光伏并网系统中MPPT常用算法及控制策略.
MPPT控制原理
MPPT控制原理MPPT（Maximum Power Point Tracking）是一种太阳能光伏系统中常用的控制原理，主要用于提高光伏系统的能量转换效率。
MPPT控制原理的核心是通过调节光伏阵列的工作点，使其始终工作在最大功率点上，从而最大限度地提取光伏电池的能量。
为了更好地理解MPPT控制原理，我们首先需要了解光伏电池的工作特性。
光伏电池的输出功率与光照强度和电压之间存在着一定的关系，当光照强度不变时，电压越高，输出功率越大。
然而，光照强度是随着时间和环境变化的，因此光伏电池的工作点也会不断变化。
如果光伏电池的工作点偏离了最大功率点，系统将无法充分利用光能，导致能量转换效率降低。
MPPT控制原理的基本思想是通过不断调节光伏电池的输出电压和电流，使光伏电池的工作点始终处于最大功率点。
具体来说，MPPT控制器会对光伏电池的输出电压和电流进行监测，并根据监测结果调节电池的工作点。
当光伏电池的输出功率小于最大功率时，MPPT控制器会逐渐增加电池的负载电流，以提高输出功率。
相反，当光伏电池的输出功率超过最大功率时，MPPT控制器会逐渐减小电池的负载电流，以降低输出功率。
通过这种方式，MPPT控制器能够实时跟踪光伏电池的最大功率点，从而提高系统的能量转换效率。
在实际应用中，MPPT控制器通常采用迭代搜索算法来寻找最大功率点。
常见的迭代搜索算法包括增量调整法、开关法和模拟法等。
这些算法通过不断调节光伏电池的负载电流或电压，以逼近最大功率点。
其中，增量调整法是最常用的一种算法，其基本思想是根据光伏电池的当前输出功率与上一次输出功率的比较结果，调节电池的负载电流或电压，直到找到最大功率点为止。
总之，MPPT控制原理通过实时跟踪光伏电池的最大功率点，调节电池的工作点，从而提高系统的能量转换效率。
这种控制原理在太阳能光伏系统中得到广泛应用，可以有效提高能源利用率，降低光伏系统的成本。
太阳能光伏逆变器控制策略
太阳能光伏逆变器控制策略太阳能光伏逆变器是将太阳能电池板产生的直流电转换为交流电的装置。
逆变器控制策略的目标是使光伏逆变器在不同工作条件下都能实现高效稳定的电能转换。
以下是几种常见的太阳能光伏逆变器控制策略。
1. MPPT（最大功率点跟踪）控制策略：MPPT是光伏逆变器的核心控制策略之一，其目的是通过不断调整电压和电流，使光伏电池板输出的直流电功率达到最大值。
MPPT控制策略通常采用水平搜索算法或者增量式阻抗匹配算法来实现。
水平搜索算法基于离散化电压电流曲线，不断变化光伏板的工作电压和电流，最终找到最大功率点。
增量式阻抗匹配算法则是根据逆变器输出功率的变化率来实时调整逆变器工作点，使其趋向于最大功率点。
2. PWM（脉宽调制）控制策略：PWM控制策略是通过不断调整逆变器输出的脉冲宽度，实现直流电到交流电的转换。
PWM控制策略将直流电转换为包含多个短暂高电平脉冲的交流电信号，通过调整脉冲宽度和周期，可以控制输出交流电的电压和频率。
PWM控制策略通常采用比较器、计数器和多路开关等电路元件来实现。
3. 网络功率控制策略：网络功率控制策略是根据光伏逆变器连接的电网的电压和频率来实时调整逆变器输出的交流电功率。
当电网电压或者频率有较大波动时，逆变器会通过降低或者提高输出功率来调整与电网的匹配度。
这种控制策略可以保证逆变器和电网的稳定运行，同时也能避免逆变器因为电网不稳定而发生故障。
4. 增量式变压器控制策略：增量式变压器控制策略是通过不断调整输出变压器的变比，实现逆变器输出电压和电流的调整。
变压器控制策略通常根据逆变器的输出电压、电流和负载的变化来调整变压器的变比，使其能够适应不同的工作条件。
这种控制策略可以提高逆变器的稳定性和效率。
