光伏发电的最大功率跟踪算法研究
光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究
பைடு நூலகம்
【 关 键 词 】光 伏 发 电 ；ＭＰ Ｐ Ｔ； 恒 压 法 ； 导 纳 法
１ ． 引 言 随 着 社 会 经 济 的 不 断 发 展 ， 地 球 上 不
可 再 生 资 源 也 在 不 断 的减 少 ，能 源 枯 竭 阻碍 着 人 类 的 发 展 ，对 此 人 们 在 努 力 地 寻 找 新 能 源 。 太 阳 能 是 理 想 的 新 能源 ，它 取 之 不 尽 、 用之不竭 ，而且作 为清洁 能源无大 气和放射 性 污 染 ， 具 有 很 好 的应 用 前 景 。 在 对 太 阳 能 应 用 过 程 中 ， 由于 光 伏 电池 的 输 出不 稳 定 ， 受 环 境 影 响 很 大 ，输 出 效 率 低 ， 因此 对 光 伏 电 池 输 出 最 大 功 率 点 的 跟 踪 显 得 重 要 。 光 伏 电 池 可 以 工 作 在 不 同 的 输 出 电 压 ，但 只 有 在 某 一 输 出 电 压 值 时 ， 光 伏 电 池的输 出功率才 能到达最 大功率 点。使光伏 电 池 工 作 在 最 大 功 率 点 ，就 是 最 大 功 率 点 跟
图４ 系 统 结 构 图
根 据 光 伏 阵 列 输 出特 性 ， 即 ：
目前 国 内 外 已提 出 固 定 电压 法 、 扰 动 观 图３光伏阵列输出Ｐ － Ｖ曲线 察 法 、 电 导 增 量 法 、 自适 应 算 法 等 多 种 Ｍ Ｐ Ｐ Ｔ ３ ． Ｍ Ｐ Ｐ Ｔ 控 制 方 法 分 析 算 法 ，这 些 算 法 各 有 各 的优 点 ，也 都 存 在 不 基 于不 同环 境 下光 伏 电池 输 出特 性 ， 足 。本文 以恒压法 和导纳法 为例 ，分析其基 有３ 种 方 法 可 以 实 现 最 大 功 率 点 跟 踪 ， 即恒 本 原 理 后 ， 分 别 对 其 进 行 系 统 仿 真 ， 得 出相 定 电 压 法 （ Ｃ Ｖ） 、扰 动 法 （ Ｐ ０ ）、 导纳法 应 的输 出 曲 线 。 （ ｉ ｃ ） ；Ｃ Ｖ 法 基 于 光 伏 电池 最 大 工 作 点 电压 在 ２ ． 光伏 阵列输出特性 不 同光 强 下 基 本 不 变 的特 点 ， 控 制 电池 电压 光 伏 阵 列 由 多 个 单 体 太 阳 能 电 池 串 并 保 持 恒 定 。 当 日照 强 度 较 高 时 ， 诸 曲线 的 最 联 封 装 而 成 ， 是 光 伏 发 电系 统 的 能 源 供 给 中 大 功 率 点 几 乎 都 分 布 在 一 条 垂 直 线 的 两 侧 ， 心 。太 阳 能 电池 等 效 电路 如 图 １ 所 示。 这 说 明光伏 阵列 的最 大 功 率输 出 点大 致对 应 于 某 一 恒 定 电压 ， 这 就 大 大 简 化 了Ｍ Ｐ Ｐ Ｔ 的 控 制 设 计 ， 即 人 们 仅 需 从 生 产 厂 商 处 获 得 数据Ｖ ｍ ａ ｘ ， 并 使 阵 列 的输 出 电 压 钳 位 于 Ｖ ｍ ａ ｘ 值即可 ，实际上是 把Ｍ Ｐ Ｐ Ｔ 控 制 简 化 为 稳 压 控 制 ，这 就 构 成 了Ｃ Ｖ Ｔ 式 的Ｍ Ｐ Ｐ Ｔ 控 制 。采 用 Ｃ Ｖ Ｔ 较之不 带Ｃ Ｖ Ｔ 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 ２ ０ ％ 的 电 能 。基 于 恒 定 电压 法 的 跟 踪 器 制 造 比较 简 单 ， 而 且 控 制 比 较 简 单 ， 初 期 投 入 也 比较 少 。 但 这 种 控 制 方 式 忽 略 了温 度 对 开 路 电压 的 影 响 ， 以 常 规 的单 晶 硅 光 伏 电 池 为 例 ， 当 环 境温 度每 升高 ｌ ℃ 时 ，其 开路 电压 下降约 为０ ． ３ ５ ～０ ． ４ ５ ％，具 体 较 准 确 的 值 可 以 用 实 验 测 得 ，也 可 以按 照 光 伏 电池 的 数 字 模 型 计 算 得 到 。 以某 一 位 于 新 疆 的 光 伏 电 站 为 例 ， 在环 境温度为 ２ ５ ℃ 时 光 伏 阵 列 的开 路 电压 为 ３ ６ ３ ． ６ Ｖ， 当环 境 温 度 为６ ０ ￣ Ｃ时 开 路 电 压 下 降 至２ ９ ９ Ｖ（ 均 在 日照 强 度 相 同情 况 下 ） ，其 下 降幅度 达到 １ ７ ． ５ ％， 这 是 一 个 不 容 忽 视 的 影 响 。Ｐ Ｏ 法与 Ｉ ｃ 法 都基 于最大 功率 点处Ｕ — Ｐ 曲 线 斜率 为０ 的关系 对 电池 电压进行 扰动 。Ｐ Ｏ 法 以ｄ ｐ／ ｄ ．＝ｏ 为 依 据 确 定 最 大 功 率 点 ， 算 法 简 单 ； 但 是 工 作 点 始 终 在 最 大 功 率 点 附 近 振 荡 ．且 该 方 法 所 用 的判 据 在 光 照 变 化 较 快 的 情 况下 会导 致跟 踪 失败 。Ｉ ｃ 法 在ｄ ｐ ／ ｄ ． ＝ ｏ 的
