多功率峰值下的光伏阵列MPPT控制方法研究

薛竞翔 黄瑞 从明 游家兴

摘要：

光伏阵列的功率-电压曲线在局部阴影下可能出现多峰值情况，导致传统的MPPT算法的失效。本文对局部阴影下光伏电池阵列的输出特性与功率特性进行了统计与分析，得出了功率特性曲线转折点对应的输出电压为整个阵列与阵列并联支路数比值的整数倍等规律，提出一种新的最大功率点跟踪方法，能够准确且较快地跟踪到全局最优点，基于MATLABSimulink搭建仿真模型，仿真验证了所提方法的正确性和有效性。

关键词：

光伏阵列;MPPT;多功率峰值;统计规律

中图分类号：

TM615

文献标识码：

A

文章编号：

1672-9129（2020）15-0038-01

引言：太阳能有着存储量大、可持续、清洁无污染等优点，逐渐成为能源最受关注的选择[1]。然而，太阳能电池输出能力受外界因素影响较大，因此，需要通过最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking，MPPT）方法提高发电效率[2]。

传统的MPPT方法包括扰动观察法、电导增量法、扰动-极值搜索算法等[3]，但当光伏电池阵列出现局部阴影情况下，光伏电池阵列的P-V曲线可能存在多个峰值，导致传统MPPT方法的失效。为解决这个问题，业内专家学者提出了很多方法。然而，全局目标检测算法的跟踪时间较长[4]，智能算法控制方法极复杂，实际应用中难以实现[5]。文献[6]提出了一种基于数据统计的最大功率跟蹤方法，控制简单、追踪快，但是仍存在有7.53%的实际最大功率点不在该区域中，0.09%的功率偏差大于15%。

本文对光伏阵列P-V曲线进行更深入分析并总结规律，并结合文献[6]提出了一种基于新的MPPT控制方法。搭建基于MATLABSimulink工具的仿真模型，验证该方法的准确性与快速性。

1光伏阵列多功率峰值情况

1.1光伏电池物理、数学模型。太阳能电池的特性可用一个等效电路来描述，包括电流源Iph、反并二极管Id、并联电阻Rsh和串联电阻Rs。文献[7]描述了各参数之间的关系，并给出了简化的工程模型，可基于此搭建仿真模型。

1.2局部阴影下光伏阵列功率的多峰值。当存在局部阴影时，被遮挡部分的光伏电池输出能力降低，P-V曲线可能存在多个峰值点。考虑最坏情况，被遮挡部分电池输出为0，可等效为短路。本文选用MATLAB软件中Simulink工具，搭建5×6光伏阵列仿真模型，通过枚举法，对所有情况进行了仿真。对P-V曲线进行分析，可以看到：

1）P-V曲线存在的转折点数量与光伏电池阵中出现故障或阴影的并联支路数相等;2）P-V曲线峰值数量不大于转折点数量+1;3）P-V曲线的转折点处对应的电压，刚好是开路电压与并联支路数比值的整数倍。

2基于统计的变步长最大功率跟踪方法

2.1原理分析。依据1.2节的规律，结合文献[6]的统计结果，提出了一种新的局部阴影下光伏阵列全局最大功率点跟踪方法，原理如下：

1）根据当下光照强度，估测光伏阵列在无阴影情况下的开路电压Uoc与短路电流Isc。常用的估测方法：查表法，通过事先测试编制开路电压与短路电流表格，根据表格读出目前的Uoc与Isc;光伏组件测算法，在无阴影处设置一块用来测算的光伏组件，实时测量该组件的Uoc与Isc，由此计算光伏电池阵列的开路电压与短路电流;

2）对光伏阵列输出特性变化进行判断。正常工作时，输出的电压、电流都维持不变;当输出电流突然出现大幅度跳变时，判断为输出特性变化，重新进行寻优;

3）最大功率点跟踪控制。根据统计分析，光伏电池阵的实际I-V特性曲线与一条过零点且斜率为Uoc/Isc的线相交的点，有极大概率落在实际最大功率点的所在的区域[6]。通过调整DC/DC电路占空比D改变光伏阵列的输出阻抗为Uoc/Isc，并采用传统扰动法进行最大功率点跟踪，得到的局部最优点有较大概率为全局最优点。以该点为起点改变光伏阵列的输出电压，每次变化为Uoc/N，N表示整个阵列的并联支路数。对每个输出电压进行一次传统的扰动法，得到局部最优;最后将所有局部最优点进行比较，选出最大功率点。

2.2仿真验证。根据模型，对共计461种情况进行仿真。根据仿真，该方法能准确定位最大功率点，且速度较快。

3结语

本文对局部阴影光伏电池阵列的P-V特性曲线进行统计分析，提出了一种多峰值P-V曲线下的MPPT控制方法。首先基于统计规律，定位最大功率点最可能落在的区间，并在此区间内进行局部寻优;其次，根据统计规律，以Uoc/N为单位，依次改变光伏阵列输出电压并进行局部寻优;最后，通过比较，确定全局最优，即为实际最大功率点。对5×6阵列模型所有情况进行仿真，验证了该方法的可行性与快速性。

参考文献：

[1]王培珍.光伏阵列故障状态的识别研究[D].合肥工业大学，2005.

[2]韩海霞.局部阴影下的光伏阵列MPP算法研究[D].浙江大学，2014.HanHaixia.MaximumPowerPointTrackingSchemeforPVSystemsOperatingUnderPartiallyShadedConditions[D].ZhejiangUniversity，2014.

[3]安伟，赵剑峰.光伏发电系统最大功率追踪算法及其仿真[J].电器与能效管理技术，2009（4）：53-56.

[4]许冰，肖海峰，高飞.基于无人机序列图像的全局运动目标检测[J].指挥信息系统与技术，2019，10（04）：55-60.

[5]柏鹤，于丽蓉，夏小添.基于人工蜂群优化的常模盲均衡算法[J].指挥信息系统与技术，2019，10（06）：66-70.

[6]戚军，陈怡，周文委.局部阴影下光伏阵列自适应MPPT方法研究[J].太阳能学报，2015，36（5）：1182-1189.