摘 要: 介紹了光伏電池的特性,并在Matlab/Simulink中進(jìn)行建模仿真研究。針對(duì)局部遮陰條件下光伏陣列的P-U特性呈現(xiàn)多個(gè)極值點(diǎn),導(dǎo)致常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法失效的問(wèn)題,提出了一種基于粒子群算法(PSO)的最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)控制方法。仿真結(jié)果表明,該方法能夠快速、準(zhǔn)確地跟蹤光伏陣列的最大功率點(diǎn),具有較好的控制精度,有效地提高了光伏陣列的輸出效率。
關(guān)鍵詞: 最大功率點(diǎn)跟蹤;粒子群優(yōu)化算法;局部遮陰
太陽(yáng)能作為一種新型的綠色可再生能源,具有儲(chǔ)量大、分布廣、無(wú)污染、使用方便等優(yōu)點(diǎn)。隨著能源危機(jī)與環(huán)境污染的加劇,太陽(yáng)能的利用越來(lái)越受到人們的重視,而太陽(yáng)能光伏發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用更是人們普遍關(guān)注的焦點(diǎn)。由于光伏組件均是由多個(gè)單體光伏電池串聯(lián)而成,當(dāng)光伏組件中各個(gè)單體光伏電池所接收的太陽(yáng)輻射均等時(shí),其輸出的功率電壓曲線呈單峰狀。然而,在很多情況下,由于光伏組件表面存在不透明物體的遮擋,或者由于多云天氣導(dǎo)致組件中部分單體光伏電池接收的光照強(qiáng)度異于其他電池。這種情況下,組件輸出的功率電壓曲線會(huì)出現(xiàn)多個(gè)峰值點(diǎn),導(dǎo)致常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤控制算法失效[1-2],不能正確追蹤到最大功率點(diǎn),造成太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)功率輸出的下降,嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起“熱斑”效應(yīng)造成安全問(wèn)題。本文將粒子群優(yōu)化PSO(Particle Swarm Optimization)算法應(yīng)用于光伏發(fā)電系統(tǒng)的MPPT中,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和仿真比較,驗(yàn)證了該算法的有效性,即該算法既可以提高傳輸效率,又可以很好地克服熱斑效應(yīng),以及各種失配問(wèn)題。
1 光伏電池特性
1.1 光伏列陣的數(shù)學(xué)模型
光伏電池的原理是基于半導(dǎo)體的光伏特性效應(yīng)將太陽(yáng)輻射直接轉(zhuǎn)換為電能[3]。根據(jù)光伏電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及其輸出特性,可以把光伏電池單體等效為如圖1所示的電路。
圖中RL表示負(fù)載;UL表示負(fù)載電壓或輸出電壓;IL表示負(fù)載電流或輸出電流;RS和RSH表示等效的串聯(lián)和并聯(lián)電阻,通常RS約為1 ?贅,RSH約幾千歐姆;IVD表示暗電流或擴(kuò)散電流;IPH表示光生電流(亦即光子在光伏電池上激發(fā)的電流),其大小與光照強(qiáng)度和溫度成正比,IPH大小與外界負(fù)載無(wú)關(guān),可以認(rèn)為是恒流源。由上面的等效電路模型及對(duì)光伏電池的伏安特性分析可推出其輸出特性方程為[4-5]:
由圖2可見(jiàn),光伏電池即非恒壓源也非恒流源,其輸出電流和輸出功率隨輸出電壓的變化而變化。從P-U曲線可以看出光伏電池的輸出功率存在極大值點(diǎn),這一工作點(diǎn)稱(chēng)為最大功率點(diǎn)(MPP)。為提高光伏電池的效率,在光伏發(fā)電系統(tǒng)中需要進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤(MPPT)控制,使系統(tǒng)能工作在最大功率點(diǎn)。
由圖3可以看出,兩個(gè)光伏模塊光照不同的情況下,由于串聯(lián)的模塊流過(guò)的電流相等,光伏陣列P-U特性曲線呈現(xiàn)2個(gè)極值點(diǎn),常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤方法將會(huì)失效,易追蹤到局部極值輸出。
