TWI426370B - 太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法 - Google Patents
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Description
本發明是有關於一種太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法,且特別是基於可拓理論與增量電導法之太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法。
近年來,專家學者們相繼提出許多太陽光電模組之最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking,MPPT)技術,例如:定電壓、功率回授法、直線近似法、擾動觀察法、增量電導法等。
1.定電壓
定電壓其架構簡單、成本低、易實現且無複雜之計算公式。其係利用太陽日照強度較高時所測得之太陽光電模組陣列的開路電壓,藉由調整太陽光電模組陣列之輸出電壓,使其與量測值相符,進而達到最大功率追蹤之效果。然而,此方法忽略太陽光電模組溫度之影響。以單晶矽模組為例,當環境溫度上升1℃,其開路電壓將下降0.4%-0.5%。當大氣環境大幅改變時,此方法亦無法及時地追蹤到另一最大功率點。且定電壓必須定時將太陽光電發電系統模組切斷,以量測其開路電壓作為參考值,若未隨著改變追蹤跡製之參考電壓值將會造成最大功率追蹤錯誤,導致增加整個太陽光電發電系統之損失,降低整體效率。
2.功率回授法
功率回授法是以太陽光電發電系統輸出功率與電壓之變化率的判斷邏輯,以改善定電壓法在變化萬千的大氣環境條件變化下無法達成最大功率追蹤之缺點。由輸出功率與電壓之特性曲線可觀得,其最大功率點之斜率為零(即dP
/dV
=0),透過計算斜率值(dP
/dV
)以求得其最大功率點。如第1圖(第1圖是功率回授法之工作特性圖)所示之太陽能模板之功率-電壓(P
-V
)特性曲線,若目前工作點位於最大功率點之左方時,擷取任意兩點之斜率值定大於零;反之,若在最大功率點之右方,斜率則會小於零。因此當工作點改變時,由所求得之斜率將可得知目前工作點的位置,當斜率值趨近於零,即表示相當接近最大功率點。但因受限於感測元件無法達到相當精密之量測,故在實際電路中太陽光電發電系統工作在功率與電壓曲線之斜率為零的機率極小。
3.直線近似法
直線近似法之出發點係以dP
/dI
=0概念下進行公式推導,經過數學模型之推導後,最後可得一個相當近似直線之方程式,當外部擷取之太陽光電發電系統的輸出功率與電流使方程式成立,則此時工作點操作於最大功率點。但方程式之各參數值不易取得,且當太陽光電模組因老化或溫度改變時,其參數亦隨之改變,此時直線近似法必須重新測量參數值,使其運算上十分繁複與困難。
4.擾動觀察法(Perturb and Observe Method)
擾動觀察法是藉由週期性地增加或減少太陽光電模組輸出端電壓大小,並與變動前之輸出電壓及輸出功率作比較,以決定下一步擾動之方向。第2圖是擾動觀察法之正電壓擾動方向工作原理示意圖,又第3圖是擾動觀察法之負電壓擾動方向工作原理示意圖。故如第2圖及第3圖所示,若太陽光電模組之輸出功率較擾動前大(即P k + 1
>P k
),則電壓將維持同方向擾動;反之,若太陽光電模組之輸出功率較擾動前小(即P k +1
<P k
),則下一週期須改變電壓擾動方向。經由反覆擾動與比較,即可使太陽光電發電系統之輸出功率逼近最大功率點,而上述之動作流程則如第4圖之擾動觀察法步驟流程圖所示。擾動觀察法架構簡單、需量測之參數值少且不需事先測量太陽光電模組之相關參數,因此在最大功率追蹤控制上最為廣泛使用。但其擾動量之大小將影響追蹤之動態響應及穩態振盪,若擾動量設定較大,其動態響應較快,但其穩態振盪大。反之,當擾動量設定較小,系統在穩態時振盪幅度亦變小,較易追蹤至最大功率點,但相對地動態響應變慢。而其擾動過程亦導致工作點在最大功率點附近振盪,因而此方法在穩態下之準確性低,功率損失也會大幅增加,且當太陽日照量大幅改變時,擾動觀察法會因無法及時調整追蹤方向而導致追蹤錯誤。
5.增量電導法(Incremental Conductance Method)
增量電導法係根據太陽光電發電系統輸出功率與電壓之曲線,在最大功率點時斜率為零之工作原理(即dP
/dV
=0),用以改善擾動觀察法在大氣環境劇烈變化下之追蹤準確性及動態響應。其太陽光電模組之輸出電壓(V
)、輸出電流(I
)及輸出功率(P
)的數學關係為
由上列方程式得知,當所求得之dI/dV
斜率為-(I/V
),即表示目前工作點等於最大功率點,而上述之動作流程則如第5圖之增量電導法之步驟流程圖所示。
而一般增量電導法係利用一固定之步階調整,其固定步階的大小將影響最大功率追蹤之品質。若步階值設定較大,其追蹤速度較快,但在穩態時將造成太陽光電發電系統輸出功率變化劇烈,不僅增加系統損失且不易追蹤至最大功率點。反之,當步階值設定較小,系統在穩態時輸出功率變化幅度亦變小,較易追蹤至最大功率點,但相對地追蹤時間變長。因此步階的大小取決於對精確度及追蹤速度之要求,故相關設計者應在動態響應及穩態振盪之間取得平衡。
