李芷蕭 袁旭峰 胡實 高志鵬 朱余林

摘 ?要： 因云霧、植物、建筑等物體遮擋，或光伏器件本身的不一致性，可能導(dǎo)致多個功率極值出現(xiàn)，從而使傳統(tǒng)的最大功率點跟蹤方法失效。在光伏組件出現(xiàn)多功率極值的條件下，采用合理最大功率追蹤算法，不陷入局部最大功率點，找到全局最大功率點值得研究。文中提出結(jié)合粒子群優(yōu)化和常規(guī)最大功率點跟蹤的復(fù)合算法，用于實現(xiàn)最大功率點跟蹤，并與常規(guī)最大功率點跟蹤算法進行仿真實驗比較。以解決光伏組件工作在惡劣條件下的嚴重功率失配問題，提高光伏組件的能量轉(zhuǎn)換率，保護光伏組件不受損壞。

關(guān)鍵詞： 部分遮擋; 光伏組件; MPPT技術(shù); PSO算法尋優(yōu); 功率極值; 局部最大功率點

中圖分類號： TN366?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 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）組件發(fā)電由于清潔、環(huán)保和靈活的配置，已成為新能源發(fā)展的主流[1]。光伏組件輸出功率隨機波動，需要使用最大功率點跟蹤法（Maximum Power Point Tracking，MPPT）實現(xiàn)最大功率輸出。在均勻光照強度下，光伏組件的P?U輸出特性曲線呈單峰形態(tài)。然而，因云霧、植物、建筑等物體遮擋，或光伏器件本身的不一致性，可能導(dǎo)致多個功率極值出現(xiàn)，從而導(dǎo)致常規(guī)MPPT法的失效[2?3]。文獻[4?6]使用直接輸入電壓或功率控制、擾動觀察法（Perturbation and Observation，P&O），電導(dǎo)增量法（Incremental Conductance，Inc Cod），線性近似和模糊邏輯控制方法。文獻[7?8]介紹了部分陰影下光伏組件的數(shù)學(xué)物理模型，分析了光伏組件的輸出特性與陰影情況下的陰影量、光照強度和環(huán)境溫度之間的關(guān)系，介紹了各種不同的MPPT法。為了解決這種故障，一些研究已經(jīng)提出了全局搜索算法[9?13]，用于掃描PV模塊的P?U特性曲線，并確保PV模塊的工作點收斂到全局峰值。文中提出結(jié)合粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，PSO）和常規(guī)MPPT法的復(fù)合算法，首先通過PSO算法預(yù)測計算最大功率輸出值，然后根據(jù)預(yù)測的負載功率變化得出最大功率點附近的輸出電阻，以控制升壓電路的占空比，結(jié)合常規(guī)MPPT法微調(diào)，實現(xiàn)最大功率跟蹤。本文設(shè)計一個不同遮擋情況的最大功率追蹤仿真實驗，并通過Matlab/Simulink平臺進行了仿真驗證。

1 ?光伏組件的等效電路與數(shù)學(xué)模型

1.1 ?光伏組件模型與特性分析

圖1 ?光伏組件等效電路

式中：[Isc]，[Id]和[I0]分別為光伏組件的短路電流、流過光伏組件二極管的電流和PN結(jié)反向飽和電流;[Rs]，[Rsh]和[R]分別為光伏組件的串聯(lián)電阻、并聯(lián)電阻和負載電阻;[U]，[I]分別為光伏組件的輸出電壓和輸出電流;[q]為單位電子的電荷量;[A]為二極管的質(zhì)量因數(shù);[K]為玻爾茲曼常數(shù);[T]為熱力學(xué)溫標[7?8]。

當太陽輻射光照強度沒有超過2個太陽常數(shù)時，式（5）的誤差在允許范圍內(nèi)。式（5）～式（10）中：[Gref]，[G]分別為太陽輻射光照強度的參考值和當前值;[Um]，[Im]分別為光伏組件最大功率點的電壓和電流;[Tref]，[Tc]分別為光伏組件溫度的參考值和當前值;[a]，[b]分別為光伏組件的短路電流溫度系數(shù)和開路電壓溫度系數(shù)。

在工程應(yīng)用中，單個PV輸出電流很小，需要串并聯(lián)光伏組件，假定[ns]，[np]分別為光伏組件的串聯(lián)塊數(shù)和并聯(lián)塊數(shù)，因此，同一光照下光伏組件的數(shù)學(xué)模型為：

1.2 ?光伏組件模型與特性分析

當光伏組件被部分遮擋或本身器件特性不一致時，可能導(dǎo)致局部熱斑和電流回流的出現(xiàn)，有必要在光伏組件旁增加旁路二極管和阻塞二極管，此時式（11）不再適用。為了簡化分析，兩個串聯(lián)的光伏組件模型如圖2所示。

圖2 ?光伏組件串聯(lián)模型

假使PV2受到了部分遮擋，其光照強度S2小于PV1的光照強度S1，這時PV2的短路電流[Isc2]小于PV1的短路電流[Isc1]，此時光伏組件的輸出特性發(fā)生了變化。倘若外界條件不改變，則光伏組件的負載阻抗決定其工作在I?U，P?U特性曲線的位置。若使外界負載阻抗不斷增大，則光伏組件的輸出電流[I]不斷變小，并聯(lián)在PV2的二極管D2由導(dǎo)通到截止。當D2導(dǎo)通的階段[Isc2表1 ?光伏組件遮蔽實驗參數(shù)