太阳能光伏逆变器的控制策略包括MPPT控制策略、PWM控制策略、网络功率控制策略和增量式变压器控制策略等。
这些控制策略旨在实现逆变器的高效稳定运行，提高太阳能光伏系统的电能转换效率。
基于DSP的光伏并网系统MPPT算法研究
基于DSP的光伏并网系统MPPT算法研究关键字：电源技术LCD高效背光光伏并网整车控制多载波扩频控制介绍了以DSP为主控芯片的光伏并网系统，它能跟踪光伏阵列最大输出功率点，实现光伏阵列和负载优化匹配，使负载获得最大功率。
在光伏阵列输出功率最大为跟踪目标的定步长MPPT一阶差分算法的基础上，采用以使负载获得最大功率为跟踪目标的变步长寻优MPPT 算法，能够更好地实现最大功率点的跟踪。
实验结果表明：该系统能够快速准确地跟踪太阳能电池最大功率点，并自动同步跟踪电网频率和相位，实现并网电流的正弦波形以便与电网电压同频同相馈入电网，提高了系统逆变效率和可靠性。
太阳能光伏发电是当前利用新能源的主要方式之一，光伏并网发电是光伏发电的发展趋势。
光伏并网发电的主要问题是提高系统中太阳能电池阵列的工作效率和整个系统的工作稳定性，实现并网发电系统输出的交流正弦电流与电网电压同频同相[1-2]。
最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)是太阳能光伏发电系统中的重要技术，它能充分提高光伏阵列的整体效率。
在确定的外部条件下，随着负载的变化，太阳能电池的输出功率也会变化，但始终存在一个最大功率点。
当工作环境变化时，特别是日光照度和结温变化时，太阳能电池的输出特性也随之变化，且太阳能电池输出特性的变化非常复杂。
目前太阳能光伏发电系统转换效率较低且价格昂贵，因此，使用最大功率点跟踪技术提高太阳能电池的利用效率，充分利用太阳能电池的转换能量，应是光伏系统研究的一个重要方向。
1 单相光伏并网发电系统的组成单相光伏并网发电系统的功能是将太阳能电池阵列输出的直流电变换为交流电，经过交流滤波后把正弦波交流电送入电网。
并网DC/AC逆变器是光伏并网发电系统的核心部件之一，主要采用电压源型电流控制。
为满足电压源型电流控制并网逆变器的固有交直流变化比关系，即直流侧电压要高于交流侧电压，在光伏电池阵列输出电压较低的系统中，在DC/AC逆变电路前增加一个Boost（升压）电路进行电压匹配。
光伏发电并网拓扑及其控制策略
光伏发电并网拓扑及其控制策略摘要：在大力倡导发展绿色低碳经济的今天，可再生能源发电技术受到人们的关注。
本文通过对光伏发电特性分析，设计了光伏升压并网电力电子器件Boost换流器和DC\DC隔离升压全桥变换器的最优控制策略，同时完成了光伏发电系统接入直流电网的仿真模型的搭建，验证了该系统的可行性和运行稳定性，对分布式电源大规模并网应用提供支撑。
关键词：光伏发电；Boost换流器；DC\DC隔离升压全桥变换器；并网运行1.引言分布式能源具有绿色环保、高效灵活等特点，目前正成为我国电力系统的一块重要“拼图”[1]。
近十年来，光伏发电应用市场占据新能源发电的主导地位。
据中国能源局统计报告，截止2022年底，全国光伏发电新增并网容量87.4GW，全国光伏发电累计并网容量超390GW。
平高集团近年来已开展“淀中翡翠”王家寨互助会智能微电网示范项目、220kV剧村变电站光储微电网示范项目和容东供电服务中心光储直柔近零碳建筑示范项目等一批光储一体化项目，形成了整合绿色发电、安全储电、灵活用电、可靠供电的低碳用能关键技术，为推进能源革命、实现碳中和目标提供了强有力的支撑作用。
2光伏发电系统在有光照的情况下光伏电池经过光生伏特效应，将光能转换为电能，再经变电装置可将电能传输到电网中。
光伏阵列、电力电子变换装置、最大功率控制器、并网控制器等几部分构成了一个完整的光伏并网发电系统。
