太阳能光伏发电系统MPPT综述

刘文洲，西灯考，蔡长青，李　宁，刘　巡

(1.长春工程学院电气与信息工程学院，长春130012； 2.长春工业大学电气与电子工程学院，长春 130012)



太阳能光伏发电系统MPPT综述

刘文洲1，西灯考2，蔡长青1，李宁2，刘巡2

(1.长春工程学院电气与信息工程学院，长春130012； 2.长春工业大学电气与电子工程学院，长春 130012)

太阳能光伏发电系统的运行需要快速准确地进行最大功率点跟踪，主要介绍了几种常见的太阳能光伏发电系统控制方法，包括恒压跟踪法、电导增量法、扰动观察法以及模糊控制法，分析了各自的优缺点，并指出了MPPT方法的发展趋势。

太阳能光伏发电系统；MPPT；模糊控制

能源是人类社会生存和发展的重要物质基础。随着人类文明的日益发展，人类对能源的需求也日益增加。到目前为止，人们所依赖的能源主要是以石油、天然气和煤炭为主体结构的化石能源。这些化石能源都是不可再生资源，经过人类社会数千年的消耗，特别是自工业革命之后的大量消耗，化石能源即将消耗殆尽，能源危机已然呈现在我们面前。改变能源结构，发展风能、潮汐能、水能、太阳能等可再生清洁能源，走可持续发展道路，已成为当今世界各国的共识。

与其他新能源相比，太阳能作为一种新型的绿色可再生能源，可利用化最大，是最理想的可再生能源。近几十年来，随着科学技术的不断进步，太阳能光伏发电成为世界发展最快的行业之一。但太阳能电池的输出功率受光照强度、环境温度影响较大。所以，研究改善太阳能光伏发电技术、提高光伏发电效率即最大功率点追踪(MPPT)具有重要的意义。本文对几种常用的MPPT方法进行了概括性总结，并分析了各自的优缺点，希望能对太阳能光伏发电系统最大功率控制提供参考。

1　太阳能光伏发电系统MPPT概念

在太阳能光伏发电系统中，太阳能电池是最基本的环节，若要提高整个系统的效率必须提高太阳能电池的转换效率，使其输出最大功率。然而，太阳能电池的输出功率随着光照强度、环境温度和负载的变化而变化，其具有非线性的输出特性。在一定的日照强度和温度下，太阳能电池可以在不同的输出电压下工作，但是只有在某一输出电压值时，其输出功率才能达到最大值，这一点的功率称之为最大功率点(Maximum Power Point，MPPT)，如图1[1]所示。由图可知当光伏电池的工作电压小于最大功率点电压Vmax时，光伏电池的输出功率随端电压上升而增加；当电池的工作电压大于最大功率点电压Vmax时，电池的输出功率随端电压上升而减小。MPPT的实现实质上是一个自寻优过程，即通过控制太阳能电池端的电压来控制最大功率的输出。

图1　太阳能光伏电池的输出功率特性

2　最大功率点追踪方法(MPPT)

由以上分析可见：进行最大功率追踪研究是很有必要的。关于太阳能光伏电池板的最大功率跟踪法先前有许多文献都有这方面的讨论，最大功率点跟踪的算法有很多种，常用的有：恒压跟踪法、扰动观察法、电导增量法、模糊控制法等。

2.1恒压跟踪法

恒压跟踪法是较早产生的一种最大功率跟踪控制方法。因为光伏电池在不同的光照下的最大功率点总是近似在某一恒定的电压值Umax附近，根据这个特点，利用DC/DC转换电路把最大功率跟踪控制简化为稳压控制，只需调整光伏电池的端电压与Umax相等就能使输出功率达到最大值。

图2　恒压跟踪法控制流程图

该方法的优点：控制简单，易实现，可靠性高，具有良好的稳定性，可以方便地通过硬件实现。控制方法的缺点：控制精度差，温度变化时功率点发生变化，易产生功率损失。随着光伏系统控制技术的智能化，该方法逐渐被新方法所替代。

2.2扰动观察法

扰动观察法是先检测光伏电池的输出电压Vn、电流In，并计算输出功率Pn，在此基础上，给该电压一个扰动ΔV，再检测输出功率Pn+1，如果Pn+1>Pn，则保持原来的扰动方向，反之则进行反方向扰动。[2]其控制流程如图3所示。

图3　扰动观察法控制流程图

此法优点：控制回路简单，测量参数少，跟踪算法简明，对传感器精密度要求不高；易于硬件实现。缺点：在最大功率点附近产生震荡，容易造成部分功率损失；在光照变化较快的环境中，该算法可能失效，导致误判。

