基于simulink的光伏电池最大功率点跟踪

姚祥平

江苏省苏州市城市轨道交通集团有限公司，215004

基于simulink的光伏电池最大功率点跟踪

姚祥平

江苏省苏州市城市轨道交通集团有限公司，215004

光伏电池的功率输出与光照强度和温度有关，当外界环境发生变化时，就要对光伏电池的最大输出功率点进行实时跟踪，从而使光伏电池的效率达到最大。本文根据光伏电池的物理模型，基于simulink仿真软件建立了光伏电池仿真模型，同时对光伏电池的最大功率点跟踪的控制方法进行了相应的仿真。

光伏电池；最大输出功率；仿真

引言

随着经济的快速发展，能源的使用急剧增加，而太阳能作为一种新能源，有取之不尽、用之不竭、无污染等优点，受到了人们越来越多的重视。光伏发电是充分运用太阳能的有效方式之一，但是光伏电池的输出特性具有强烈的非线性，且受外界环境因素影响大，特别是光照强度与温度。本文对光伏电池建立模型，分析了光照与温度对光伏电池的影响，并且在simulink中对两种最大功率点跟踪方法进行了仿真，对比定步长扰动观法和变步长的优缺点。

1 光伏电池建模及仿真

1.1 光伏电池物理模型

图1 光伏电池的物理模型

光伏电池的输出特性为：

其中：

G：温度补偿系数（1.6mA/K）；

E：禁带宽度电压（1.13ev）；

Gd：温度系数（10.0）；

A:为光伏电池中半导体器件的P-N结系数(A=1.11)；

q：电荷量，值为 ；

K：Boltzmann常数，值为 ；

1.2 太阳能电池输出特性的仿真

在MATLAB软件中，对光伏电池建模有多种方法，常见的可以直接写一个M函数对其输出特性进行仿真，还有就是基于物理模型在simulink中搭建模块。本文根据物理模型搭建了simulink模块，将实验数据代入模块即可。

对温度不变光照改变以及光照不变温度改变分别进行仿真，得到相应的输出特性曲线，如下图所示。

如图2.a和图2.b所示，当温度不变光照改变时，光伏电池的开路电压随光照没有明显变化，而短路电流则变化幅度较大，光照越大，开路电压越大。在功率输出特性曲线中可以看出，最大功率点随着光照变化明显，且光照越大最大功率 也越大。

如图3.a和图3.b所示，当光照不变温度改变时，光伏电池的开路电压变化明显，且温度越低开路电压越大，而短路电流则没有明显变化，最大功率点功率 随温度变化也不明显，所以光照对最大功率点功率的影响比温度影响的大。

无论温度改变还是光照改变，光伏电池的功率输出曲线都是单峰值曲线，这就为最大功率点跟踪（MPPT）提供了依据。

2 最大功率点跟踪控制方法

由于在现实中，光照和温度都是随时变化的，所以光伏电池的最大功率点也是变化的，如果光伏电池的输出总是固定值，那么其大部分的工作点都不是最大功率点，这样就会有很大的功率损耗。为此光伏电池必须实现最大功率点的实时跟踪，以便光伏电池的输出功率保持在最大功率。

2.1 定步长扰动观察法

由上文的分析可知，光伏电池 特性曲线是以最大功率点为极值的单峰值曲线，这一特点为扰动观察法（Perturbation and Observation method，P&O）提供了条件，扰动观察法实际上是采用步进搜索的思路，即从起始状态开始，每次给输入信号一个变化有限变化，然后判断输出变化的大小和方向，等到方向辨别后，再控制输入信号按照需要的方向调节，从而实现自寻优控制[3]。

具体方法：当增大参考电压时，输出功率变大，则说明当前工作点在最大功率点的左侧，此时系统应保持参考电压增大的方向；当增大参考电压时，输出功率变小，则说明当前工作点在最大功率点右侧，此时系统应减小参考电压，才能够使光伏电池工作在最大功率点。

可见，扰动观察法就是按照以上所述的过程反复进行输出电压扰动，并且使其电压的变化不断使光伏电池输出功率朝大的方向改变，直到工作点接近最大功率点，其流程图如图4所示。

