一光照下光伏组件的数学模型为：
1.2 光伏组件模型与特性分析
当光伏组件被部分遮挡或本身器件特性不一致时，可能导致局部热斑和电流回流的出现，有必要在光伏组件旁增加旁路二极管和阻塞二极管，此时式（11）不再适用。为了简化分析，两个串联的光伏组件模型如图2所示。
图2 光伏组件串联模型
假使PV2受到了部分遮挡，其光照强度S2小于PV1的光照强度S1，这时PV2的短路电流[Isc2]小于PV1的短路电流[Isc1]，此时光伏组件的输出特性发生了变化。倘若外界条件不改变，则光伏组件的负载阻抗决定其工作在I?U，P?U特性曲线的位置。若使外界负载阻抗不断增大，则光伏组件的输出电流[I]不断变小，并联在PV2的二极管D2由导通到截止。当D2导通的阶段[Isc2图3 光伏组件I?U特性图、P?U特性图
将其扩展到n个遮蔽系数逐渐减小的光伏组件，每个光伏组件模块的输出电流为[Isc1]，[Isc2]，…，[Iscn]，[Isc1>Isc2>…>Iscn>0]，可得出光伏组件的I?U输出特性如下：
2 最大功率跟踪控制
2.1 常规最大功率跟踪法
目前，应用较为广泛的最大功率追踪算法主要有扰动观察法、电导增量法及其衍变算法。下面就常规最大功率跟踪法的工作原理进行阐述。
1） 扰动观察法。通过[P=UI]计算初始功率P1，设定一个电压扰动[ΔU>0]，計算得到扰动后功率P2，如果P2>P1，则增大DC/DC电路占空比，且沿当前方向继续设定扰动（可控制改变步长）;反之沿相反方向设定扰动;循环n次，使其工作在最大功率点附近[8]。扰动观察法流程如图4所示。
图4 扰动观察法流程图
2） 电导增量法。依[P=UI]，通过对[U]求导，得：
当[dPdU>0，U
将上述3种情况代入式（16）可得：当[U
依[dIdU]与[-IU]比较，动态调节输出电压，使之达到最大功率点跟踪。
2.2 粒子群算法
图5 电导增量法流程图
2.3 基于PSO法的復合MPPT控制
实际上，部分遮挡情况的光伏组件问题可以近似为多峰值全局寻优问题。在多峰值的条件下，常规MPPT法存在无法寻优到全局优解的问题;而PSO算法具有较强的全局搜索能力，但若搜索精度不够，将出现最佳工作点附近来回振荡的现象。为了克服上述情况，提出PSO法和常规MPPT法复合控制算法，以降低功率损耗，提高搜索精度，跳出局部优解，实现最大功率跟踪。
由PSO预测的MPPT法控制流程如图6所示。
图6 PSO预测的MPPT控制流程图
复合算法主要由两部分组成：第一部分是全局预测的PSO算法模块;第二部分是常规MPPT法模块。首先，进行PV阵列的数据采样得到Upv，Ipv，S，T。将采样数据S，T输入到PSO算法模块进行全局最大功率点的预测，计算得出预测全局最优占空比dbest;将采样数据Upv，Ipv输入到常规MPPT法模块（P&O法与Inc Cod法），计算得出占空比误差值de;将所得dbest与de叠加得到占空比参考值，经PWM模块输出控制信号。由PSO预测的复合MPPT法的电路结构示意图如图7所示。
图7 主电路结构示意图
3 仿真分析
光伏组件的详细参数见表2。
表2 光伏组件仿真参数
图8 主电路拓扑图
进行不同遮挡情况的仿真测试。遮挡情况1：0～0.1 s，S1=1 000 W/m2，S2=1 000 W/m2。遮挡情况2：0.1～0.2 s，S1=1 000 W/m2，S2=700 W/m2。遮挡情况3：0.2～0.3 s，S1=1 000 W/m2，S2=400 W/m2。遮挡情况4：0.3～0.4 s，S1=1 000 W/m2，S2=100 W/m2。仿真波形如图9所示。
图9 不同遮挡条件下的最大功率寻优情况
由仿真波形的结果得表3～表6。
表3 部分遮挡情况1四种算法的仿真数据
表4 部分遮挡情况2四种算法的仿真数据
表5 部分遮挡情况3四种算法的仿真数据
从上述图表可以看出，加入PSO预测环节的复合算法均优于常规的扰动观测法、电导增量法，能快速地跳出局部优值，实现最大功率的追踪。
表6 部分遮挡情况4四种算法的仿真数据
4 结 语
在光伏组件的工程等效电路模型上，推导得出光伏组件串联的简化数学模型。基于简化数学模型，编写对应的粒子群算法的目标函数进行初始预测，结合常规MPPT方法使之工作在最大功率点附近。仿真实验结果表明，与常规MPPT方法相比，该算法能够有效地跳出局部峰值，解决了光伏模块工作在恶劣状态下的问题;该算法具有较小的全局寻优范围，不需要在没有阴影的情况下不断地扫描输出特性曲线，从而减少了寻优过程中的功率损耗，有利于系统的稳定运行。
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