光伏电池最大功率点跟踪控制技术综述

秦媛倩

【摘要】为了高效地利用太阳能资源，对太阳能电池的最大功率点跟踪技术相继被提出，本文主要通过对最大功率点跟踪算法进行梳理和归纳，分析各种控制算法的特点，为后续研究方向提供一定的参考。

【关键词】最大功率点跟踪 太阳能 控制

一、引言

随着能源危机的到来，清洁能源的运用备受关注，尤其以太阳能能源的应用较为广泛，但由于光伏电池的输出特性为非线性，因此，如何最大限度的获得太阳能的输出能量成为研究热点，由此，基于最大功率点跟踪控制算法相继被提出。

二、最大功率点跟踪控制方法

1、固定电压跟踪法。在环境温度一定时，不同的光照强度下光伏电池的最大功率点几乎落在同一根垂直线的两侧邻近，因此把最大功率线近似地看成电压为固定值的一根垂直线，使光伏电池工作于某一个固定的电压，这就是固定电压跟踪法。早期的光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法是在光伏阵列和负载之间通过一定的阻抗变换，使得光伏系统成为一个稳压器，构成固定电压式的MPPT控制。但由于实际运行环境中，温度不断变化，该方法并不能在所有的不同环境温度下实现最大功率点跟踪，因此，该方法适用于温度变化不明显的场合。

2、扰动观察法。扰动观察法其原理是周期性的增加或者减少太阳能电池输出的电压，然后观测之后其输出功率变化方向，进而决定下一步的控制信号，此种控制方法虽然原理简单，但是其响应速度慢，仅适合应用于光照强度变化较为缓慢的场合，而且在光照变化较快时，容易产生误判。C.Hua等提出一种变步长寻优的方法，目的在于使得在离最大功率点较远的地方，使用大步长跟踪，提高跟踪速度，在离最大功率点较近的地方，使用小步长跟踪，减小振荡幅度，较传统步长为固定大小的扰动观察法而言，提高了控制精度。姚晓君等提出一种光伏电池的一种自适应最大功率跟踪算法，利用输出功率的变化量来形成扰动信号，从而根据扰动指令对DC/DC变换器的占空比进行PI调节。刘传洋等提出一种对光伏电池最大功率点跟踪算法的优化设计，根据光伏电池的电压和电流计算得到光伏电池的瞬时功率，通过两个采样点瞬时功率的差值决定扰动步长以及DC/DC变换器的占空比。为了降低扰动观察法得误判概率，提出了将扰动观察法与模糊控制方法相结合的控制算法，以脉宽调制电路的占空比作为扰动量进行跟踪控制。为了提高系统抗干扰能力，降低误判.学者们提出了利用三次插值法以及3段变步长爬山法，在外界环境温度有较大波动时以最快速度重新到达自寻优区。

3、电导增量法。K.H-Hussein于1995年提出了电导增量法，通过光伏阵列的P-U曲线，在最大功率点处斜率为0，在输出电导的变化量等于输出电导的负值时，光伏电池即工作在最大功率点处。

传统电导增量法采用固定步长，在步长选择较大时，对光照强度的变化跟踪快，但震荡较为严重，当步长较小时，虽然震荡减轻，但对光照强度变化跟踪慢，因此，基于固定步长的缺陷，蔡明想等提出了一种采用变步长的方式，当工作点远离最大功率点时，加大步长，加快跟踪，当工作点在最大功率点附近时，减小步长，提高跟踪精度。学者们对于电导增量法做了诸多改进，提出了一种电导增量法与模糊控制组合算法，当光伏系统工作在最大功率点附近时采用模糊控制实现MPPT控制，在光伏系统工作于远离最大功率点时，采用电导增量法实现MPPT控制，达到了较好的控制效果。还提出了一种固定电压法结合电导增量法的控制算法，在外界温度环境发生突变时，使用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近，随后用小步长的电导增量法逼近最大功率点。同时，使用零均值法改善最大功率点附近的震荡问题，使用微分一跟踪器方法对电导增量法进行优化改进，结合智能数据库达到实时跟踪控制等等。

4、其他方法。利用粒子群优化算法突出的寻优功能提出了基于粒子群优化BP神经网络的光伏电池跟踪控制算法，利用模糊控制算法针对非线性系统具有良好控制精度的特点，提出了基于模糊逻辑的MPPT算法，加快了响应速度，而由于神经网络对外界环境的变化有极为强大地自习能力，学者们将模糊算法、神经网络相结合，提出了更为精确的MPPT控制算法，同时还有负载跟踪控制法、光源跟踪该控制法、开路电压法等等。

三、小结

在电力新能源强势发展的今天，太阳能作为主要清洁能源之一扮演着十分重要的角色，为了获得稳定、高效的能源，控制算法的日益成熟为太阳能电池的最大功率点跟踪奠定了基础，随着电力电子技术的不断发展，太阳能最大功率点跟踪控制的控制器智能化、集成化势必成为今后研究重点。