光伏发电系统中的最大功率追踪算法研究
光伏发电系统中的最大功率追踪算法研究随着全球环境问题的不断加剧和人们对可再生能源的需求不断增长，光伏发电系统得到了广泛的应用。
在光伏发电系统中，最大功率追踪算法是一项重要的技术，它可以实现光伏电池板的最大输出功率，进而提高光伏发电系统的效率。
本文将介绍光伏发电系统中的最大功率追踪算法，并对其研究现状进行分析和讨论。
一、最大功率追踪算法的原理在光伏发电系统中，光伏电池板是获取太阳能并将其转化为电能的核心设备。
然而，光照强度的变化和光伏电池板本身的特性使得其输出电压和电流随时都在变化。
因此，为了提高光伏发电系统的效率，需要实现光伏电池板的最大输出功率追踪。
最大功率追踪算法是通过对光伏电池板输出电压和电流进行测量和监控，进而计算出光伏电池板的输出功率，并实时调整电池板的工作状态，以保证输出功率达到最大。
最常用的最大功率追踪算法包括模拟算法、传统的启发式算法和基于人工智能的算法。
模拟算法是最早被使用的最大功率追踪算法，它根据光伏电池板的电特性建立模型，通过计算机模拟来获取最大功率点。
传统的启发式算法则是通过试错法逐步调整电压和电流，不断接近最大功率点。
基于人工智能的算法则是采用神经网络、遗传算法等技术，通过自学习来找到最大功率点。
二、最大功率追踪算法的研究现状目前，最大功率追踪算法的研究主要集中在以下几个方向:1. 基于模糊控制的最大功率追踪算法基于模糊控制的最大功率追踪算法是利用模糊控制理论来建立光伏电池板最大功率追踪系统的一种方法。
这种方法的优点是具有较强的适应性和鲁棒性，能够在光照变化频繁、天气复杂的环境下实现高效的最大功率追踪。
2. 基于人工智能的最大功率追踪算法基于人工智能的最大功率追踪算法是通过利用神经网络、遗传算法等技术来实现最大功率追踪。
这种方法能够有效地解决光伏电池板的输出功率经常变化的问题，具有自适应性强、稳定性好的优点。
3. 基于无线传感器网络的最大功率追踪算法基于无线传感器网络的最大功率追踪算法是利用物联网技术来实现光伏电池板最大功率追踪的方法。
太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术
二、MPPT技术的基本原理和性能检测方法
I(mA)
曲线1 曲线2
负载1
A1
A2 B1
负载2 B2
O
U(mV)
➢最大功率点A1→最大功率点B1 (条件：将系统负载特性由负载1改为负载2)
➢最大功率点B1→最大功率点A1
(条件：将系PPT技术的基本原理和性能检测方法
由上述公式推导，可得系统运行点与最大功率点的判据如下：
① G+dG>0，则UPV<UMPP，需要适当增大参考电压来达到最大
功率点；
② G+dG<0，则UPV>UMPP， 300
250
需要适当减小参考电压来达 200
输出功率（W）
到最大功率点；
150
100
③ G+dG=0，则UPV=UMPP， 50
0
由此可得
IPV dIPV G dG 0 UPV dUPV
式中，G为输出特性曲线的电导；dG为电导G的增量。由
于增量dUPV和dIPV可以分别用ΔUPV和ΔIPV来近似代替，可得：
dUPV t2 UPV t2 UPV t2 UPV t1 dIPV t2 IPV t2 IPV t2 IPV t1
dPPV 0 dU PV
最大功率点
dPPV 0 dU PV
dPPV 0 dU PV
此时系统正工作在最大功率 点处；
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 输出电压（V）
常用的最大功率点跟踪算法
光伏电池仿真模型设计
仿真结果
由此可见，光伏发电系统中的MPPT控制策略，就是先根 据实时检测光伏电池的输出功率，再经过一定的控制算法预测 当前工况下光伏电池可能的最大功率输出点，最后通过改变当 前的阻抗或电压、电流等电量等方式来满足最大功率输出的要 求。