2.1Boost换流器光伏阵列输出的电压和电流通常受温度、光照强度等影响，且输出电压等级和直流母线不匹配，因此通过 Boost 换流器将光伏阵列连接到低压直流母线[2]。
在环境不变的条件下，光伏电池有唯一最大输出功率工作点，所以为了充分提高光伏电池的效率，通常对其采用最大功率点跟踪控制[3]。
其中传统算法有：恒定电压法、扰动观察法、电导增量法等。
本文采用扰动观察法。
图 2-4 是基于 MPPT 控制的光伏发电系统。
图 2-1 基于 MPPT 控制的光伏 Boost 换流器2.2DC-DC隔离升压全桥变换器光伏阵列通过Boost换流器稳压后，电压等级较低，为了将光伏侧的能量上送到中压配电系统，需要经功率单向流动的全桥隔离型DC/DC升压汇集换流器将光伏电能上送到中压直流母线。
光伏发电系统MPPT控制策略研究
（1）跟踪速度快。（2）收敛速度快。
不足在于：
（1）随机初始化时，容易丢失功率的极值点。（2）增加了系统的复杂度。（3）硬件实施难度较高。
5光伏发电系统MPPT控制策略
神经网络控制技术，神经网络有输入层、隐藏层和输出层三层结构，每层中节点数量各不相同。神经网络的输入变量可以是辐照度和温度等光伏阵列参数；输出变量可以是多个参考信号，神经网络控制技术具有可进行复杂的逻辑操作、响应速度快和处理非线性信息等优点，由于多数光伏阵列具有不同的输出特性，所以神经网络需要经过反复地训练以提高其准确跟踪最大功率点的能力。
3光伏发电系统MPPT影响因素
在光伏发电系统中，几乎每一个环节都会涉及对电流和电压的控制。因此，所选用的电力传感器将影响到光伏发电系统最大功率点跟踪的有效性。常见的传感器有电流传感器、温度传感器、湿度传感器和电压传感器等。因为电压传感器具有响应快、线性好和不损失测量能量等优势，所以已经广泛应用于光伏发电系统的逆变装置和电源等领域。太阳能作为清洁环保的可再生能源，提高其利用效率意义重大，在光伏发电系统中采用合适的传感器非常重要。由于传感器具有性能稳定、结构简单和实用性强等多个优点，所以其可以有效应用于光伏发电系统。
ACO算法的优势在于：
（1）更快的收敛速度。（2）稳定性较强。
不足在于：
（1）跟踪速度一般，容易造成小部分功率损失。（2）控制方法复杂度高，难以在控制器上实现。
4.3人工蜂群算法
人工蜂群算法ABC（Artificial Bee Colony algorithm）中，通过蜂群寻找蜜源的行为提出的一种智能算法。在光伏发电系统中，每个蜜源所在的位置代表转换器的占空比D，每个蜜源的多少代表光伏阵列的输出功率的大小。通过改变不同的占空比，来实现对输出功率最大点的追踪。最终算法保留蜜源最优的点，即输出功率最大点。
MPPT知识和算法介绍
MPPT知识和算法详解MPPT•MPPT是Maximum Power Point Tracking（最大功率点跟踪）的简称，MPPT控制器能够实时侦测太阳能板的发电电压，并追踪最高电压电流值(VI)，使系统以最高的效率对蓄电池充电。
应用于太阳能光伏系统中，协调太阳能电池板、蓄电池、负载的工作，是光伏系统中非常重要的组件。
MPPT的概述•最大功点跟踪(Maximum Power Point Tracking，简称MPPT)系统是一种通过调节电气模块的工作状态，使光伏板能够输出更多电能的电气系统能够将太阳能电池板发出的直流电有效地贮存在蓄电池中，可有效地解决常规电网不能覆盖的偏远地区及旅游地区的生活和工业用电，不产生环境污染。
光伏电池的输出功率与MPPT控制器的工作电压有关，只有工作在最合适的电压下，它的输出功率才会有个唯一的最大值。
日照强度为1000W/下，U=24V,I=1A；U=30V,I=0.9A；U=36V,I=0.7A；可见30的电压下输出功率最大。
