CN105071759A - 一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，步骤一，建立光伏电池模型；步骤二，建立升压电路模型；步骤三，搜索最大功率点；步骤四，采用基于锯齿波载波的脉冲宽度调制，将D转换成PWM信号，通过PWM信号控制升压电路中的三极管。本发明采用基于锯齿波载波的PWM信号来直接控制升压电路的占空比，以跟踪最大功率点，跟踪效率高，当***环境发生突变时，控制算法能可靠工作，快速跟踪到光伏***的最大功率点；能够根据功率点所处的位置自适应变步长，使得***在远离MPP时用较大步长快速跟踪，在MPP附近减小占空比步长避免震荡，加入饱和限制可以避免可能出现的梯度值过大导致步长过大后跟踪失效的问题。

Description

一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法

技术领域

本发明涉及一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，属于控制***技术领域。

背景技术

太阳能是可循环使用的清洁能源，光伏电池是目前直接利用太阳能的主要方式，其发电模式和传统发电模式有本质的区别。光伏发电具有间歇性和不稳定性的特点，光伏电池的输出功率受光照强度和环境温度的影响。因而在不断变化的工作状态下，采用有效的算法迅速跟踪到光伏电池的最大功率点能够切实提高光伏组件的发电效率。

最大功率点跟踪MaximunPowerPointTracking(MPPT)控制主要有定电压跟踪法(CVT)、扰动观察法、电导增量法和模糊控制、人工神经网络、粒子群优化等智能算法在跟踪控制中的应用。智能算法对P-U曲线的非线性处理有效，对数据需要进行大量的计算和处理，所以低成本的处理器并不能适应要求；定电压跟踪法本质上并不是真正的最大功率点跟踪，这种跟踪忽略了环境对阵列输出电压的影响，因而只是一种稳压控制；扰动观察法会在最大功率点附近会产生振荡；而电导增量法的步长和阈值的选择上存在困难。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，包括以下步骤，

步骤一，建立光伏电池模型；

光伏电池模型为，

$I=I_{sc\_new}-C_1{I}_{sc}\[\exp \left(\frac{U}{C_2{U}_{oc\_new}}\right)-1\]$

其中，

I为光伏电池的瞬时输出电流；

U为光伏电池的瞬时输出电压；

参数 $C_1=(1-\frac{I_{m\_new}}{I_{sc\_new}})\exp (-\frac{U_{m\_new}}{C_2{U}_{oc\_new}});$

参数 $C_2=(\frac{U_{m\_new}}{U_{sc\_new}}-1)/\ln (1-\frac{I_{m\_new}}{I_{Sc\_new}});$

U_{oc_new}＝U_oc(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{sc\_new}=I_{sc}\frac{G}{G_{ref}}(1+{\mathrm{aT}}_{new});$

U_{m_new}＝U_m(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{m\_new}=I_m\frac{G}{G_{ref}}\left(1+{\mathrm{aT}}_{new}\right);$

T_new＝T-T_ref；

$G_{new}=\frac{G}{G_{ref}}-1;$

U_{oc_new}、I_{sc_new}、U_{m_new}、I_{m_new}、T_new、T、G_new、G分别代表光伏电池在非标准工作状态下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流，环境温度与标准环境温度差、环境温度、光照强度与标准光照强度差、光照强度；

I_sc、U_oc、I_m、U_m、T_ref、G_ref分别代表光伏电池在标准工作状态下的短路电流、开路电压、最大功率点电流、最大功率点电压、环境温度、光照强度；a、b、c为参数，是根据公开发表的参考文献得到的工程经验值，代表温差和光照强度差对光伏输出电压电流的影响；