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇
光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究共3篇光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究1光伏发电系统中最大功率跟踪控制方法的研究随着能源危机日益加剧，人们开始逐渐关注非化石能源的开发和利用。
光伏发电系统作为一种新兴的能源利用方式，具有环保、可持续发展等优点，并且在短时间内日益得到了快速发展。
然而，光伏发电系统本身存在着输出波动大、稳定性差等问题，最大功率跟踪控制成为了实现光伏发电系统的高效利用的重要控制手段。
最大功率跟踪控制方法是指在各种光照条件下，通过调节光伏电池阻抗，使得光伏电池输出功率达到最大。
该方法可保证光伏发电系统的最大工作效率，提高光伏发电系统的性能指标。
目前，在光伏发电系统最大功率跟踪控制方法中，较为常用的有基于传统控制方法的PID控制算法、基于传统控制方法的模糊控制算法以及基于人工智能的控制方法。
PID控制算法是目前工业应用最广泛的一种控制方法，其优点是简单易行、可靠性高。
但是，在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，PID控制算法的缺点也很明显，即对系统参数不确定和非线性时效应响应较差。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性，能够在一定程度上解决光伏发电系统非线性和不确定性问题。
但是，模糊控制算法的不足之处也很明显，即控制逻辑复杂、难以优化、且受控精度较低。
人工智能控制方法是目前最受关注的一种控制方法，其通过模拟人类智慧的思维方式来完成系统控制。
在光伏发电系统最大功率跟踪控制中，人工智能控制方法能够很好地解决非线性和不确定性问题，并且具有很高的精度和操控性。
但是，人工智能控制方法的缺点也很明显，即需要耗费大量时间和成本来完成系统学习和训练，以及容易出现过拟合和欠拟合现象。
综上所述，最大功率跟踪控制是光伏发电系统高效利用的重要手段。
通过不同的控制方法，在解决非线性和不确定性问题的同时，还能够提高光伏发电系统的性能指标。
随着科技的不断发展，相信控制方法的研究也将不断更新，为光伏发电系统的发展贡献更多的力量在光伏发电系统的最大功率跟踪控制中，不同的智能控制方法具有各自的优缺点。
光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｐ ｒ ｉ ｍａ ｒ ｙ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ； ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｖ ｏ ｌ ｔ ａ ｉ ｃ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ； ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ （ ＭＰ Ｐ Ｔ） ； ｂ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ
ｄ ｕｃ ｅ ｔ ｈｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｓ ｃ ｉ ｌ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎ ｅ ａ ｒ ｔ ｈｅ ｍａ ｘｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏｗ ｅ ｒ ｐ ｏｉ ｎ ｔ ａ ｎｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏｖ ｅ ｔ ｈｅ ｏ ｕｔ ｐｕ ｔ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｙ ．
摘
要 ：提 出新 的光 伏 发 电最 大功 率 点 跟 踪 控 制 算 法 ，从 数 值 分 析 出 发 用 恒 定 电压 法 的原 理 选 取 包 含 最