MPPT的原理•给蓄电池充电，太阳板的输出电压必须高于电池的当前电压，如果太阳能板的电压低于电池的电压，那么输出电流就会接近0。
所以，为了安全起见，太阳能板在制造出厂时，太阳能板的峰值电压（Vpp）大约在17V左右，这是以环境温度为25°C时的标准设定的。
当天气非常热的时候，太阳能板的峰值电压Vpp 会降到15V左右，但是在寒冷的天气里，太阳能的峰值电压Vpp可以达到18V。
现在，我们再回头来对比MPPT太阳能控制器和传统太阳能控制器的区别。
传统的太阳能充放电控制器就有点象手动档的变速箱，当发动机的转速增高的时候，如果变速箱的档位不相应提高的话，势必会影响车速。
但是对于传统控制器来说，充电参数都是在出厂之前就设定好的，就是说，MPPT控制器会实时跟踪太阳能板中的最大的功率点，来发挥出太阳能板的最大功效。
电压越高，通过最大功率跟踪，就可以输出更多的电量，从而提高充电效率。
MPPT算法分析
MPPT 算法分析在光伏控制系统中，因为日照、温度等条件的变化，光伏电池的输出功率也是在不断变化的，为保证使得光伏电池的输出功率保持在最大点，需要调整光伏电池输出电压（日照强度发生变化时，短路电流变化大，开路电压受影响小；环境温度发生变化时，短路电流受影响小，开路电压变化大）。
另外，光伏电池的输出电压和电流也和负载有很大关系，负载大，输出电压大，输出电流小；负载小，输出电压小，输出电流大。
光伏电池的MPP 中的电压是指光伏电池的输出电压。
MPPT 算法选择目前，MPPT 算法有定电压跟踪（离线）、功率反馈（离线）、扰动观测（在线）、导纳增量（在线）。
定电压跟踪法——光伏电池的输出功率随着日照等条件会发生变化，但是不管外部条件怎么变化，光伏电池最大功率点对应的电压值基本上变化不大，这个参数是由光伏电池生产厂商确定的，可以通过保持光伏电池输出电压为这个电压就可以使光伏电池输出的功率为最大。
但这个电压不是不变的，确定下一个电压，然后跟踪方法存在很大的误差。
功率反馈法——采集光伏电池的输出电压和电流，计算出功率，然后和数据库中对应的功率进行对比，再调整光伏电池输出电压，来得到MPP 。
因为电池板输出电流的变化，同一个功率可能对应不同的输出电压，当输出功率变大时减小光伏电池输出电压，当输出功率减小时增加光伏电池输出电压，使输出电压在MPP 处振荡，其稳定性和可靠性不好。
扰动观测法——扰动观测法相对于功率反馈，不依靠数据库进行存储离线数据。
主动调整PN 侧电压，然后计算电池输出功率，和上次采样计算得到的输出功率比较，如果增加了，就继续增加扰动，如果减小了，就反方向增加扰动，但如果光照或温度突然发生短时变化，可能会发生误判断。
导纳增量法——因为光伏电池在MPP 处，其斜率为0，结合P U I =，得到0d PI d U U d I d I I U dU dU dU +==+=，即d I I d U U =-，在时间量上，其表达式为()(1)()()(1)()dII t I t I t dU U t U t U t --==---。
光伏发电系统中的MPPT算法优化研究
光伏发电系统中的MPPT算法优化研究随着全球气候变化的加剧，人们迫切需要寻找新能源替代传统能源，以达到能源安全和环保的目的。
光伏发电是一种新兴的能源技术，它可以将太阳能转换为电能，而且没有任何污染，十分环保。
但是，由于天气、季节、太阳角度等因素的影响，太阳能的输出不稳定，因此需要一种能够根据当前太阳能输出功率自动调节电压和电流的控制系统，以提高发电效率。
这就是MPPT算法。
一、MPPT算法简介MPPT（Maximum Power Point Tracking）是一种广泛应用于光伏发电领域的算法，它能追踪太阳能电池板的最大输出功率点，从而将太阳能的输出转化为最大的电能输出，提高光伏发电效率。