传统的扰动观察法的弊端

（1）对于实际的光伏电池的MPPT控制，由于检测与控制精度的要求，对于工作点进行扰动的最小步长是一定的，所以对于传统的扰动观察法来说，振荡问题无法避免；

当外界条件变化时，为了快速寻找到最大功率点，则扰动的步长不能太小，否则光伏电池会较长时间处在非最大功率点，造成大量的功率损耗；

（2）对于定步长扰动观法，会出现工作点跨过最大功率点的情况，再次扰动后，功率点则反向跨过最大功率点，此时，光伏电池无法在最大功率点工作

显然，扰动步长过小时，影响自寻优速度；扰动步长过大时，则影响自寻优精度以及产生震荡，这就要求实际的MPPT控制在速度与精度之间折中考虑[4]。

图4 定步长扰动观察法的流程图

2.2 变步长扰动观察法

定步长扰动观法法为了确保跟踪的快速性，不能把步长设定的太小，这样就会在最大功率点附近存在一定幅度的震荡，难以满足较高的MPPT要求；为了减小震荡，减小扰动步长是一种可行的措施，然而减小扰动不长就会导致扰动时间变长。显然，定步长扰动观查法难以同时满足这两个要求，为了解决这一问题，可以采用改进的扰动观察法，其基本思想：在远离最大功率点附近，用较大的扰动电压以提高跟踪速度，减少光伏电池在低功率输出区的时间；在最大功率点附近区域，采用较小的扰动电压以保证跟踪进度[3]。具体方法是以功率P和电压U的变化量的比值（）作为输出电压调整的步长，如果过大，则以一个固定的数值来代替，其他的都是由表示步长[5][6]。其流程图如图5所示。

图5 变步长扰动观察法的流程图

2.3 仿真分析

通过编写S函数把控制方法应用于整个光伏系统中，并且把光照设为可变的，这样就能检查此方法在系统启动中以及外界环境突变时的跟踪能力，图6、图7为定步长扰动观察法和变步长扰动观察法在整个光伏系统中的仿真图：

由图6可知：MPPT基本上在0.2s找到了最大功率点，在0.2s之前由于在寻找最大功率点，所以振荡比较大；在0.2s之后，系统就会在最大功率点左右徘徊，所以会出现后面的较小的振荡，而且这个振荡程度与步长有关，但是定步长的扰动观察法无法避免。在0.5s左右，光照强度由1000W/㎡变为800W/㎡，则扰动观察法会判断此时的电压与功率进行实时的跟踪，由图可以看出，在光照改变的情况下，扰动观察法也可以适用。

由图7可知：变步长扰动观察法大概在0.15s达到稳定值，比定步长扰动观察法迅速很多，而且稳定后波动很小。并且在光照强度改变后，能够快速的跟踪到最大功率点。

3 小结

本文首先建立了光伏电池的物理模型，分析了光伏电池的输出特性，介绍了传统的扰动观察，并且针对其缺点介绍了改进的扰动观察法，该方法在外界环境变化的情况下，能够使光伏电池快速准确找到最大功率点，在最大功率点附近振荡极小，比较稳定。

[1]戴训江, 晁勤. 太阳能光伏模块电气特性的数学建模与仿真.半导体光电, 2009(1): p. 47-50+126.

[2]周德佳, 赵争鸣, 袁立强等. 基于仿真模型的太阳能电池阵列特性的分析. 北京：清华大学学报，2007.

[3]张兴, 曹仁贤. 太阳能光伏并网发电及其逆变控制. 北京：机械工业出版社，2011.

[4]陈进美, 陈峦. 光伏发电最大功率跟踪方法的研究. 科学技术与工程, 2009(17): p. 40-45.

[5]路晓, 秦立军. 自适应扰动观察法在光伏MPPT中的应用与仿真. 现代电力, 2011(1): p. 80-84.

[6]刘莉, 张彦敏. 一种扰动观察法在光伏发电MPPT中的应用.电源技术, 2010(2): p. 186-189.

Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Cells on Simulink

Yao Xiangping
Suzhou City Railway Group Ltd, 215004

The power output of photovoltaic cells relates to light intensity and temperature.When the external environment changes, it is necessary for real-time tracking of the maximum output power point of photovoltaic cells, so the efficiency of photovoltaic cells can reach maximum.In this paper,photovoltaic cell simulation model is built in simulink simulation software based on a physical model of the photovoltaic cell. At the same time,The methods of controlling the maximum power point tracking of the photovoltaic cells are also simulated in simulink.

photovoltaic cells；the maximum output power；simulate

10.3969/j.issn.1001-8972.2013.20.006