大 功率 点 的 有效 区 间 ，利 用二 分搜 索 法 不 断 搜 索 最 大 功 率 点 。仿 真 结 果 表 明 此 算 法 动 态 响 应 速 度 快 ，能 准 确 地 跟 踪 光 伏 阵列 的最 大 功 率点 ，减 小 了 在最 大 功 率 点 振 荡 ，提 高 了 输 出 效率 。
ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｖ ａ ｌ ｔ ｏ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏ ｉ ｎｔ ．Ｔｈｅ ｓ ｉ ｍｕｌ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏｗ ｔ ｈｅ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ＇ ｓ ｒ ａ ｐｉ ｄ ｄ ｙ ｎａ ｍｉ ｃ ｒ ｅ — ｓ ｐ ｏｎ ｓ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｓ ｈ ｏｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｃ ｕｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｔ ｈｅ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｐ ｏｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ＰＶ ａ ｒ ｒ ａ ｙ，ｒ ｅ —
光伏发电系统的MPPT控制算法研究
光伏发电系统的MPPT控制算法研究随着可再生能源的重要性日益凸显，太阳能光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源供应方式，受到了广泛关注。
然而，光伏发电系统中存在一个重要的问题，即太阳能电池组的最大功率点（Maximum Power Point，简称MPPT）跟踪控制。
本文将探讨不同的MPPT控制算法，并分析其优缺点。
一、传统的光伏发电系统MPPT控制算法传统的MPPT控制算法主要包括开环控制和闭环控制两种形式。
开环控制算法主要依赖于模糊控制、PID控制和全局搜索等方式，通过调整光伏电池组的电压和电流来实现最大功率点跟踪。
然而，开环控制算法具有很大的局限性，容易受环境变化和外界干扰的影响，难以保持稳定的跟踪效果。
闭环控制算法通过监测光伏电池组的电压和电流，并将其与期望值进行比较，然后调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
闭环控制算法具有更好的稳定性和鲁棒性，能够适应各种环境条件和外界干扰，但在一些特定情况下可能无法有效跟踪最大功率点。
二、改进的MPPT控制算法为了解决传统MPPT控制算法存在的问题，研究者们提出了许多改进的算法，如模型预测控制算法、人工智能算法和混合算法等。
模型预测控制算法通过建立光伏发电系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的光照条件，并根据预测结果调整光伏电池组的工作状态，以实现最大功率点跟踪。
该算法具有较好的响应速度和适应性，但对模型的准确性要求较高，且计算量大。
人工智能算法，如神经网络和遗传算法等，通过训练和优化模型来实现光伏发电系统的MPPT控制。
这些算法具有较强的自学习和优化能力，能够适应光照条件和光伏电池组参数的变化，但其计算复杂度较高，运行速度慢。
混合算法结合了不同的MPPT控制算法，旨在克服各自算法的局限性，提高最大功率点跟踪效果。
例如，将模型预测控制算法和人工智能算法相结合，利用神经网络预测光照条件，然后通过遗传算法优化控制策略，可以提高系统的鲁棒性和精确性。
光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法分析与优化
光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法分析与优化光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在近年来得到了广泛的应用和推广。
然而，由于太阳光照强度的时空变化以及光伏电池的非线性特性，光伏发电系统中存在着一个重要的问题，即如何寻找到最大功率点（MPPT）来提高光伏发电系统的效率和发电量。
