MPPT控制策略优化方案

2023-06-23 理论教育版权反馈

【摘要】：因而有文献指出，可进行人工干预，根据不同的季节来改变CVT控制的基准，从而实现MPPT控制。所以说，CVT控制无法实现真正意义上的MPPT控制，具有较大的弊端和局限性。下面结合图5-20和图5-21来描述扰动观测法的MPPT过程。

光伏发电系统是基于光伏电池组件建立起来的，电池组件一般由数十到上百个电池单元经串联或并联后封装组成。就目前的电池技术，一般每个电池单元的输出电压（开路电压）约为0.5～0.6V，功率为2～3W，组成的组件功率由几十瓦到数百瓦不等。光伏组件经串联或并联后可形成一个阵列以得到合适的电压和功率等级，以作为功率变换器的直流输入源。光伏电池的输出特性呈强烈的非线性，在特定的辐射强度、环境温度等工作条件下，其特性曲线上存在一个能输出最大功率的工作点，称为最大功率点。

图5-19 光伏电池的负载特性

图5-19所示曲线是在一定光照强度下的光伏I-U输出特性曲线，直线1为一定负载阻抗的负载线，它和曲线的交点为a，即光伏电池的工作点。显然，对应不同的负载阻抗，负载线的斜率是不同的，与光伏电池输出特性曲线的交点也不同，即工作点不同，光伏电池在工作点上的输出功率也不同。如果不改变负载特性，则系统工作在a点，但a点的输出功率P_a=U₁I₁却小于MPP处的功率P_b=U_mI_m。如果能改变负载阻抗，则可以使负载线与光伏电池输出特性曲线的交点从a点转移到b点，从而使光伏电池工作在最大功率点处。

通过对变换器的占空比加以调节，就可改变变换器的等效输出阻抗，从而实现调整光伏电池工作点的目的。最大功率点跟踪控制的目标就是调节系统工作点，使其尽量靠近最大功率点处，以提高发电功率，获得更大的收益。

一般，常用的光伏电池最大功率点跟踪方法有扰动观测法、恒定电压法与电导增量法，其他的MPPT方法也大多基于上述方法的改进或在特定系统中的应用。此外，研究人员还将模糊控制、滑模控制等控制方法应用于最大功率点跟踪控制并取得了一定的研究成果。最大功率点跟踪控制方法都是根据太阳电池的U-I曲线的特点来搜索最大功率点对应的电压或电流，各有优缺点，具体应用时应根据系统要求选择合适的控制方法，如何快速、稳定地实现MPPT，是光伏发电系统的一个研究热点。下面将对常用的光伏电池最大功率点跟踪方法做一简单介绍。

1.恒定电压控制法

图5-10和图5-11所示为不同光照强度下的光伏阵列伏安特性与输出功率特性。从图中可看出，各曲线的最大功率点电压几乎分布在一个固定的电压值U_m两侧。因此，只要将光伏电池的工作电压控制在U_m处，光伏电池就近似工作在最大输出功率点，这就是MPPT的恒定电压控制法。恒定电压控制法（Constant Voltage Track，CVT）控制的主要优点是控制简单、易实现、成本低、可靠性高，系统不会出现振荡，有很好的稳定性，可以方便地通过硬件实现。

然而，如图5-12和图5-13所示，在不同温度下，光伏电池的最大功率跟踪点所对应的电压相差很大。因此，当温度变化大时，如果仍然采用CVT的话，就无法实现最大功率点跟踪，容易造成能量的浪费。由于温度的变化相对于光照强度相对缓慢，它基本上随着季节的变化而缓慢变化。因而有文献指出，可进行人工干预，根据不同的季节来改变CVT控制的基准，从而实现MPPT控制。但其实这种控制策略并不能从根源上解决能量浪费的问题。所以说，CVT控制无法实现真正意义上的MPPT控制，具有较大的弊端和局限性。

2.扰动观测法

扰动观测法（Perturb&Observe，P&O）是一种很常见的MPPT控制方法，其原理简单、易于理解。其基本原理是测量当前光伏阵列的输出功率，然后在原输出电压上增加一个小的电压扰动，其输出功率将发生改变，随后测量出改变后的功率，并比较改变前后的功率变化，就可知道功率变化的方向，如果功率增大就继续原来的扰动方向，如果减少则改变原有的扰动方向。

一般正常条件下，光伏电池P-U特性曲线是一个以最大功率点为极值的单峰值函数，这一特点为采用扰动观测法来寻找最大功率点提供了理论依据，而扰动观测法实际上采用了步进搜索的思路，即从起始状态开始，每次对输入信号做微小的变化，然后测量相应输出变化的大小与方向，最后根据输出变化方向，对被控对象的输入按需要的方向调节，从而实现最优控制，这就是常说的扰动观测法。

为方便进一步对扰动观测法进行探讨，先做出如下假设：

1）假定太阳辐射强度、温度等环境条件不变。

2）设U、I为上一次光伏电池的电压、电流检测值，P为与之相对应的输出功率。

3）U₁、I₁为当前光伏电池的电压、电流检测值，P₁为对应的输出功率，ΔU为电压调整步长，ΔP=P₁-P为电压调整前后的输出功率差。下面结合图5-20和图5-21来描述扰动观测法的MPPT过程。