圖3 ?光伏組件I?U特性圖、P?U特性圖

將其擴展到n個遮蔽系數(shù)逐漸減小的光伏組件，每個光伏組件模塊的輸出電流為[Isc1]，[Isc2]，…，[Iscn]，[Isc1>Isc2>…>Iscn>0]，可得出光伏組件的I?U輸出特性如下：

2 ?最大功率跟蹤控制

2.1 ?常規(guī)最大功率跟蹤法

目前，應(yīng)用較為廣泛的最大功率追蹤算法主要有擾動觀察法、電導(dǎo)增量法及其衍變算法。下面就常規(guī)最大功率跟蹤法的工作原理進行闡述。

1） 擾動觀察法。通過[P=UI]計算初始功率P1，設(shè)定一個電壓擾動[ΔU>0]，計算得到擾動后功率P2，如果P2>P1，則增大DC/DC電路占空比，且沿當前方向繼續(xù)設(shè)定擾動（可控制改變步長）;反之沿相反方向設(shè)定擾動;循環(huán)n次，使其工作在最大功率點附近[8]。擾動觀察法流程如圖4所示。

圖4 ?擾動觀察法流程圖

2） 電導(dǎo)增量法。依[P=UI]，通過對[U]求導(dǎo)，得：

當[dPdU>0，UUmax]。

將上述3種情況代入式（16）可得：當[U-IU];當[U=Umax]時， [dIdU=-IU];當[U>Umax]時， [dIdU<-IU]。

依[dIdU]與[-IU]比較，動態(tài)調(diào)節(jié)輸出電壓，使之達到最大功率點跟蹤。

2.2 ?粒子群算法

圖5 ?電導(dǎo)增量法流程圖

2.3 ?基于PSO法的復(fù)合MPPT控制

實際上，部分遮擋情況的光伏組件問題可以近似為多峰值全局尋優(yōu)問題。在多峰值的條件下，常規(guī)MPPT法存在無法尋優(yōu)到全局優(yōu)解的問題;而PSO算法具有較強的全局搜索能力，但若搜索精度不夠，將出現(xiàn)最佳工作點附近來回振蕩的現(xiàn)象。為了克服上述情況，提出PSO法和常規(guī)MPPT法復(fù)合控制算法，以降低功率損耗，提高搜索精度，跳出局部優(yōu)解，實現(xiàn)最大功率跟蹤。

由PSO預(yù)測的MPPT法控制流程如圖6所示。

圖6 ?PSO預(yù)測的MPPT控制流程圖

復(fù)合算法主要由兩部分組成：第一部分是全局預(yù)測的PSO算法模塊;第二部分是常規(guī)MPPT法模塊。首先，進行PV陣列的數(shù)據(jù)采樣得到Upv，Ipv，S，T。將采樣數(shù)據(jù)S，T輸入到PSO算法模塊進行全局最大功率點的預(yù)測，計算得出預(yù)測全局最優(yōu)占空比dbest;將采樣數(shù)據(jù)Upv，Ipv輸入到常規(guī)MPPT法模塊（P&O法與Inc Cod法），計算得出占空比誤差值de;將所得dbest與de疊加得到占空比參考值，經(jīng)PWM模塊輸出控制信號。由PSO預(yù)測的復(fù)合MPPT法的電路結(jié)構(gòu)示意圖如圖7所示。

圖7 ?主電路結(jié)構(gòu)示意圖

3 ?仿真分析

光伏組件的詳細參數(shù)見表2。

表2 ?光伏組件仿真參數(shù)

圖8 ?主電路拓撲圖

進行不同遮擋情況的仿真測試。遮擋情況1：0～0.1 s，S1=1 000 W/m2，S2=1 000 W/m2。遮擋情況2：0.1～0.2 s，S1=1 000 W/m2，S2=700 W/m2。遮擋情況3：0.2～0.3 s，S1=1 000 W/m2，S2=400 W/m2。遮擋情況4：0.3～0.4 s，S1=1 000 W/m2，S2=100 W/m2。仿真波形如圖9所示。

圖9 ?不同遮擋條件下的最大功率尋優(yōu)情況

由仿真波形的結(jié)果得表3～表6。

表3 ?部分遮擋情況1四種算法的仿真數(shù)據(jù)

表4 ?部分遮擋情況2四種算法的仿真數(shù)據(jù)

表5 ?部分遮擋情況3四種算法的仿真數(shù)據(jù)

從上述圖表可以看出，加入PSO預(yù)測環(huán)節(jié)的復(fù)合算法均優(yōu)于常規(guī)的擾動觀測法、電導(dǎo)增量法，能快速地跳出局部優(yōu)值，實現(xiàn)最大功率的追蹤。

表6 ?部分遮擋情況4四種算法的仿真數(shù)據(jù)

4 ?結(jié) ?語

在光伏組件的工程等效電路模型上，推導(dǎo)得出光伏組件串聯(lián)的簡化數(shù)學(xué)模型?；诤喕瘮?shù)學(xué)模型，編寫對應(yīng)的粒子群算法的目標函數(shù)進行初始預(yù)測，結(jié)合常規(guī)MPPT方法使之工作在最大功率點附近。仿真實驗結(jié)果表明，與常規(guī)MPPT方法相比，該算法能夠有效地跳出局部峰值，解決了光伏模塊工作在惡劣狀態(tài)下的問題;該算法具有較小的全局尋優(yōu)范圍，不需要在沒有陰影的情況下不斷地掃描輸出特性曲線，從而減少了尋優(yōu)過程中的功率損耗，有利于系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

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