步骤二，建立升压电路模型；

升压电路模型为，

U＝(1-D)u_dc

其中，D为升压电路中三极管的占空比，0≤D≤1；u_dc为升压电路瞬时输出电压；

步骤三，搜索最大功率点；

搜索策略为：

当位于最大功率点左方，采用带饱和限制的自适应最优梯度法计算占空比步长，根据占空比步长调整D，即减小D；ΔI是两步间的电流差，ΔU是两步间的电压差；

当位于最大功率点；

当位于最大功率点右方，采用带饱和限制的自适应最优梯度法计算占空比步长，根据占空比步长调整D，即增大D；

所述带饱和限制的自适应最优梯度法是以P-U最优梯度的线性比例函数作为自适应变步长大小，具体计算公式为，

$D_k=D_{k-1}\±\mathrm{\λ}\×\left|\frac{\mathrm{\Δ}P}{\mathrm{\Δ}U}\right|$

其中，λ为自适应系数，为正常数；

ΔP为两步之间的功率差；

D_k为第k次调整后的步长；

D_k-1为第k-1次调整后的步长；

当大于定义的阈值时，用定义的饱和值代替

步骤四，采用基于锯齿波载波的脉冲宽度调制，将D转换成PWM信号，通过PWM信号控制升压电路中的三极管。

在光伏***升压电路中，将D转换成PWM信号的过程为，将D值与值域范围[0,1]的锯齿波进行比较，当D大于锯齿波时，输出1，小于锯齿波时输出0。

本发明所达到的有益效果：1、本发明采用基于锯齿波载波的PWM信号来直接控制升压电路的占空比，以跟踪最大功率点，跟踪效率高，当***环境发生突变时，控制算法能可靠工作，快速跟踪到光伏***的最大功率点；2、本发明能够根据功率点所处的位置自适应变步长，使得***在远离MPP时用较大步长快速跟踪，在MPP附近减小占空比步长避免震荡，加入饱和限制可以避免可能出现的梯度值过大导致步长过大后跟踪失效的问题。

附图说明

图1为光伏***结构图。

图2为本发明的流程图。

图3为光伏电池单二极管等效电路图。

图4为典型光伏输出特性P-U曲线。

图5为带饱和限制的自适应变步长电导增量法流程图。

图6为D转PWM模块设计。

图7为锯齿波载波产生PWM信号。

图8为标准工作状态下光伏电池输出功率波形。

图9为光照变化图。

图10为温度变化图。

图11为光照和温度变化下的光伏电池输出功率波形。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

为了验证本发明所述的方法，按照图1所示，设计光伏***，光伏***由光伏电池、升压电路(即DC-DC电路)和负载组成。

如图2所示，一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，包括以下步骤：

步骤一，建立光伏电池模型。

根据图3所示的光伏电池单二极管等效电路可知，光伏电池的瞬时输出电流为，

$I=I_{ph}-I_0\{\exp \[\frac{q(U+{\mathrm{IR}}_s)}{AKT}\]-1\}-\frac{U+{\mathrm{IR}}_s}{R_{sh}}$

其中，

U为光伏电池的瞬时输出电压；

I_ph为光生电流，其值正比于光伏电池的面积和入射光的光照强度；

I_d为二极管支路电流；

I₀为P-N结效应反向饱和电流；

q为电子荷(1.69×10^-19C)；

A为PN结曲线常数；

K为波尔兹曼常数(1.38×10^-23J/K)；

T为绝对温度；

R_s、R_sh分别为光伏电池等效串联电阻、并联电阻。

上述参数中I₀、A、R_s、R_sh与环境温度、光强和工作环境有关，具有不确定性。

依据电池的特性参数简化物理模型，得到光伏电池模型为，

$I=I_{sc\_new}-C_1{I}_{sc}\[\exp \left(\frac{U}{C_2{U}_{oc\_new}}\right)-1\]$

其中，

参数 $C_1=(1-\frac{I_{m\_new}}{I_{sc\_new}})\exp (-\frac{U_{m\_new}}{C_2{U}_{oc\_new}});$

参数 $C_2=(\frac{U_{m\_new}}{U_{sc\_new}}-1)/\ln (1-\frac{I_{m\_new}}{I_{Sc\_new}});$

U_{oc_new}＝U_oc(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{sc\_new}=I_{sc}\frac{G}{G_{ref}}(1+{\mathrm{aT}}_{new});$

U_{m_new}＝U_m(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{m\_new}=I_m\frac{G}{G_{ref}}\left(1+{\mathrm{aT}}_{new}\right);$

T_new＝T-T_ref；

$G_{new}=\frac{G}{G_{ref}}-1;$

U_{oc_new}、I_{sc_new}、U_{m_new}、I_{m_new}、T_new、T、G_new、G分别代表光伏电池在非标准工作状态下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流，环境温度与标准环境温度差、环境温度、光照强度与标准光照强度差、光照强度；

