摘 要:最大功率点跟踪(MPPT)控制器在光伏系统中起着重要作用。在给定的条件下,它们可最大化PV阵列的输出功率。对每种技术的检测能力进行了评估,这些技术可以检测多个最大值,收敛速度,易于实现,在宽输出功率范围内的效率以及实现成本。
关键词:光伏(PV)系统;升压转换器;MPPT
1 绪论
本文着重介绍独立光伏系统的最大功率点跟踪控制算法,旨在尽可能广泛的工作条件下提供最佳性能。由于光伏系统表现出非线性行为,因此最大功率点(MPP,Max Power Point)随日光照射而变化,并且有一个独特的光伏面板工作点,为了获得最大效率,必须使用最大功率点跟踪(MPPT,Max Power Point Trace)算法,以在不同的工作点向负载提供最佳的可用PV输出功率。
2 MPPT技术
跟踪光伏阵列的MPP是光伏系统的重要阶段。已经有了许多MPPT方法,并且已经提出了每种方法的许多变型,以克服特定的缺点。应用程序的类型可能会对MPPT算法的选择产生重大影响。本文总结了当今使用的最流行的MPPT技术。然后,在实施需要在宽范围的辐照条件下很好应对的系统时,着重考虑了两种有希望的方法。
2.1 摄动与观察(P&O,Perturb and Observe)方法
P&O算法通过以规则的时间间隔增加或减少阵列的电压或电流,然后将PV输出功率与先前采样点的PV输出功率进行比较来进行操作,这种算法摄动频率应足够低,系统可以在下一个扰动之前达到稳定状态。而且,摄动步长必须足够大,以使控制器不会受到测量噪声的明显影响,并且会在光伏阵列输出中产生可测量的变化。为了提高P&O方法的跟踪速度,可采用EPP算法每两个扰动步长使用一个估计步长。与P&O相比,EPP跟踪速度更快,跟踪精度与P&O算法相似。
2.2 增量电导(IC,Incremental Conductance)方法
增量电导(IC)算法试图通过利用光伏的增量电导来克服摄动和观测算法的局限性。该算法通过搜索电导等于增量电导的电压工作点来工作。采用可变步长的IC技术。这种方法会自动将步长调整到太阳能电池阵列的工作点。当判断出工作点距离MPP较远时,该算法将增加步长,以使算法能够快速接近MPP。通过改变步长,可以提高精度和速度。
2.3 恒压(CV,Constant Voltage)方法
CV算法是最简单的MPPT算法之一。通过调节太阳能输出电压以匹配不可移动的参考电压Vref,将光伏阵列的工作点保持在MPP附近。参考电压值设置为等于特征光伏阵列的最大功率点处的电压。该算法假定PV面板的变化(例如温度和辐射)不明显,并且恒定的参考电压足以实现接近MPP的性能。因此,在实践中,CV算法可能永远无法准确定位MPP。在安装过程中,通常需要收集数据以建立恒定电压基准,因为这可能会从一个位置更改为另一个位置。在低日照条件下,可以观察到恒压技术比干扰观察和增量电导算法更有效。
2.4 温度(T)法
温度方法的效率不如P&O和IC算法。此外,温度算法需要有关PV阵列的数据表信息,并且必须对其进行更新以确保PV系统的准确运行并补偿由于系统老化而导致的参数变化。
2.5 开路电压方法
开路电压算法技术选择开路电压的76%作为最佳工作电压。可以获得输出功率。在测量开路电压时,光伏电池板的电流为零(Ipv=0),因此负载不会提供功率,因此光伏系统产生的能量会损失。
2.6 反馈电压(电流)法
反馈电压(或电流)方法通过将PV电压与恒定电压进行比较并调整转换器的占空比(D)来工作,以使PV阵列在接近MPP的位置工作。该方法成本低廉,计算简单,仅使用一个反馈控制回路。但是,它没有考虑温度和辐照度变化的影响。
2.7 模糊逻辑控制
模糊逻辑控制的优点是它不需要系统的精确数学模型,并且能够处理系统非线性。模糊逻辑控制的主要缺点是有效性取决于用户的知识和能力,他们需要选择正确的错误计算并根据所选的隶属度函数开发合适的规则库表。通常,使用的隶属函数数量越多,控制器将越准确地运行。
2.8 神经网络
神经网络具有三层:输入层,隐藏层和输出层。每层中的节点数量各不相同,并且取决于用户。PV阵列开路电压Voc和短路电流Isc用作输入变量。输出通常由几个参考信号之一或用于驱动功率转换器的占空比信号表示。隐藏层用于实现MPP。系统的性能在很大程度上取决于最初对神经网络的训练程度。
3 分析讨论
经过对几种MPPT技术的分析可知,各种算法各有优缺点,因此选择适合的算法可能非常困难。太阳能汽车需要快速收敛到MPP,因此最好的选择是模糊逻辑控制和神经网络算法。在成本高昂的轨道站和太空卫星中,最合适的方法是P&O和IC算法。在居民区使用太阳能电池板时,两阶段IC和优化的P&O方法是合适的。
4 仿真实验分析
仿真实验所采用的系统如图1所示。图1中,MPPT模块检测光伏阵列的输出电压和电流,然后根据采用的不同算法输出合适的PWM波,进而控制DC-DC变化器工作,使负载能够得到最大功率。该系统在MATLAB / Simulink中建模。升压转换器用于将PV阵列连接到电阻负载。升压转换器的电感为2mH,输入电容为9.4uF,输出电容器为144uF。
为了实现最大功率点跟踪,在考虑了优化技术的情况下,对P&O和IC算法进行了仿真分析。通过仿真可以验证两种算法在正确相同条件下的可行性和相对性能。在此,要考虑的主要方面是系统在最大功率点上收敛的速度方面的动态性能,以及在稳态条件下由于最大功率点附近的振荡引起的功率波动。
下表中显示了模拟的光伏面板的特性。太陽能电池阵列的输出功率主要受环境温度和辐射的影响。
间断的云会造成PV阵列辐照快速改变,进而导致太阳能电池阵列输出功率的突然变化。因此,必须在不同的辐照度下对算法进行测试,以验证跟踪的动态性能和最大功率点跟踪。图2和图3显示了P&O和IC算法随辐照度变化,负载所能获得最大功率。图2所示负载为195欧姆,PV模块功率为210瓦。图3的负载为100Ω,PV模块大小为。图4负载为100Ω,PV模块为50W。仿真实验结果表明,这两种算法均显示出快速响应,但是P&O算法在达到稳态后具有更快的响应和更少的振荡行为。
5 结语
综上所述,通过以上几种MPPT方法的比较研究可以看出,在实际使用太阳能电池板时,目的是减少投资回收期。为此,有必要不断快速地跟踪最大功率点。此外,MPPT应该能够最小化MPP周围的纹波。通过模拟独立的光伏系统,利用DC-DC升压转换器将光伏板连接到负载。在各种不同的照射条件下考虑了每种方法的性能。结果表明,在较宽的辐照设置和负载范围内,增强的扰动和观测算法具有更快的动态性能,并且比增量电导方法具有更好的稳态水平。
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作者简介:邹玉东(1971-),河南安阳人。