光伏系统最大功率点跟踪实现算法比较研究

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苎凰．光伏系统最大功率点跟踪实现算法比较研究黄克亚(南京铁道职业技术学院，江苏苏州215137；苏州大学电子信息学院，江苏苏州215021)【摘要】为使太阳能光伏系统在不同外界条件-l：劈J能工作在最大功率点，以获得足够多的电能，需要对光伏系统的最大功点进行跟踪(M axi m um PowerPointt raci ng简称,M删，本论文主要讨论最大功率点跟踪实现基本原理，典型最大功率点跟踪技术算法。

蚌每—种控制算法均说明其跟踪原理，分讦其优钝占’，并说明其主要应用场所。

鹾盏建词M PPT；恒定电压法；扰动观察法；电导增量法在绿色再生能源得到广泛应用的今天，太阳能因为其j虫持的优势而得到青睐。

但因为光伏电池的输出特性受外界环境因素影响大，而且，光伏电池的光电转换效率低且价格昂贵，光伏发电系统的初期投入较大，为有效利用太阳能，需要对光伏发电系统加以有效的控制。

众所周知，光伏阵列在工作时有一个最大功率点(简称M PP)，并且M PP 会随环境的变化而变化。

为了获得最大的输出功率，需要进行最大功率点跟踪。

1M PPT实现原理光伏组件的输出存在着功率最大点，在特定的温度和光照条件下，组件能否工作在最大功率点取决于光伏组件和所带的负载是否相互匹配。

在光伏发电系统中，虽然光伏电池和D C／D C变换电路均为非线性，但在较短时间内，两者均可以看为线性电路。

因此可以把光伏阵列等效看成直流电源，D C／D C变换电路看成外部负载。

调节D C／D C变换电路的等效电阻，—般是指变换器的占空比，使之在不同的外部环境下始终跟随光伏阵列的内阻变化，两者动态负载匹配时就可以获得D C／D C变换器的最大输出功率，实现太阳能电池的M P PT o2M PPT控制的常用算法最大功率点跟踪(M PP n是光伏系统必需具有的功能之一，目前已有多种M P PT控制算法，主要分为非自寻优算法、自寻优算法以及基于智能处理算法，下面将分别讨论各种算法的基本实现原理，并比较优缺点，分析其适用场A o21C V T(cor I st al l t vo kag e t r acki ng)控制算法仔细观察光伏系统P—V关系曲线图，发现在一定的温度下，当日照强度较高时，诸曲线的最大功率点几乎都分布在一条垂直线的两侧，这说明光伏阵列的最大功率输出点大致对应于某—恒定电压，这就大大简化了M PP T的控制设计，即人们仅需从生产厂商处获得数据V。

，并使阵列的输出电压钳位于V。

值即可，实际上是把M PPT控制简化为稳压控制，这就构成了C V T式的M PP T控制。

采用C V T较之不带C、丌的直接耦合工作方式要有利得多，对于一般光伏系统可望获得多至20％的电能。

但这种控制方式忽略了温度对开路电压的影响，特别是在环境温度变化比较大的场合，会产生较大的偏差，从而浪费较大的电能。

C V T控制的优点是：控制简单，易实现，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。

缺点是：控制精度差，特别是对于早晚和四季温度变化剧烈的地区：必须人工干预才能良好运行，更难预料风、沙等影响。

2．2扰动观察法(pert urbat i on&O bs ervat i on p&Q)扰动观察法的原理是在每个控制周期用较小的步长改变太阳能电池阵列的输出，改变的步长是一定的，方向可以是增加也可以是减少，控制对象可以是太阳能电池阵列的输出电压或电流，这—过程称为“扰动4；然后，通过比较干扰周期前后太阳能电池阵列的输出功率，如果输出功率增加，那么继续按照上一周期的方向继续。