I_sc、U_oc、I_m、U_m、T_ref、G_ref分别代表光伏电池在标准工作状态下的短路电流、开路电压、最大功率点电流、最大功率点电压、环境温度、光照强度；a、b、c为参数，是根据公开发表的参考文献得到的工程经验值，代表温差和光照强度差对光伏输出电压电流的影响；。

步骤二，建立升压电路模型。

光伏电池初始输出是直流电，但是该直流电受环境影响大且不稳定，升压电路即开关直流升压电路，它的作用是把不可控的直流电升压成可控的直流电，即实现DC-DC变换。

升压原理：图1所示***中充电过程时，三极管S闭合(三极管导通)，三极管起导线代替，光伏电池对电感L_PV进行充电，电感L_PV储存能量，此时二极管防止电容C_dc对地放电，对电容C_dc呈反向截止状态。忽略掉二极管上的压降，电容C_dc电压近似为光伏电池电压；放电过程时，三极管S断开(三极管截止),电感L_PV续流，即电感L_PV开始给电容C_dc充电，使得电容C_dc两端电压升高，达到高于光伏电池电压的目的。

升压电路模型为，

U＝(1-D)u_dc

其中，D为升压电路中三极管的占空比，0≤D≤1；u_dc为升压电路瞬时输出电压。

步骤三，搜索最大功率点。

光伏***输出随着光照强度和环境温度改变，典型光伏输出特性P-U曲线如图4所示。

电导增量法搜索最大功率点(MPP)MaximumPowerPoint的实质是搜索满足dP/dU＝0的工作点,在数字控制算法中通常用ΔP/ΔU＝0来近似，其中ΔU由步长来决定，因为所以最大功率点即需满足的条件。ΔI是两步间的电流差，ΔU是两步间的电压差，ΔP为两步之间的功率差。

在光伏***中，实际控制对象为升压电路的开关管占空比，当升压电路瞬时输出电压不变时，U和D呈反向变化，增大U需要减小D。

搜索策略为：

当位于最大功率点左方，根据占空比步长调整D，即减小D；

当位于最大功率点；

当位于最大功率点右方，根据占空比步长调整D，即增大D。

由于占空比的步长选取会对搜索效率和效果产生较大的影响，如果步长定的太小，会使得***搜索MPP的过程很长；而如果步长定的太大，当搜索到MPP附近时，又会发生震荡现象。因此这里采用带饱和限制的自适应最优梯度法，带饱和限制的自适应最优梯度法是以P-U最优梯度的线性比例函数作为自适应变步长大小，主要思想是通过选取目标函数(即功率)的正梯度方向作为每步迭代的搜索方向，逐步逼近功率的最大值。

采用带饱和限制的自适应最优梯度法计算占空比步长具体过程如图5所示，

总结的公式为，

$D_k=D_{k-1}\±\mathrm{\λ}\×\left|\frac{\mathrm{\Δ}P}{\mathrm{\Δ}U}\right|$

其中，λ为自适应系数，为正常数；

D_k为第k次调整后的步长；

D_k-1为第k-1次调整后的步长；

当大于定义的阈值时，用定义的饱和值代替

当而当靠近MPP点时，会变小，步长减小后可在最大功率点附近精确搜索，以避免大幅震荡。该算法能够根据功率点的位置自适应调节占空比步长，同时兼顾搜索速度和搜索质量。

步骤四，采用基于锯齿波载波的脉冲宽度调制，将D转换成PWM信号，通过PWM信号控制升压电路中的三极管。

这里通过一个转换模块进行转换，具体结构如图6所示。如图7所示，该模块将D值与值域范围[0,1]的锯齿波进行比较，当D大于锯齿波时，输出1，小于锯齿波时输出0。

为了进一步说明本法方法，对图1中光伏***设置如下参数，具体如表一所示。

表一光伏***参数表

当光照强度为1000W/m²，环境温度为25℃时，光伏电池输出功率如图8所示。光伏电池直流输出功率在0.06s以后搜寻到最大功率点，并稳定运行。说明上述方法有效。