搜索范圍的確定可以使粒子更快、更精確地找到最大點(diǎn),此處將搜索范圍設(shè)置為(0,Uoc),Uoc為光伏模塊的開(kāi)路電壓。
2.3 算法的重啟與終止設(shè)置
PSO算法的終止條件一般設(shè)置為達(dá)到最大迭代次數(shù)或者滿足一定的誤差準(zhǔn)則。由于粒子的初始位置是隨機(jī)分布的,當(dāng)所有粒子趨近于一個(gè)位置時(shí),可以認(rèn)為已經(jīng)追蹤到了最大功率點(diǎn)。此處設(shè)定,當(dāng)粒子之間的最大距離小于5% Uoc時(shí),則算法停止,當(dāng)前所有粒子中對(duì)應(yīng)功率最大者定為最大功率點(diǎn)。否則,一直迭代,直到迭代次數(shù)結(jié)束,尋得最大功率點(diǎn)為止。
2.4 算法的流程
首先,隨機(jī)初始化種群中各個(gè)粒子的初始位置及速度,計(jì)算得到各個(gè)粒子的適應(yīng)值即陣列的功率,將當(dāng)前各粒子的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)到各粒子的個(gè)體最優(yōu)值(pbest)中,將所有pbest中適應(yīng)值最優(yōu)個(gè)體的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)于全局最優(yōu)值(gbest)中。然后,更新粒子的位置﹑速度﹑慣性權(quán)重以及最優(yōu)值。最后,檢查終止條件,若滿足終止條件,搜索停止,輸出最優(yōu)解Umax,否則,更新粒子,繼續(xù)搜索。
粒子群算法追蹤最大功率點(diǎn)的流程圖如圖4所示。
粒子群算法追蹤最大功率點(diǎn)的仿真結(jié)果如圖6所示。
由仿真結(jié)果可以看出,三維多峰曲線的全局最大功率值為120 W,粒子群優(yōu)化算法尋到的最大功率點(diǎn)的功率值為102.215 8 W,誤差很小,驗(yàn)證了該算法在跟蹤最大功率點(diǎn)上有良好的準(zhǔn)確性。算法尋優(yōu)時(shí)間為0.126 4 s,只用很少的時(shí)間就能追蹤到全局最大功率點(diǎn),驗(yàn)證了算法的快速性。所以基于粒子群優(yōu)化的MPPT算法,在局部遮陰條件下能跟蹤到全局最大功率點(diǎn),具有一定的精準(zhǔn)性和有效性。
本文提出了一種基于粒子群算法的光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制方法,建立了光伏陣列的模型并進(jìn)行仿真研究,驗(yàn)證了該算法的有效性。該方法使光伏陣列在溫度、光照等外界環(huán)境不統(tǒng)一的情況下,能夠快速有效地跟蹤到最大功率點(diǎn),并且具有較好的追蹤精度和穩(wěn)定性,防止了最大功率點(diǎn)的振蕩以及電池的溫升,減少了功率損耗,從而大大提高了總功率的輸出。
參考文獻(xiàn)
[1] NOGUCHI T, TOGASHI S, NAKAMOTO R. Short-current pulse-based maximum power point tracking method for multiple photovoltaic and converter module system[J]. IEEE Trans. on Industrial Electronics, 2002,49(1):217-222.
[2] SERA D, TEODORESCU R, HANTSCHEL J, et al. Optimized maximum power point tracker for fast-changing environmental conditions[J]. IEEE Trans. on Industrial Electronics, 2008, 55(7): 2629-2637.
[3] 高虎,李俊峰,許洪華.太陽(yáng)能光伏發(fā)電技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r與趨勢(shì)分析[J].中國(guó)科技產(chǎn)業(yè),2006,12(2):72-75.
[4] 張興,曹仁賢,等.太陽(yáng)能光伏并網(wǎng)發(fā)電及其逆變控制[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.
[5] 劉曉艷,祁新梅,鄭壽森,等.局部陰影條件下光伏陣列的建模與分析[J].電網(wǎng)技術(shù),2010,34(11):192-197.
[6] 蔣程濤,邵世煌.基于適配粒子群的多目標(biāo)優(yōu)化方法[J].計(jì)算機(jī)工程,2007,33(21):175-178.