因此，光伏发电技术中的最大功率点跟踪算法成为了研究的热点。
最大功率点跟踪算法是光伏发电系统中的核心部分，其作用是通过不断调整光伏电池的工作点，使得光伏发电系统输出功率达到最大值。
目前常用的最大功率点跟踪算法主要有传统的Perturb and Observe算法（P&O算法）、Incremental Conductance算法（INC算法）以及改进的模糊控制算法等。
Perturb and Observe算法是目前应用最广泛的最大功率点跟踪算法之一。
该算法通过不断增加或减小电池电压来观察功率变化的方向，以找到最大功率点。
然而，P&O算法在光伏电池功率曲线出现多个最大功率点或者光照强度变化过快的情况下容易出现震荡现象，导致功率跟踪效果不佳。
Incremental Conductance算法是另一种常用的最大功率点跟踪算法。
该算法通过计算电池电压变化率与电池电流变化率的比值，并与光伏电池的导电率进行比较，来确定功率变化的方向。
INC算法相对于P&O算法来说，能够更准确地找到最大功率点，但仍然存在一定的误差。
除了上述两种传统的最大功率点跟踪算法之外，还有一些新型的改进算法被提出来。
例如，模糊控制算法结合了模糊控制理论和最大功率点跟踪算法，通过模糊控制器来调节光伏电池的工作点，以实现最大功率输出。
模糊控制算法相对于传统算法来说，具有更优的性能和稳定性。
针对这些算法存在的问题，一些研究者提出了一系列的优化方法。
例如，利用人工智能算法如神经网络、遗传算法等来优化最大功率点跟踪算法的调节参数，以提高算法的精确性和效率。
光伏发电最大功率点追踪算法
光伏发电最大功率点追踪算法光伏发电是一种利用太阳能将光能转化为电能的技术。
在光伏发电系统中，为了提高系统的能量转换效率，需要对光伏电池阵列进行最大功率点追踪（Maximum Power Point Tracking，简称MPPT）。
光伏发电最大功率点追踪算法可以帮助我们找到电池阵列工作时能够输出最大功率的电压和电流组合。
在本文中，我们将深入探讨光伏发电最大功率点追踪算法的原理、常见的算法类型以及算法的应用。
通过了解这些内容，我们可以更好地理解光伏发电系统的优化以及如何选择合适的MPPT算法。
首先，让我们来了解光伏发电最大功率点追踪算法的原理。
光伏电池的输出特性曲线显示了在不同电压和电流下的功率输出情况。
该曲线通常呈现出一个“倒U”型，即存在一个最大功率点。
光伏发电最大功率点追踪算法的目标就是寻找到这个最大功率点，并调整系统工作点使得光伏电池能够输出最大功率。
常见的光伏发电最大功率点追踪算法可以分为模拟算法和数字算法两种类型。
模拟算法包括传统的开环算法和闭环算法。
开环算法根据光强和温度等环境因素预先设定一个工作点，以此来调整电压和电流。
闭环算法则是根据实时的光强和电压进行反馈调节，以追踪最大功率点。
常见的闭环算法有Perturb and Observe算法和Incremental Conductance算法。
这些算法通过不断调整工作点，使得系统能够在不同光照条件下实现最优的能量转换效率。
除了模拟算法，数字算法也被广泛应用于光伏发电最大功率点追踪。
数字算法通过使用微控制器或数字信号处理器等设备，根据电池阵列当前的电压和电流等参数计算出最大功率点，并调整系统的工作点。
常见的数字算法有P&O算法、IC算法、Hill-Climbing算法等。
这些算法通过快速的运算和调整能够更精确地实现最大功率点追踪。
光伏发电最大功率点追踪算法在实际应用中具有重要意义。
通过采用合适的算法，光伏发电系统可以在不同的光照条件下实现高效的能量转换。
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!+4 ’ 短路电流 %" 最大功率跟踪器 ’MHH/ % 的任务
就是在温度和辐射强度都变化的环境里 ! 通过改 变光伏阵列所带的等效负载 ! 调节光伏阵列的工 作点 ! 使光伏阵列工作在输出功率最大点 " 在具 体 实 现 时 !一 般 需 要 2 个 步 骤 #一 是 通 过 搜 索 算 法 ! 找到最大功率点 * 二是通过控制手段 ! 使它工 作在最大功率点 " 本文将主要针对搜索算法进行 研究 "
可再生能源
2%%:E0 ’ 总第 00L 期 %
研究与试验
当光伏阵列输出电压比较小时 ! 随着电压的
! ! "#$$ !! ! !! !! ! !!