MPPT算法通常分为两种类型：模拟算法和数字算法。
模拟算法包括 Perturb and Observe 算法（简称 P&O 算法）和 Incremental Conductance 算法（简称 IC 算法）。
P&O 算法通过周期性地改变太阳能电池板电流和电压来找到最大功率点，但是由于其存在震荡，对最大功率点的跟踪速度较慢，精度也较低。
IC 算法根据太阳能电池板的导电率，快速跟踪最大功率点，但是其算法复杂度较高，难以实现。
数字算法包括 Perturb and Observe 算法和 Incremental Conductance 算法的改进方法，如 Hill Climbing 算法、Gradient Descent 算法、Adaptive Perturb and Observe算法等。
这些算法通过使用数学模型来代替硬件电路来优化太阳能电池板输出功率，能够达到更高的跟踪速度和精确度，但是相对复杂，需要较高的计算能力。
二、MPPT算法优化在实际的光伏发电系统中，MPPT算法的优化是非常重要的，它能够提高发电效率，减少能源浪费，变相地提高光伏发电的经济效益和环保效益。
以下是几种MPPT算法的优化方法。
1、遗传算法优化遗传算法是一种基于自然选择和遗传进化理论的全局寻优算法，它通过模拟生物进化过程来搜索最佳解，具有强大的优化能力。
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光伏并网系统中MPPT常用算法及控制策略 1.1 光伏阵列的电气特性 讨论光伏并网系统的控制策略,就必须首先要清楚光伏阵列的V-I,P-V特性,进而提出合理的控制解决方案。
1.1.1 光伏电池的等效模型
图1 光伏电池的等效模型 图1是光伏电池(Solar Cell等效模型。它由理想电流源Is、反向并联二极管D、串联电阻Rs和并联电阻Rsh 构成。其中Is的值等于电池的短路电流,其大小反映了光伏电池所处环境的日照强度。日照越强,Is越大;反之越小。下式是光伏电池的I— V特性关系方程。
理想情况下Rs,可近似为零,Rsh近似为无穷大,则上式可简化为
式中, I为工作电流,Io为反向饱和电流,V为电池的输出电压,其余皆为常数。这样,光伏电池的输出功率为:
这表明光伏电池的输出功率是日照强度和温度的非线性函数,但是和电流和电压时一种比例关系。
1.1.2 光伏电池特性 1、光伏器件输出特性 为了更好的理解光伏电池的特性,根据上面的结论,光伏电池的非线性函数关系绘制出其在日照不同、结温相同和日照相同、结温不同情况下的光伏电池I—V、P—V特性曲线,如图2、3所示。
(1.电池结温不变,日照变化:
图2 光照强度不同情况下I—V、P—V特性曲线 图2为光伏电池结温不变、日照强度变化情况下的一组I—V和P—V特性曲线,从图中可以得出以下结论: ①光伏电池的短路电流随光照强度增强而变大,两者近似为比例关系;光伏电池的开路电压在各种日照条件下变化不大;
②光伏电池的最大输出功率随光照强度增强而变大,且在同一日照环境下有唯一的最大输出功率点。在最大功率点左侧,输出功率随电池端电压上升呈近似线性上升趋势;到达最大功率点后,输出功率开始快速下降,且下降速度远大于上升速度;
③如图2(a所示:在虚线A的左侧,光伏电池的特性近似为电流源,右侧近似为电压源。虚线A对应最大功率点时光伏电池的工作电流,约为电池短路电流的90%;
④如图2(b所示:结温一定的情况下,光伏电池最大功率点对应的输出电压值基本不变。该值约为开路电压的76%。
(2电池结温变化,日照不变
