周俊杰

（宜春職業(yè)技術學院，江西 宜春 336000）

0 引 言

能源是工業(yè)進步和城市發(fā)展的命脈，不可再生能源的過度開采不僅給生活環(huán)境造成嚴重的污染，還要面臨能源匱乏的困境。長遠來看，以太陽能為核心的光伏發(fā)電技術具有很高發(fā)展的前景。區(qū)別于傳統(tǒng)能源，太陽能資源豐富具有絕對優(yōu)勢，其分布均勻，既環(huán)保又安全，在工程建設上十分的靈活，除了傳統(tǒng)的家用供電，在其他系統(tǒng)設備供電上也具有很大的便利性，如臨時信號控制設備、夜間路燈照明以及一些偏遠設備的能源部署。

但是，光伏發(fā)電裝置常會出現(xiàn)功率輸出不穩(wěn)定以及中斷的問題，在一定程度上會影響設備穩(wěn)定工作。因此，研究一種能夠穩(wěn)定輸出功率的光伏發(fā)電與儲能系統(tǒng)具有重要的意義，其在應用上也具有很高的推廣價值。

1 能源存儲技術研究現(xiàn)狀

能源存儲技術是近來的研究熱點之一，電化學以及電磁為常用的儲能方法。然而在這些技術獨立使用的時候都會存在的明顯的缺陷，因此，R.A.Dougal等人提出了組合型儲能方案，將不同技術的特點組合起來，互補存在的不足，最大程度地發(fā)揮各自特點。21世紀初期，組合型儲能技術的興起，各大研究機構將重心放在了節(jié)能上。隨后，意大利學者驗證了超大容量以及電池組合的設計，并在新能源車上得到了成功的應用[1]。

2 光伏儲能系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)設計方案

光伏電池是太陽能和電能轉(zhuǎn)化的重要組成部分。但是，光伏材料的限制以及制作的復雜，容易導致非線性的問題，轉(zhuǎn)化率也難以保證。與此同時，外界環(huán)境的影響會加劇轉(zhuǎn)換率低的問題，如光照強度和溫度等。因此，研究光伏電池的輸出特性將十分關鍵，即要保證最大的輸出效率，又要保證太陽能轉(zhuǎn)換率。為滿足以上要求，最大功率跟蹤算法（Maximum Power Point Tracking，MPPT）可應用于系統(tǒng)的設計，保持系統(tǒng)在最大功率點工作。結合組合型儲能技術，智能光伏儲能系統(tǒng)設計框架圖如圖1所示。

圖1 光伏儲能系統(tǒng)框架圖

2.2 智能控制算法

智能控制是近年來十分熱門的研究和應用技術之一，MPPT應用于光電系統(tǒng)是必然趨勢。有研究者將模糊控制算法進行光電系統(tǒng)的MPPT，比較于擾動觀測方法，驗證了此算法較高的性能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡在近些年常應用在光電系統(tǒng)的MPPT，通過不斷改善和驗證，系統(tǒng)能夠達到最大功率理論上的97%。

智能控制算法相對其他控制算法具有一定的優(yōu)勢，但仍然存在一些不足。如模糊控制算法的模糊規(guī)則選擇對實驗者的操作有較高要求，依賴性高；部分智能算法需要海量數(shù)據(jù)的學習才能實現(xiàn)，其對硬件平臺要求高且運行時間長，不適用于一些工業(yè)控制應用。相比之下，粒子群優(yōu)化算法操作簡單，MPPT跟蹤時間短，非常適合本系統(tǒng)。

粒子群算法的基本原理,是將粒子按照根據(jù)優(yōu)化方程所確定的適應位置在空域內(nèi)尋找目標,其移動的方向和時間均由一個速度矢量確定，隨后的過程搜索即是粒子伴隨最優(yōu)粒子[2]。通過仿真該算法得到如下輸出功率曲線，如圖2所示，光伏電池在4秒內(nèi)通過MPPT的到達最大能量點,然后在該點平穩(wěn)運行。

圖2 粒子群算法光伏電池輸出功率曲線圖

3 系統(tǒng)功率分配的仿真與驗證

3.1 功率分配控制原理與建模

蓄電池在光伏系統(tǒng)中很常見，具有較高的能量密度，但功率密度和充放電速度相對較低。超級電容器作為一種新型裝置，通過靜電儲存能量。一些負載電量需求高，對電池的消耗大，使得電池壽命短。理想光伏系統(tǒng)的儲能設備需要具備高功率密度以及高能量的特性。因此，利用蓄電池和超級電容優(yōu)點組合的儲能系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)這一特性。與此同時，功率分配控制策略可以利用高頻電能功率和低頻電能功率分別被超級電容和蓄電池所吸收或釋放，從而達到輸出功率穩(wěn)定，避免了一些突變所造成的影響。功率分配控制策略的核心思想即高頻能量由超級電容管控，低頻能量由蓄電池管控。如圖3所示，該光伏發(fā)電系統(tǒng)包括直流電網(wǎng)、光伏陣列設備、MPPT模塊、HESS（組合儲能系統(tǒng)）以及組合儲能系統(tǒng)功率分配控制設備，其中，SC和B分別是超級電容和蓄電池的縮寫。

圖3 光伏發(fā)電系統(tǒng)功率分配策略仿真模型

3.2 功率分配策略性能驗證結果

基于模型，在4種變化情況中對系統(tǒng)進行驗證。情況一，若負載功率由于電阻增大而突然降低，輸出電壓會突增。此時超級電容和蓄電池分別吸收過剩的高頻電量和低頻電量，讓電壓回歸了穩(wěn)定，如圖4（a）所示。情況二，若負載功率由于電阻減小而突然增大，輸出電壓會突減，此時超級電容和蓄電池分別釋放需求的高頻電量和低頻電量，讓電壓回歸了穩(wěn)定，如圖4（b）所示。情況三，若光伏發(fā)電量由于光照強度增大而變大，輸出電壓會突增，此時超級電容和蓄電池分別吸收過剩的高頻電量和低頻電量，讓電壓回歸了穩(wěn)定，如圖4（c）所示。情況四，若光伏發(fā)電量由于光照強度減大而變小，輸出電壓會突減，此時超級電容和蓄電池分別釋放需求的高頻電量和低頻電量，讓電壓回歸了穩(wěn)定，如圖4（d）所示。

圖4 仿真結果

4 結 論

文中研究了一種智能光伏儲能系統(tǒng)。系統(tǒng)利用組合型能源存儲技術克服了傳統(tǒng)光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出不穩(wěn)定的困境，并通過智能控制算法使系統(tǒng)快速工作在最大功率點上，通過理論分析和實驗驗證了該系統(tǒng)方案的有效性，能夠給各大系統(tǒng)中的能源部署提供參考。