干扰”过程，如果检测到输出功率减少，则改变“干扰”的方向。

当扰动达到稳态后，光伏阵列的实际工作点在其最大功率点附近的—个小范围内来回振荡，从而导致部分功率损失：其次，难以选择合适的变化步长，步长过小，跟踪的速度缓慢，太阳能电池阵列可能长时间运行刊氐功率输出区，步长过大，太阳能电池阵列在最大功率点附近的振荡又会加大，跟踪精度下降，从而导致更多的功率损失。

由上可归纳出扰动观察法具有以卜优缺点：1)优点：跟踪方法简单，被测参数少，传感器精度要求不高，从而易于实现：2)缺点：太阳能电池阵列只能在最大功率点附近振荡运行，导致一定的功率损失：跟踪步长对跟B宗精度和跟踪速度无法兼顾；在外部环境突然变化时会出现误判现象。

所以，扰动观察法适合于日照强度变化比较缓慢场合。

23电导增量法由光伏电池的P—U曲线可以看出，在最大功率点处的斜率为零。

通过简单的数学推导好如下：求功率对电压的导数：罢告I+U x善kD口U aU最大功率点右边时有下式成立：{竿<oaU达到最大功率点时有下式成立：—导b一士口U U最大功率点左边时有下式成立：{车>0aU上面推导表明当太阳能电池阵列工作在最大功率点的条件是：输出电导的变化量等于输出电导的负值。

若不相等，则要判断D P／D U大于零还是小于琴，判断其处于最大功率的左边还是右边，然后决定下一步扰动的方向。

电导增量法的优点是：在日照强度发生变化时，太阳能电池阵列输出电压能以平稳的方式追随其变化，而且稳态的电压振荡也较扰动观察法小。

电导增量法的缺点是：太阳能电池阵列可能存在一个局部的最大功率点，这种算法可能导致系统稳定在一个局部的最大功率点，如同扰动观察法—样，增量电导法的变化步长也是固定的。

电导增量法适合用于光强变化快速和缓慢的各种场合，但是它对于控制器硬件要求相对较高，从而导致控制器的成本增加，因而并不适用小功率的光伏发电场合。

24基于数据库的M PPT算法从光伏电池的曲线可以看到，功率P是电压V的单值函数P=f…即每—个光伏电池的电压都对应着—个功率点Po因此，对于任意一条功率曲线，其最大功率点所对应的电压值只有一个。

根据这—特点，可以给光电池在各种状态下的最大功率点对应的电压U。

设定一个数据库，数据库包括阵列光照强良，阵列温度以及与之相对应的最大功率点电压。

系统周期性地检测光伏阵列的状态(温度，光照强度等参数)，再到数据库中读取在此状态下的电压值，将此电压值作为目标给定，即可控制系统浏速跟踪到最大功率点。

这种控制算法思路简单，控制也较简单，无需多步逼近最大功率点，而是单步跟踪，所以控制速度较快，可以实现真正的最大功率点跟踪。

但是基—于经验数据的M P P T算法本身也存在如下一些缺陷：比方说所需处理和存储的数据量巨大，增加了系统成本，对光伏阵列中的太阳能电池一致性要求较高，最好使用同一厂家同一型号电碎板，否则，也可能会产生一定的误差。

3基于智能的处理算法目前随着控制技术的发展，还新增添了部分基于智能处理的控制算法。

主要包括模糊控制法、神经网络法等。

模糊控制最大的特点是将专家的经验和知识表示成语言控制规则，再用这些规则去控制系统，模糊控制跟踪迅速，达到最大功率点后基本没有波动，即具有较好的动态和稳态性能。

神经网络法是基于神经网络的M P PT控(下转第210页)缕塑监般磨削加工的表面温度高达500—60a℃，某些情况下甚至达到700l℃以上，在无冷却液刃磨车刀时温度更高，这样就在车刀表面生产了金相组织复杂的变化(即烧伤)，车刀表面层的硬度也相应发生了很大的变化，从而直接影响车刀的使用寿命。