!!
变 化 !输 出 电 流 的 变 化 很 小 !光 伏 阵 列 类 似 为 一 个恒流源* 当电压超过一定的临界值继续上升 时 !电 流 急 剧 下 降 !此 时 的 太 阳 能 光 伏 阵 列 类 似 为一个恒压源 " 太阳能光伏阵列的输出功率则随 着输出电压的升高有一个先升后降的过程 ! 在此
!
是
否
!
此次电压 是否高于 上次 ,
此次电压 是否高于 上次 , 否
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以一定步长 增加电压
!
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以一定步长 减少电压
以一定步长 减少电压
以一定步长 增加电压
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图! 温度为 !# $ ! 辐射强度为 " %%% & ’ ( 时的
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一次搜索结束
电压 ) 电流曲线和电压 ) 功率曲线
图*
扰动观察法的流程图
+IQ, J+ ?RRJU?JN?H@ J@U NCVYCRJNIRC)!J^?VIV YH_CR YH?@N NRJQ‘CR #![[#% ?+ I+IJPPW I+CU ?@ [\ +W+NCV+ NH NRJQ‘ N,C VJ^?VIV YH_CR YH?@N J@U VJNQ, N,C JRRJW J@U N,C PHJU) <^JQNa PW NRJQ‘?@A N,C VJ^?VIV YH_CR YH?@N UCYC@U+ H@ CBBCQN?ZC +CJRQ, JPAHR?N,V)#,?+ YJYCR J@Ja PWbC+ N,C JUZJ@NJAC+ J@U U?+JUZJ@NJAC+ HB NRJU?N?H@JP YCRNIR] J@U H]+CRZC #[cE % J@U ?@QRCa VC@NJP QH@UIQNJ@QC #L@Q:H@U % JPAHR?N,V/N,C@ YRHYH+CU J @HZCP ZJR?CU +NCY HYN?V?bJN?H@ JPa AHR?N,V _,?Q, ,J+ ]CC@ NC+N?B?CU ]W !%#d%S)X?VIPJN?H@ RC+IPN+ +,H_ N,?+ JPAHR?N,V QJ@ BJ+N J@U C^JQNPW NRJQ‘ N,C VJ^?VIV YH_CR YH?@N) <$) 4*/(%’ Y,HNHZHPNJ?Q #[\% JRRJW $ VJ^?VIV YH_CR YH?@N NRJQ‘ #![[#%$ YCRNIR] J@U H]a +CRZC#[cE% JPAHR?N,V$ ?@QRCVC@NJP QH@UIQNJ@QC #L@DH@U% JPAHR?N,V$ ZJR?CU +NCY HYN?V?bJN?H@
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$’ (54’/0% ,-./0
收稿日期 ! ’0098068’2 作者简介 ! 陈兴峰 #(3108 %! 男 ! 硕士研究生 ! 主要从事新能源领域的电力电子技术研究 &
法和增量电导法! 本文利用太阳能光伏阵列的
!"#$%& 数学模型 ! 对这 ’ 种算法进行仿真 ! 比
较其优缺点 ! 并在此基础上提出了一种新的快速 跟踪算法 "
图"
增量电导法的流程图
增量电导法通过设定一些很小的变化阈值
5 !:5 .:5D ! 使太阳能光伏阵列最后稳定 在 最 大 功 率
点附近的某个点 ! 而不是来回的跳动 * 当从一个 稳态过渡到另外一个稳态时! 增量电导法根据 电流的变化就能够作出正确的判断! 不会出现 一次误判断的过程 * 增量电导法存在的问题 E 太 阳能光伏阵列可能存在一个局部的功率最大 点! 这种算法可能导致系统稳定在一个局部的 最优点工作 * 扰动观察法和增量电导法的共同缺点 # 他们 的步长都是固定的 * 步长过小 ! 会使光伏阵列较长 时间滞留在低功率输出区 $ 步长过大 !又会使系统 振荡加剧 *
!是
以一定 步长增 加电压
!否
以一定 步长减 少电压
!
