风光互补供能系统的优化设计

秦 斌 易柏年

（1．湖北黄冈供电公司电力设计院，湖北 黄冈438000；2．武汉理工大学自动化学院，湖北 武汉430070）

0 引言

风光互补供能系统具有不枯竭、方便、清洁、无噪音等优点，尤其是在广大边远地区，充分利用其优势，对建立独立可靠的供能系统具有重大意义。目前，在我国一些偏远地区（如农村、灾区、海岛、野外）居民的生活用电仍存在一定问题。由于这些地区的地理位置偏远，地广人稀，导致架线送电路程遥远，不仅损耗大，而且线路维护费用较高，因此供电网覆盖面有限，给当地群众的生活带来了极大的不便。下面将介绍一种小型独立的风光互补供能系统，以期可进一步解决偏远地区的用电问题。

1 风光互补供能系统概述

本模型系统采用一块太阳能板，额定功率20 W，面积0．189 125 m2，根据计算可得太阳能板每年可产生电能18．84～52．32 k W·h。风机模块采用额定功率100 W风力发电系统，每月产生电能12～17 k W·h。体积小，重量轻，结构合理，美观大方，叶片外型采用专利技术曲线设计，具有良好的气动性能，材料采用优质玻璃钢，具有启动早、抗大风能力强、效率高等特点，风力发电机整机配置优良，性能可靠，坚固耐用，美观大方。本系统设计的风光互补发电系统控制器，其风力发电充电电路与光伏发电充电电路是两个独立的充电模块，二者互不影响，可以进行单独充电控制。同时系统采用DC－AC电源转换器，可对外部设备提供220 V市电。

2 太阳能跟踪算法的设计

目前，太阳能追踪系统（Sun Tracking System）主要有单轴系统和双轴机械跟踪定位系统。国内外研究表明，单轴太阳能系统比固定式系统能增加25%的功率输出，而双轴太阳能追逐系统比固定式系统能增加41%的功率输出。为达到始终保持太阳能板与光照的垂直，使其最大化地接收太阳能，充分利用丰富的太阳能资源，本系统中设计了一种优化的双轴跟踪定位系统。

由于一天中太阳的位置不断变化，为达到能源的最大利用率，我们制作了光源跟踪装置，并设计一种互补跟踪控制方式：在晴天时，选择跟踪灵敏度高的光电跟踪方式；在天气状况不好时，则切换到视日运动轨迹跟踪。优化方案工作框图如图1所示。

图1 太阳跟踪系统设计方案

在设计视日运动跟踪子程序过程中，虽然太阳的位置时刻都在变化，但其运行具有严格的规律性，在地平坐标中，太阳的位置可由高度角α与方位角来确定：

式中，δ为太阳赤纬角；φ为当地的维度角；ω为时角。

太阳赤纬角δ与时角ω由本地时间确定，而对于确定的地点，本地的维度角φ也是确定的，因此只要输入当地相关地理位置与时间信息就可确定此时刻的太阳位置。

3 最大功率控制策略的设计

3．1 风机最大风能捕获控制策略

最大风能跟踪（MPPT）是风力发电的核心问题。目前比较成熟的最大风能跟踪控制方法主要有3种，即最佳叶尖速比法、最大负载功率曲线法和爬山搜索法。

3．1．1 传统的爬山搜索法

爬山搜索法最大功率跟踪控制算法是根据获取的风能来计算的。获取的风能给定为：

式中，TE为电磁转矩；ωg为发电机的旋转速度。

传统的爬山搜索法包括以下步骤：

（1）选择初选的参考转速并测量发电机的输出功率；

（2）通过增加或者减小某一固定步长，获取参考转速并在此测量发电机的输出功率；

（3）计算Sign（ΔP）和Sign（Δω）；

（4）ωref（n）＝ωref（n－1）＋Sign（ΔP）Sign（Δω）ωstep；

（5）从步骤（3）开始重复直到到达最优运行点。

采用爬山搜索算法控制可以不断地搜索风机输出功率峰值，当风机惯量非常小，风机速度对风速的反映几乎是瞬时的。自然界风的随机性是不可避免的，当功率扰动或风速小范围波动使得最佳功率点偏移，在此时若重新初始化步长，由于风机转速较大，步长扰动会导致系统产生无法避免的波动，影响整个系统的功率输出，如果采用整数倍增减的方式调整步长，会使风机转速的收敛性无法达到预期的要求。因此最好采用步长呈指数倍形式增减的调整方式，以达到保证系统运行稳定的效果。在实际应用中若保持风机转速在较小的范围内波动，将有利于系统对随机变化的风速做出快速响应。