图3刃屠区温度与磨粒削点温度车刀刃磨表面的金相组织变化程度与车刀材料，磨削温度，受热时间等因素有关。

就高速钢W侣Cr4V而言，由于以铁碳化物形式存在的W和V溶解温度很高，而未溶的Fe4W2C和V4C3能阻止高温下的奥氏体晶粒长大，因此它的淬火温度高为1270℃一12806(2。

在刃磨时磨削区—般不易达到这个温度，因而刃磨高速钢车刀很难得到淬火组织，这样我1门就不讨论它的淬火组织对车刀寿命的影响。

^’，1【I／}＼＼／1I-——图4W18Cr4V钢t艘与回火温度的关系当刃磨区温度超过高速钢车刀材料中马氏体转变温度(约250—30a℃)，车刀表面原来的马氏体组织转化为回火索氏体、屈氏体等回火组织。

如图4所示为W18C r4V钢硬度与受热；跛的关系，温度在600℃内对车刀硬度无明显的下降，当温度超过60a℃时随温度的升高，硬高显著下降，当温度在70a℃左右时其硬度仅为H R C26—32，使车刀耐磨性大大下降，导致车刀寿命显著缩短。

在不同磨削条件下得到的表面的金相组织不同，在轻刃磨条件下，刃磨温度较低，表面层金相组织回火马氏体有弱化现象，与刃磨时塑性变形产生的加工硬化现象综合作用产生了比基体W18Cr4V硬度稍低的部分，里层由于刃磨时的加工起了主要作用产生了比基体W18C r4V硬度高的部分；中等刃磨条件下，车刀表面刃磨温度达500—600℃时，表面层可得到硬度最高的回火组织而产生了比基体W18C r4V硬度高的部分，里层温度较低可得到弱化的回火组织，硬度逐渐喇氏，再往深处，硬度又逐渐上升直至未受磨削熟影响的基体W18Cr4V：在重刃磨条件下，刃磨温度超过700℃，使表面得到硬度大大降低的回火组织而产生硬度严重不足的W18C r4V部分，里层随受热影响的减小硬度逐渐上升，到温度为570℃左右的位置再往深处，又得到与中等刃磨条件时的组织(如图5所示)。

上述情况中，轻刃磨和中等刃磨条件下刃磨W l8C r4V所产生的硬度变化不大，而目绍织变化层深度为几微米，在车刀切削的初期磨损阶段中就可去除，因此对车刀的影响很小：而在重刃磨条件下，车刀表面得到的回火组织硬度大大刚氏而且组织变化层深度显著加大，使组织变化层进入车刀正常磨损阶段，影响车刀正常磨损阶段的耐用度。

因此在刃磨车刀时磨削力应小些，若是刃磨高速钢车刀时还应经常浸入水中进行冷却。

706560s s504s星40茔35薹30龅袭咖深度(p-)图5刃磨表面的硬度分布3刃磨时产生表面层残余应力车刀刃磨过程中表面层相对基体材料发生形状，体积变化及金相组织变化时在刃磨后车刀表面层将残留有应力，它产生原因主要是：1)刃磨时在磨削力的作用下，刃磨表面层受拉应力产生塑性变形，表面积趋向增大，此时里层处于弹性变形状态。

当磨削力去除后里层趋向复原，但受到已产生塑性变形的表面层的限制，回复不到原状，而产生表面层的压应力，里层则为拉应力。

2)车刀表面层在磨削热的作用下产生热膨胀，此时基体温度较低并未膨胀，因而表面层熟膨胀受基体的限制产生热压缩应力。

当表面层的温度超过材料的弹性变形温度范围时，就会产生热塑性变形(在压应力作用下材料相对缩小)。

刃磨结束后，温度下降至与基体温度一致时，已产生热塑性变形的表面层要收缩，但受到基体的限制产生了残余拉应力，里层则产生了压应力。

3)刃磨时产生的高温引起表面层的相变。

由于不同的金相组织有不同的比重一各种金相组中马Pd*比重最小(p马=7．75)奥氏体比重最大(p奥=796)而珠光体比重为=7．780表面金相变化的结果造成了体积变化。