基于MPPT的光伏发电系统控制策略

王坦坦 孙树敏 万德超 赵其浩

摘 要：随着新能源发电技术的快速发展，最大功率点跟踪技术（MPPT）成为人们关注的焦点。MPPT技术是从不同辐照度水平的光伏面板上提取最大能量的一种方法。本文概述了光伏发电中常见的MPPT技术，研究分析了选择MPPT技术时需要考虑的因素。为进一步研究最大功率点跟踪技术奠定基础。

关键词：最大功率点跟踪；光伏发电；辐照度

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.17.177

1 MPPT技术的概念

将MPPT技术应用于光伏系统是确保能源高效的转换到负载的一项智能工程。随着天气条件的不断变换，如辐照度和温度，电能转换效率非常低（约有15%的太阳光转换为电能）。所以在光伏发电系统中运用最大功率点跟踪技术，以确保最大限度的收集能量。

光伏面板U-I和U-P特性曲线表明，温度和照度呈非线性关系。当整个系统处于最大工作效率时，有个特殊的点，这一点被称为最大功率点（MPP），如图1和图2所示。

2 MPPT控制技术

（1）恒定电压技术。恒压（CV）技术是假定在阵列上绝缘和温度变化不明显时最简单的MPPT控制方法，并且恒定的参考电压适当的逼近真正的MPP。所以光伏阵列的工作点与固定的参考电压Vref相匹配。V ref的值设置为等于特性PV模块的VMPP。对于CV方法，运行点不会在MPP上，并且不同的数据适用于不同的地区。测量在MPP处的光伏阵列电压VPV，通过PI调节器对于调整DC / DC转换器的占空比是必要的。

（2）开路电压技术。开路电压（OV）技术基于观察到最大功率点V的电压总是接近开路电压Voc固定的百分比。在温度和太阳能照射水平变化下，允许最大功率点在2%的误差范围内。OV控制算法需要在電路断开时测量电压V。这里需要将静态开关引入光伏系统。该方法测量PV阵列电压VPV时需要调节器。

（3）神经网络技术。神经网络技术适用于非线性和复杂系统。它可以提供一种改进的方法来推导非线性模型，它具有响应速度快、功能强大等优势。神经网络通常有输入层、隐藏层和输出层三层结构，每层中的节点数量不相同。输入变量可以是PV阵列参数，例如Voc和Isc、辐照度和温度等；输出变量通常是一个或几个参考信号。占空比信号用于驱动转换器工作在或接近MPP 。由于多数光伏阵列具有不同的特性，神经网络必须经过专门的训练以保证MPPT 技术的准确性。

3 选择MPPT技术需考虑的因素

（1）传感器。在光伏系统中，传感器用于测量电流和电压值。在某些情况下，还可以测量辐照度水平。实施MPPT所需的传感器数量会影响光伏系统的复杂性和最大功率点跟踪的准确性。此外，由于电压传感器的体积小于电流传感器的体积，所以更适合光伏应用。由于辐照度或温度传感器比较昂贵，所以它们的应用较少。

（2）检测局部最大值。许多情况下，环境条件会使太阳能电池板部分或全部被遮挡。这会影响辐照度水平并且引起多个局部功率最大点的问题。此时，MPPT应该能够绕过多个局部最大值。如果MPP被错误跟踪，则会损失相当大的功率。因此，需要建立灵活的算法以检测多个局部功率最大点的值。

（3）MPPT技术的收敛速度和成本。高性能MPPT技术收敛到工作电压或电流时所用时间应该很短。但是，如果收敛速度太快，实际点会因存在MPP而在MPP周围出现反复跟踪的情况。因此，应该选择准确和快速的最大功率点跟踪方法。实际上，模拟技术比数字技术便宜。因为在数字方法中需要使用微控制器和编程的传感器，这增加了系统的成本。

4 MPPT控制技术综合分析

通过模拟技术或数字技术可以对MPPT技术进行充分的研究分析。各类MPPT技术的主要特点如表1所示。

5 结论

最大功率点跟踪技术对于提高光伏系统的效率，确保光伏面板在最佳条件下工作具有非常重要的意义。本文为进一步研究MPPT技术奠定基础。

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作者简介：王坦坦（1993-），男，山东滨州人，硕士研究生，主要研究方向：新能源发电及其并网控制、智能微电网。

*为通讯作者