1）当增大参考电压U（U₁=U+ΔU）时，若P₁＞P，表明当前工作点位于最大功率点的左侧，此时系统应保持增大参考电压的扰动方式，即U₂=U₁+ΔU，其中U₂为第二次调整后的电压值。

2）当增大参考电压U（U₁=U+ΔU）时，若P₁＜P，表明当前工作点位于最大功率点的右侧，此时系统应采取减少参考电压的扰动方式，即U₂=U₁-ΔU。

3）当减少参考电压U（U₁=U-ΔU）时，若P₁＞P，表明当前工作点位于最大功率点的右侧，此时系统应保持减少参考电压的扰动方式，即U₂=U₁-ΔU。

4）当减少参考电压U（U₁=U-ΔU）时，若P₁＜P，表明当前工作点位于最大功率点的左侧，此时系统应保持增大参考电压的扰动方式，即U₂=U₁+ΔU。

可见，扰动观测法就是按照以上的过程反复进行输出电压扰动，并使其电压的变化不断使光伏电池输出功率朝大的方向改变，直到工作点接近最大功率点。扰动观测法按每次扰动的电压变化量是否固定，可以分为定步长扰动观测法和变步长扰动观测法两类。定步长扰动观测法的原理图和流程图分别如图5-20和图5-21所示。

扰动观测法具有控制概念清晰、简单、被测参数少等优点，因而被广泛应用。但是，采用这种方法时，电压初始值及扰动电压步长对跟踪精度和速度有很大影响。同时，系统容易在最大功率点附近振荡运行，环境快速变化时，有较大功率损失且可能发生误判。

图5-20 扰动观测法原理示意图

3.电导增量法（INC）

电导增量法主要是以光伏电池输出功率随输出电压变化率而变化的规律为依据，推导出系统工作点位于最大功率点时的电导和电导变化率之间的关系，进而提出相应的MPPT算法。在最大功率点两边dP/dU符号相异，而在最大功率点处dP/dU=0。

显然，通过对dP/dU的定量分析，可以得到相应的最大功率点判据。考虑光伏电池的瞬时输出功率为P=IU，对功率相对变量电压U求导可得

当dP/dU=0时，光伏电池的输出功率达到最大。则可以推导出工作点位于最大功率点时需满足以下关系：

式中，dI表示增量前后测量到的电流差值；dU表示增量前后测量到的电压差值。

实际中以ΔI/ΔU近似代替dI/dU，则使用电导增量法进行最大功率点跟踪时判据为

图5-21 扰动观测法流程图

图5-22 电导增量法的MPPT原理示意图

电导增量法的原理图与软件流程如图5-22和图5-23所示。由电导增量法的软件流程图可知，若电压变化量为零，电流变化量大于零，则减少输出电压，反之则增大；若电压变化量不为零，先判断输出电导的变化量是否等于输出电导的负值，若电导变化量大于负电导值，则减少给定电压的幅值，反之则增大幅值。适当地设置跟踪步长，就可以快速地跟踪温度和光照的变化。电导增量法主要依据光伏阵列自身的物理特性而提出，因而不会受到外部环境的影响。在光照强度迅速变化时，能较快地跟踪到最大功率点后，实现稳定输出。其稳态时的振荡要小于扰动观测法。

图5-23 电导增量法流程图

上述软件流程采用的是固定步长跟踪最大功率点输出，追踪时间难以灵活控制，快速性受到限制。因而为改善MPPT控制的快速性，可以将固定步长改为变步长调节，其主要原理为：考虑到光伏组件的外特性，最大输出功率点两侧，dP/dU随着输出电压偏移量的增大而增大，因而可令MPPT的步长Step=A×dP/dU，使得步长随输出电压与最大功率点处电压距离的大小而变化，从而加快最大功率点跟踪的速度。图5-24给出了相应的变步长电导增量法的程序流程图。

4.模糊控制方法

模糊控制（fuzzy control）是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，再将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量加到执行器上。模糊模型主要分为Mam-dani型和Sugeno型，其主要区别在于Sugeno型输出为常量或线性函数，且其输出为确定量^[144]。模糊控制的原理框图如图5-25所示。

模糊控制能够对具有不确定性、不精确性、噪声以及非线性、时变性、时滞等特征的控制对象进行控制。模糊控制系统的鲁棒性强，尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。

模糊控制一般按输出误差和误差的变化对过程进行控制。首先，将实际测量的输出量误差e和误差的变化Δe经过模糊处理而变换成模糊量，在采样时刻k，定义误差和误差的变化为

e_k=y_r-y_k （5-13）

Δe_k=e_k-e_k-1 （5-14）

式中，y_r和y_k分别表示设定值和k时刻的过程输出值；e_k为k时刻的输出误差，利用e_k和Δe_k作为模糊控制器的输入，并构建相应的模糊控制规则，从而得到模糊控制器的输出，获得精确的控制量对控制对象进行控制。