一种基于功率预测的光伏MPPT 算法研究

任 静，刘 刚，孙 健，闫 铭

（许继电气股份有限公司，河南 许昌 461000）

1 概述

太阳能电池的输出特性是指太阳能电池在一定的温度和日照强度下表现出来的伏安特性，太阳能电池只有工作在最大功率点时其输出功率最大。MPPT 效率是决定光伏逆变器发电量的核心因素。目前国内外光伏逆变器在相同的条件下发电量相差可能高达20%，导致这个差异主要原因在于MPPT 效率。MPPT 效率主要分为两大类，即静态MPPT 效率和动态MPPT 效率，静态MPPT 效率描述了在稳定环境因素情况下系统找到和保持最大功率点运行的性能；而动态MPPT 效率则描述了在辐照度和温度等环境因素下系统跟踪最大功率点的能力。

光伏逆变器各大厂商在静态MPPT 追踪算法的处理上都展现出了很高的水平，而逆变器实际的工作环境中，日照、温度等外部条件是实时动态变化的，逆变器的动态MPPT 跟踪效率成为了衡量其实际性能的关键指标。目前，最大功率点动态跟踪方法主要有：基于优化数学模型的MPPT 控制方法、基于扰动的自寻优MPPT 控制方法、基于人工智能控制的MPPT 控制方法等。基于优化数学模型的MPPT 控制方法不存在振荡，但控制效果不佳；基于扰动的自寻优MPPT 控制方法主可以实现真正的最大功率跟踪，但是稳态存在振荡。基于人工智能和非线性控制的MPPT 控制方法控制效果比较好，但算法的移植性差，需要根据不同的系统分别进行设计和训练。此外，上述算法程序设计复杂，对控制器处理能力要求较高。

三点法具有控制简单、算法易实现的特点，被光伏逆变器各大厂商广泛使用，但三点法对光照持续变化时的动态性能较差，发电效率低。本文在三点法的基础上，提出一种基于功率预测的光伏MPPT 跟踪算法，可以使光伏逆变器在温度、光照等环境变化情况下快速跟踪最大功率点，并通过试验验证。

2 最大功率跟踪算法

图1 为传统三点MPPT 算法流程图，该算法在光伏电池的P-V 特性曲线顶点附近从左到右依次取a、b、c三个点，根据三点功率断判断电压变化方向。传统三点算法控制简单，易于实现，但算法设计中将系统工作电压按照不变进行处理，只对ΔV 进行微调，虽然能够实现算法的平稳跟踪，但针对光照持续变化时的动态性能较差。

本文提出了一种基于功率预测策略的MPPT 算法，在三点法基础上增加功率预测功能解决三点法效率低的问题。算法采集a、b、c 三点的电压和电流，计算出三点的功率，通过判断三点功率的大小来计算M 值。当M 等于2 时，向电压增大的方向跟踪；当M 等于-2 时，向电压减小的方向跟踪；若M 既不等于2 也不等于-2，则计算m点的功率值，通过比较m 点和c 点的功率大小来判断跟踪方向。当光照快速变化时，可以认为m 点与c 点落在同一光照曲线上，因此用本文提出的光伏最大功率点跟踪算法可以消除光照变化的影响，并且可以取得较高的动态跟踪效率。算法流程图如图2 所示。

图1 传统三点MPPT 算法流程图

算法具体实现步骤：

步骤一：初始化电压参考值（Ua、Ub、Uc）、ΔU 和 M；

步骤二：延时时间T，采样电压Ua，电流Ia，电压参考值给定为（Ua+ΔU）；延时时间 T，采样电压 Ub，电流Ib，电压参考值给定为（Ua-ΔU）；延时时间 T，采样电压Uc，电流 Ic；

步骤三：分别计算功率 Pa=Ua*Ia，Pb=Ub*Ib，Pc=Uc*Ic；

步骤四：判断Pa 是否不小于Pb，若为真，则M 减一，反之M 加一；

步骤五：判断Pa 是否不小于Pc，若为真，则M 加一，反之M 减一；

步骤六：判断M 是否等于M+2，若为真，则ΔU=dU1，电压参考值给定为Ub，跳转至步骤二；

图2 改进MPPT 算法流程图

步骤七：判断M 是否等于M-2，若为真，则ΔU=dU1，电压参考值给定为Uc，跳转至步骤二；

步骤八：计算 Pm=（Pa+Pb）/2；

步骤九：判断Pm 与Pc 的差是否大于ε，若为真，则ΔU=dU2，电压参考值给定为Ub，跳转至步骤二；

步骤十：判断Pm 与Pc 的差是否小于-ε，若为真，则ΔU=dU2，电压参考值给定为Uc，跳转至步骤二；

步骤十一：ΔU=dU2，电压参考值给定为Ua，跳转至步骤二。

图3 测试平台接线图

图4 光照曲线

表1 光照变化10%～50%动态跟踪效率

表2 光照变化30%～100%动态跟踪效率

3 算法试验验证

为了验证本算法的正确性，搭建了动态效率测试平台，图3 为测试平台接线图，测试平台使用了光伏模拟源一台，四通道示波器一台，万用表一个，差分探头两个，直流电流环一个，交流电流环一个，50kW 逆变器一台，变压器及配电设备一套。本文对传统三点法和本文算法进行测试，主要测试动态跟踪效率，其中图4 为光照曲线。

本测试中，电压参考值初始化为0.8 倍开路电压，ΔU初始化为 4V，M 等于 0，延时时间 T 为 0.4s，dU1的值为4V，ε 取值为 0.02，dU2取值为 1.5V。辐照度变化参考 NB/T 32004-2013 附录 K 中的图 K.1 和图 K.2，从表 K.3 和K.4 中各选取几条曲线，对三点法和本文算法进行了测试，结果如表1 和表2。

从表1 和表2 测试可以看出，三点法跟踪效率较高，而本文算法通过增加功率预测功能使跟踪效率进一步提升，提高了逆变器的工作效率。

使用模拟源后台软件的数据记录功能记录了MPP电压跟踪情况，如图5-图7 所示。图中曲线（A）代表最大功率点电压理论值，曲线（B）代表实际电压，图5 为辐照度从100W/m2增加至500W/m2，步长1W/m2d 情况下的MPP 电压跟踪曲线，图6 为辐照度从100W/m2增加至500W/m2，步长5W/m2d 情况下的MPP 电压跟踪曲线，图7为辐照度从300W/m2增加至1000W/m2，步长14W/m2d 情况下的MPP 电压跟踪曲线，从三幅图中可以看出，两种曲线重合度较好，说明新算法有很好的动态跟踪能力，本文提出的新算法能够及时的追踪到光照变压，使逆变器始终工作在最大功率点处，将光伏系统发电量最大化。

图5 100W/m2-500W/m2 步长1W/m2d 跟踪曲线

图6 100W/m2-500W/m2 步长5W/m2d 跟踪曲线

图7 300W/m2-1000W/m2 步长14W/m2d 跟踪曲线

4 结论

本文针对逆变器实际的工作环境日照、温度等外部条件实时动态变化时动态跟踪效率低的问题，提出一种基于功率预测的MPPT 跟踪算法，该算法能够解决光照变化的影响，快速、精确地达到最大功率点，使逆变器始终工作在最大功率点处，并搭建测试平台，验证了所提算法的正确性。该算法实现简单，且可靠性高，已在许继供货逆变器产品上大规模推广使用。