以一定 步长增 加电压
!
!
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一次搜索结束
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.-. 增量电导法 从图 . 可以看到! 光伏阵列的电压功率
曲线是一个单峰的曲线!在输出 功 率 最 大 点! 功率对电压的导数为零!要寻找 最 大 功 率 点! 只要在功率对电压的导数大于零的区域增加 电压! 在功率对电压的导数小于零的区域减 小电压! 在导数等于零或非常接近于零的时 候!电压保持不变即可$当电压不变电流增加 时!增加工作电压!在电压不变电流减小时! 减小工作电压" 功率的计算公式可以作如下 的变换# ’ @AB 6 %1 &
! 太阳能光伏阵列的输出特性 ()( 太阳能电池单体的数学模型
图 ( 是太阳能电池单体的等效电路图 " 一个 理想的太阳能电池 ! 它的等效串联电阻 *+ 很小 ! 而等效并联电阻 *+, 很大 ! 在一般性的分析中 ! 二 者都可忽略 " 文献 -(. 忽略了等效并联电阻 *+,! 对
1
万方数据
! GH 6 G6 A I B GB B GB
%!" &
!
变步长寻优 针对上述扰动观察法和增量电导法存在的缺
#$%$&’()$ $%$#*+ %,-!
.""/ 0!!1 23345 67 ’889
开
始
检测阵列电压电流
! !
!JAJ %KI! &LJ %K & !2A2 %KI!&L2 %K &
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是
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否! 以一定 步长减 少电压
"#$ %&’() *+ &#$ ,-.*/0 *+ 1,201’1 3*4$/ 3*05& &/,67 05 89 %)%&$1
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检测阵列电压电流
! !
计算功率
0E2 太阳光伏阵列输出功率最大点 利用上面的方程建立了 GHB=;% 光伏阵列的 模型 !其详细参数可参见文献I8J" 图 2 是 GHB=;% 阵列在温度为 2: A+ 辐射强度为 0 %%% @ , 62 时
的电压 , 电流曲线和电压 , 功率曲线 "
!
此次功率是否高于上次 ,
研究与试验
*<=<e%Sd< <=<*fg =H)(
’005 h((3 L++IC ?@ %PPi
光伏发电的最大功率跟踪算法研究
陈兴峰 (!’! 曹志峰 (/ 许洪华 (! 焦在强 (
#() 中国科学院 电工研究所 ! 北京 摘
(00010 $ ’)中国科学院 研究生院 ! 北京
(00023 %
要 ! 太阳能光 伏 阵 列 的 输 出 特 性 受 外 界 环 境 因 素 的 影 响 ! 为 了 跟 踪 太 阳 能 光 伏 阵 列 输 出 功 率 最 大 点 ! 实
! ! " #
图"
太阳能电池单体的等效电路图
过程中存在一个输出功率最大点 ! 最大功率点一 般 位 于 %E>:K%EL (54 ’ 开 路 电 压 % 或 者 %E?:K%EL:
太阳能电池进行了比较精确的建模 ! 比较准确地 反映了太阳能电池在不同辐射强度和温度下的 输出特性 " 该模型的数学表达如下 #
万方数据