2.3电导增量法

电导增量法(Incremental Conductance Algorithm)[3]是目前实现MPPT最常用的算法之一，也是一种以扰动太阳能电池的输出电压来进行太阳能电池最大功率点追踪的一种策略。由太阳能光伏电池的输出功率特性曲线可知，在最大功率点处其斜率为0。而对于功率有

P=VI，

(1)

对式(1)两端V求导，并将I作为V的函数，可得

(2)

(3)

图4　电导增量法控制流程图

算法优点：控制精度高，当光照强度等环境变化时，其输出端电压能以平稳的方式追踪其变化，电压波动较扰动观察法好，同时也可保证最大功率输出，减少能量损耗。然而，该方法计算复杂，对硬件特别是传感器的精度及系统整体响应速度要求高，成本自然也就比较高，当受到噪声测量误差和数字控制量化误差的影响时，该方法也无法避免最大功率点附近的振荡，特别是当外界环境变化剧烈时。

2.4模糊控制法

模糊控制法[4]是一类人工智能算法。针对太阳能光伏发电系统的非线性特性，使用模糊控制算法可以获得比较理想的效果。

在光伏发电系统中使用模糊控制法实现MPPT控制，一般可通过DSP执行，其主控内容包括以下几个方面：确定模糊控制器的输入、输出变量；归纳总结模糊控制器的控制规则；确定模糊化和反模糊化的方法；选择论域并确定有关参数。控制流程如图5所示。

该控制方法相比其他传统控制方法，跟踪速度快、灵活、全面、兼容性好。但其模糊化、反模糊化和模糊推理规则的确定比较困难，实施起来有一定难度。

3　结语

太阳能光伏发电系统MPPT控制算法有多种形式，各有优缺点，目前控制算法主要有恒压跟踪法、电导增量法、扰动观察法、模糊控制法和神经网络法等。恒压跟踪法简单且容易实现，但跟踪效果比较差，现在已很少使用。电导增量法和扰动观察法同为MPPT经典算法，但电导增量法对硬件要求较高，需要高精度的KSI转换器；扰动观察法抗干扰能力较差，容易发生误判现象。两种算法跟踪步长设置大小都会影响系统的稳态和动态性能，且较难找到平衡点，故这些不足都限制了两种算法的应用。模糊控制法是一种依赖专家的经验和知识来进行逻辑推理，不依赖数学模型，能够模仿人思维方式的控制算法[3]。神经网络算法具有很强的自学习能力，具备黑箱建模学习模式的特点，但从其输入输出

得出的关系无法用人们易于接受的方式表达出来，是一种模拟人脑的思维和组织结构而形成的数学模型[4]。如果将模糊控制法与神经网络算法相结合，扬长避短，必将取得更好的控制效果，而且这也将会是太阳能光伏发电系统MPPT控制未来方法的发展方向。

图5　模糊逻辑控制法控制流程图

[1] 王岩.光伏发电系统MPPT控制方法的研究[D].保定：华北电力大学，2007.

[2] 刘军，王得发，薛蓉.光伏发电系统MPPT控制方法的研究及改进[J].电子测量技术，2016，39(5):10-13.

[3] 荣德生，刘凤.自适应神经模糊算法在光伏MPPT中的仿真分析[J].微电子学与计算机，2016，33(5):92-96.

[4] 李绍武，马晓红，龙洋，等.基于光伏系统负载变化的一种模糊MPPT方法[J].湖北民族学院学报，2016，34(1):54-56.

The Review of MPPT for Solar Photovoltaic Power Generation System

LIU Wen-zhou，etc.

(SchoolofElectrical&InformationEngineering，ChangchunInstituteofTechnology，Changchun130012，China)

It is necessary to track the maximum power point(MPPT)of the PV array rapidly and accurately.This article mainly describes several common methods of Maximum Power Point Tracking(MPPT)，including constant voltage tracking，incremental conductance method，perturb and observation method，fuzzy logic control algorithm and analyzes the advantages and disadvantages of those methods.The development trend of MPPT methods also has been pointed out.

solar photovoltaic power generation；MPPT；fuzzy control

10.3969/j.issn.1009-8984.2016.03.009

2016-06-04

长春市科技局项目(120150003)

刘文洲(1969-)，男(汉)，吉林长岭，教授

主要研究风力发电控制技术及智能微网。

TM615

A

1009-8984(2016)03-0039-03

吉林省教育厅项目(2015116)