3．1．2 改进后的梯度算法

在不检测风速的情况下，做出合适的调整是最优梯度法应用在风力发电系统的关键，故本文引入该算法应用在风能发电系统中。改进后梯度算法是通过风机转速的扰动来搜寻最大功率输出点。

由传统的爬山搜索法可知，工作点位于系统最大功率输出点的左侧时，风机转速以较大幅度指数倍增长；工作点位于系统最大功率输出点附近时，系统提供相对小的扰动量。此时基准点Pb所对应的风机转速ωb将调整为ω′a＝ωb，ω′b＝ωc，ω′c＝ω′b＋Δω。工作点位于系统最大功率输出点的附近时，风机步长不会有较大的起伏波动，整个系统能够安全稳定地工作。基准点Pb所对应的风机ωb转速将调整为：Δω′＝Δω－ωx，ω′a＝ω′b－Δω′，ω′b＝ωb，ω′c＝ω′b＋Δω′。ωx＝±hΔω 作为指数的步长调整。同样，工作点位于风机最大功率输出点右侧时，风机转速以相对大的幅度指数减少，这样就可解决最大功率输出点附近收敛性不好以及振荡追逐等缺点。基准点Pb所对应的风机转速ωb将调整为ω′c＝ωb，ω′b＝ωa，ω′a＝ω′b－Δω。

将风力发电机最大输出功率作为整个系统的目标函数，将风机转速ω作为跟踪变量，根据输出功率值的变化量和对应前一刻的风机转速调整步长，共同决定该时刻调整步长的大小。对风力发电机输出功率Pw（ω）与风机转速ω两者之间的特征函数曲线进行分析，得到如下结论：若系统输出功率增大，则继续按照原步长方向进行调整，反之取相反的方向进行调整；若在最大输出功率点的较远处，则采用较大的调整步长，实现追踪速度的提升；若在最大输出功率点附近，则采用较小的调整步长，减少追逐搜索的损失；自然风风速随机等因素导致风力发电机系统输出功率发生较大的变化时，系统能准确迅速作出相应的反应。

如图2所示，风速稳定情况下，波动很小，且波长在可允许为一非线性函数，连续可微分的范围内振荡；当风速发生变化时，风力机转速ω（n）是以ω（n－1）时的风力机转速呈指数倍增长。功率的变化量随ω（n）呈倍数增减，验证了改进后的梯度算法的可行性和正确性。

图2 改进后的梯度算法

3．2 光伏发电的最大功率点跟踪控制策略

常用的光伏发电最大功率点跟踪控制策略有2种：恒压控制法（Constant Voltage Tracking，CVT）和扰动观察法（Pert ur b and Observemethods，P＆O）。3．2．1 恒压控制法（CVT）

采用CVT方式可以近似实现光伏阵列的功率最大输出，并且操作性好，可靠性高，整个系统不会振荡，有着较高的稳定性，其基本控制框图如图3所示。但是CVT跟踪方式忽略了温度对太阳电池开路电压的影响，导致控制精度不高，尤其是在温差较大的季节，光伏阵列受到温差的影响，伏安特性曲线会有不可忽略的变化，需要不时地对给定电压值进行调整。

图3 恒压控制法框图

3．2．2 扰动观察法（P＆O）

光伏发电扰动观察法和风力发电控制中提到的爬山搜索法相似，是目前常用的MPPT控制方法之一。扰动观察法控制框图如图4所示。其最大优点在于结构精简，需要测量的参数较少。但是缺点是无法消除“扰动”，输出会有较小起伏波动，导致最大功率追踪的过程中会损失一些微功率。

图4 扰动观察法控制框图

3．2．3 本系统采用的控制方法

综上所述，两种控制方式各有优缺点，前者可行性好，操作控制简单，但受限于温度的变化；后者可对不同温度下的最大功率输出点进行追踪，但存在一定的起伏波动，对系统的稳定行造成了不利影响。

联系实际需求，本文将上述两种控制方式结合，思路如下：首先参考实际情况，得出经验值Vm，采用CVT的启动方式，因为CVT方式在启动特性上有着较好的优势。启动后，使用扰动观察法，追踪捕获最大功率输出点，获得最大功率输出点处的Vm，由于温度的线性变化，在较短时间内，该光伏阵列的Vm值基本保持恒定；最后使用CVT方式，将光伏发电系统的输出电压控制在先前测得的Vm值附近。每隔一段时间，重复上述几个步骤，从而实现对光伏发电系统的最大输出功率的控制。

4 结语

本文主要讲述了一种优化的风光互补供能系统的设计方案。风光互补供能系统的使用，能耗和污染排放始终为零，节能减排效果十分明显，具有深远的社会效益和长远的经济效益。

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