图3 光伏器件结温变化情况下I—V、P—V特性曲线 图3为光伏电池日照强度不变、结温变化情况下的一组I—V和P—V特性曲线,从图中可以得出以下结论: ①如图3(a所示:光伏电池的结温对光伏电池的短路电流影响不大,随着温度的上升输出短路电流只是略有增加;光伏电池的开路电压随电池结温的上升而下降,且变化范围较大; ②如图3(b所示:光伏电池输出功率总的变化趋势与不同日照条件下的功率变化相似。但相同日照情况下其最大输出功率随电池温度的上升而下降,且最大功率点对应的工作电压随温度上升而下降。
综上所述,光伏电池的输出功率与它所受的日照强度、环境温度有密切的关系。在不同外部环境情况下,光伏电池的输出功率会有较大的变化。因此光伏发电系统必须采用相关电路和控制方法对输出功率加以控制使其输出最大功率。
2、光伏器件不对称特性
对于前面给出的公式可以推导出功率对于电压的变化关系,根据该式绘制光伏器件输出电压从零到开路电压对应的dP / dV变化曲线:
图4 光伏器件dP/dV与输出电压关系 图4中dP/dV过零点C为光伏器件的最大输出功率点。由该曲线可以得到: ①光伏器件从短路状态到工作在最大功率点的区间内dP/dV大小基本不变,特性类似于电流源;
②最大功率点右侧光伏器件dP/dV随光伏器件输出电压的升高而降低,且变为负值。 由此可推知:光伏器件在最大功率点两侧由同样的电压变化引起的功率变化是不同的。
结合图2和图4可以得出: ①光伏器件短路时其输出电流最大,工作电压为零,光伏器件输出功率相应为零; ②在最大功率点左侧虽然光伏器件输出电压不断增加,但dP/dV基本不变,大小近似等于光伏器件的短路电流Is,光伏器件的输出功率与输出电压成线性关系;
③当光伏器件的输出功率接近最大功率点时,dP/dV快速下降直到零,该过程中光伏器件的输出功率随输出电压上升而增加但速度变慢,当dP/dV=0时光伏器件工作在最大功率点;
④随着光伏器件输出电压的进一步增加,光伏器件工作在最大功率点右侧,dP/dV变为负值并快速下降,光伏器件输出功率也从最大值快速下降。
1.2 光伏电池最大功率点跟踪控制方法 光伏电池最大功率点的跟踪算法比较典型的有:定电压跟踪法(CVT,Constant voltage Tracking,扰动观测法(P&O,Perturbation and observation method,导纳增量法(Incremental conductance method,在此之上还有改进的是:变步长导纳增量法,基于模糊控制的MPPT方法,基于预测数据的MPPT方法,基于差分方程解的MPPT方法。
1.2.1 MPPT控制基本目标与工作原理 由于光伏器件的输出功率随外部环境变化而变化,因此光伏发电系统普遍采用MPPT电路和相应的控制方法提高对光伏器件的利用效果。假定电池的结温不变,光伏器件的特性曲线如图5所示。
图5 MPPT工作原理示意图 图中曲线I、H分别对应不同日照情况下光伏器件的I—V特性曲线,A、B分别为不同日照情况下光伏器件的最大输出功率点,负载1、负载2为两条负载曲线。当光伏器件工作在A点时,日照突然加强,由于负载没有改变,光伏器件的工作点转移到A,点。从图中可以看出,为了使光伏器件在特性曲线I仍能输出最大功率,就要使光伏器件工作在特性曲线I上的B点,也就是说必须对光伏器件的外部电路进行控制使其负载特性变为负载曲线2实现与光伏器件的功率匹配,从而使光伏器件输出最大功率。
1.2.2 定电压跟踪法(Constant V oltage Tracking,CVT 定电压跟踪法(Constant V oltage Tracking,CVT是利用光伏器件输出最大功率时工作电压(MPPT与开路电压V o存在近似的比例关系这一特性进行控制的一种最大功率点跟踪控制方法。该特性由图2(b光伏器件的P—V 特性曲线也可看出。