改变光照强度和环境温度的输出分析如图9、10和11所示。考虑到实际光伏***运行过程中的光照强度和环境温度会随时发生变化，模拟了0.6秒的时间内发生几次阶跃变化，记录下光伏电池输出功率。从输出功率波形上，发现光照每发生一次阶跃变化，经过2～3个周波的时间就能跟踪上电池的最大功率点，说明上述方法能够可靠工作。

综上所述，上述方法直接采用基于锯齿波载波的PWM信号来控制升压电路的占空比，以跟踪最大功率点，跟踪效率高，当***环境发生突变时，控制算法能可靠工作，快速跟踪到光伏***的最大功率点；同时上述方法能够根据功率点所处的位置自适应变步长，使得***在远离MPP时用较大步长快速跟踪，在MPP附近减小占空比步长避免震荡，加入饱和限制可以避免可能出现的梯度值过大导致步长过大后跟踪失效的问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一，建立光伏电池模型；

光伏电池模型为，

$I=I_{sc\_new}-C_1{I}_{sc}\[\exp \left(\frac{U}{C_2{U}_{oc\_new}}\right)-1\]$

其中，

I为光伏电池的瞬时输出电流；

U为光伏电池的瞬时输出电压；

参数 $C_1=(1-\frac{I_{m\_new}}{I_{sc\_new}})\exp (-\frac{U_{m\_new}}{C_2{U}_{oc\_new}});$

参数 $C_2=(\frac{U_{m\_new}}{U_{sc\_new}}-1)/\ln (1-\frac{I_{m\_new}}{I_{Sc\_new}});$

U_{oc_new}＝U_oc(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{sc\_new}=I_{sc}\frac{G}{G_{ref}}(1+{\mathrm{aT}}_{new});$

U_{m_new}＝U_m(1-cT_new)ln(e+bG_new)；

$I_{m\_new}=I_m\frac{G}{G_{ref}}\left(1+{\mathrm{aT}}_{new}\right);$

T_new＝T-T_ref；

$G_{new}=\frac{G}{G_{ref}}-1;$

U_{oc_new}、I_{sc_new}、U_{m_new}、I_{m_new}、T_new、T、G_new、G分别代表光伏电池在非标准工作状态下的开路电压、短路电流、最大功率点电压、最大功率点电流，环境温度与标准环境温度差、环境温度、光照强度与标准光照强度差、光照强度；

I_sc、U_oc、I_m、U_m、T_ref、G_ref分别代表光伏电池在标准工作状态下的短路电流、开路电压、最大功率点电流、最大功率点电压、环境温度、光照强度；a、b、c为参数，是根据公开发表的参考文献得到的工程经验值，代表温差和光照强度差对光伏输出电压电流的影响；

步骤二，建立升压电路模型；

升压电路模型为，

U＝(1-D)u_dc

其中，D为升压电路中三极管的占空比，0≤D≤1；u_dc为升压电路瞬时输出电压；

步骤三，搜索最大功率点；

搜索策略为：

当位于最大功率点左方，采用带饱和限制的自适应最优梯度法计算占空比步长，根据占空比步长调整D，即减小D；ΔI是两步间的电流差，ΔU是两步间的电压差；

当位于最大功率点；

当位于最大功率点右方，采用带饱和限制的自适应最优梯度法计算占空比步长，根据占空比步长调整D，即增大D；

所述带饱和限制的自适应最优梯度法是以P-U最优梯度的线性比例函数作为自适应变步长大小，具体计算公式为，

$D_k=D_{k-1}\±\mathrm{\λ}\×\left|\frac{\mathrm{\Δ}P}{\mathrm{\Δ}U}\right|$

其中，λ为自适应系数，为正常数；

ΔP为两步之间的功率差；

D_k为第k次调整后的步长；

D_k-1为第k-1次调整后的步长；

当大于定义的阈值时，用定义的饱和值代替

步骤四，采用基于锯齿波载波的脉冲宽度调制，将D转换成PWM信号，通过PWM信号控制升压电路中的三极管。

2.一种带饱和限制的自适应变步长的最大功率点跟踪方法，其特征在于：在光伏***升压电路中，将D转换成PWM信号的过程为，

将D值与值域范围[0,1]的锯齿波进行比较，当D大于锯齿波时，输出1，小于锯齿波时输出0。