定电压跟踪法(Constant V oltage Tracking,CVT虽优点:控制简单,缺点:但其最大功率点电压与Vo的比例关系是在电池结温不变的情况下推出的,而实际工作中V o是随温度变化而变化的,在光伏阵列的功率输出随着温度变化的情况下,如果仍然采用恒定电压跟踪(CVT控制策略,阵列的输出功率将会偏离最大功率输出点,产生较大的功率损失。特别在有些情况,太阳能电池的结温升高比较明显,导致阵列的伏安曲线与系统预先设定的工作电压可能不存在交点,引起系统振荡。对于那些季节或晨午温差比较大的地区,温度对整个光伏阵列的输出将会产生比较大的影响,如果仍然采用CVT控制策略就只能通过降低系统的效率来保证其稳定性。如图3(b所示。不同厂家的产品由于所用晶硅材料的差异会造成最大功率点电压与Vo的比例关系有所不同,因而导致控制精度下降。
实验表明:固定电压法在相同测试条件下,光伏器件的输出功率至多为理论最大输出功率的88%,低于其它最大功率点控制方法。虽然该方法控制精度低,但是因其原理简单、易于实现,通常用于功率较小、日照情况稳定的工作场合。
1.2.3 扰动观察法(P&O,Perturbation and observation method
上式是光伏器件在最大功率点两侧dP/dV的特性表达式。式中dP、dV分别代表相邻两个采样周期光伏器件的输出功率和输出电压的变化。扰动观察法(P&O,Perturbation and observation method就是利用光伏器件这一特性进行最大功率点跟踪控制的。该方法通过不断调节光伏器件MPPT电路的工作状态来比较电路调整前后光伏器件输出功率和输出电压的变化情况,再根据变化情况调整MPPT电路的工作,最后使光伏器件工作在最大功率点附近,图6为该方法的控制流程图,光伏系统控制器在每个控制周期用较
小的步长改变光伏阵列的输出,方向可以是增加也可以是减小,控制对象为光伏阵列输出电压或电流,这一
过程称为“干扰”;然后,通过比较该干扰周期前后光伏阵列的输出功率,如果输出功率增加,那么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小,则改变“干扰”的方向。这样,光伏阵列的实际工作点就能逐渐接近当前最大功率点,最终在其附近的一个较小范围往复达到稳态。如果采用较大的步长进行“干扰”,这种跟踪算法可以获得较快的跟踪速度,但达到稳态后的精度相对较差,较小的步长则正好相反。较好的折衷方案是控制器能够根据光伏阵列当前的工作点选择合适的步长,例如,当已经跟踪到最大功率点附近时采用小步长。
图6 扰动观察法工作原理图 对干扰观测法的优点总结如下: (1.模块化控制回路; (2.跟踪方法简单,实现容易; (3.对传感器精度要求不高。 缺点为: (1.在光伏阵列最大功率点附近振荡运行,导致一定功率损失; (2.跟踪步长的设定无法兼顾跟踪精度和响应速度; (3.在特定情况下会出现判断错误情况。 1.2.4 电导增量法 增加电导法也是常用的一种MPPT控制方法,是对扰动观察法的改进。其控制思想与扰动观察法类似,也是利用dP/dv的方向进行最大功率点跟踪控制,只是光伏器件工作在最大功率点时控制有所不同。由最大功率点处的光伏器件特性dP/dV,可推导公式:
即:
则可以由来实现最大功率点的跟踪。 当,增加阵列的参考工作电压Vref; 当,减小阵列的参考工作电压Vref; 当,阵列的参考工作电压Vref不变。 上式即为要达到最大功率点的条件,即当输出电导的变化率等于输出电导的负值时,阵列工作于最大功率点。这种跟踪方法的优点是当环境条件发生变化时,能够快速跟踪其变化,并且阵列电压摆动较扰动观察法小;缺点是算法较复杂,并且在用数字方法实现时,对最大功率点的判断容易出现误差。其常用的算法程序流程图见图7所示。