然而,為了改善增量電導法之缺陷,有專家學者提出一修正型增量電導法,其採用可變步階追蹤,且在追蹤過程中加入固定電壓追蹤法,故此方法可根據太陽光電發電系統既有之特性曲線自動調整步階的大小。但此方法之追蹤過程相當複雜,因而增加系統成本,且一旦追蹤系統之控制開關由固定電壓追蹤法切換到修正型增量電導法模式或其追蹤起始點設定錯誤等因素,均將造成系統之不穩定。
但這些演算法需依太陽光電(Photovoltaic,PV)模組陣列之輸出特性建立MPPT控制法則,且其計算過程相當複雜,因此這些控制法之實用性有限。
因此,為了改良上述既有MPPT方法之缺點及滿足太陽光電模組陣列最大功率追蹤之動態響應及穩態響應,本發明提出一種太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法。
本發明之一態樣是在提供一種太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法,包含下列步驟:劃分太陽光電模組陣列之電流-電壓特性曲線為12個類別;就類別中每一者的斜率誤差及斜率誤差變化量建立對應之物元模型,且類別中每一者都具有責任週期變化量;輸入待歸類斜率誤差及待歸類斜率誤差變化量並產生待歸類物元模型;依據待歸類物元模型的待歸類斜率誤差及待歸類斜率誤差變化量來分別計算與物元模型之關聯函數;定義物元模型中複數個特徵中每一者之權重比例;基於關聯函數分別計算與物元模型之關聯度;選擇關聯度中最大值;依據最大值而辨別待歸類物元模型的待歸類斜率誤差及待歸類斜率誤差變化量屬於之對應類別,對應類別為物元模型中之一者;基於對應類別重新計算新責任週期變化量;以及疊代運算到找到最大功率點為止。
承上,其中類別中每一者的斜率為數值範圍。上述最大功率追蹤方法更包含計算該待歸類物元模型與該物元模型之可拓距離之步驟。又根據該可拓距離判別選擇適當之關聯函數方程式。
而可拓距離可為:
其中,ρ(f
,F 0
)為點f
與區間F 0
之可拓距離,ν d
為區間F 0
之最小邊界值,ν e
為區間F 0
之最大邊界值。
又關聯函數可為:
其中,ρ(f
,F 0
)為點f
與經典域F 0
之可拓距離,ρ(f
,F
)為點f
與節域F
之可拓距離,ρ(f
,F 0
,F
)為點f
、經典域F 0
與節域F
之可拓距離。
此發明提出之太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法具有以下優點:不需大量資料庫、不需學習過程、計算簡便且易以系統晶片實現。
本發明所提出之太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法以可拓理論為基礎。首先分析太陽光電模組陣列之I-V
特性曲線,以斜率誤差與斜率誤差變化量來作為可拓最大功率追蹤法之特徵,並對其設立12個類別以建立其物元模型。接著,再計算關於12個類別之關聯度,然後依所屬類別動態調整最大功率追蹤電路之責任週期,以達成最大功率點之追蹤。
第6圖是可拓理論之可拓關聯函數曲線圖,其關聯函數值可計算f
點屬於F 0
之關聯程度,當λ g 0表示f
屬於F 0
的程度,λ g
<0稱為f
不屬於F 0
的程度,而在-1<λ g
<0之區域稱之為可拓域。在可拓域中,可藉由條件變換,使得f
可歸屬於F 0
之範圍。利用可拓關聯度之觀念,可建立特徵物元模型之關聯性,進而得知PV系統之工作點所在區域,以進行快速之太陽光電發電系統最大功率追蹤。
再請參考第7圖。第7圖是太陽光電模組電流-電壓I-V
特性曲線斜率及斜率變動量示意圖。由第7圖可觀得其在最大功率點(MPP)之斜率誤差值e
為零。當操作點接近於最大功率點時e
降低;反之,離最大功率點越遠時e
將會增加。經由回授太陽光電發電系統之輸出電壓V pv
及輸出電流I pv
,可計算得知斜率誤差為e
(k
) dI pv
(k
)/dV pv
(k
)+I pv
(k
)/V pv
(k
),故最大功率追蹤控制器之主要目的在於使dI pv
(k
)/dV pv
(k
)+I pv
(k
)/V pv
(k
)之值趨近0。
若以斜率誤差e
為零處(最大功率點)作為中心點將I-V
特性曲線切分成左右兩邊區域,在左邊區域之斜率誤差e
皆為正值,且越接近最大功率點時e
越小,此外斜率誤差變化量會依據最大功率追蹤方向的不同而有正負之分。反之,在右邊區域之斜率誤差e
皆為負值,且越接近最大功率點時e
越大,而斜率誤差變化量也會依據追蹤方向的不同而有正負之分,但與右半邊之斜率誤差變化量之正負呈現相反情況。
而將斜率誤差相減則可求得斜率誤差變化量為(k
) e
(k
)-e
(k
-1),因此本揭示內容將以斜率誤差e
與斜率誤差變化量作為所提可拓最大功率追蹤法之兩個特徵,來判斷目前工作點所在區域。
而依據可拓物元理論,其物元模型之建立如式(1)所示,且根據太陽日照量200W/m2
-1000W/m2
之範圍,將第7圖之I
-V
特性曲線分為12個類別如第8圖所示,並依據式(1)建立12個類別經典域之物元模型,如表1所示。而由各特徵經典域之最大與最小值所建立之節域,則如式(2)所示。
此外,就每個類別與最大功率點之遠近程度轉換成以一擺盪波形來表示12個類別與最大功率點之關係,其結果表示成如第9圖。第9圖以太陽日照量200W/m2
-1000W/m2
之範圍進行模擬,定義e
及的範圍為可拓理論中各類別之經典域。當系統經由可拓理論計算其關聯函數值,判斷其歸屬類別(即工作點所在區域),並依據控制法則進行升壓型轉換器責任週期之微調,接著回傳觸發信號至升壓型轉換器,藉以調整功率半導體開關之責任週期進行最大功率追蹤控制,以達到最大功率追蹤之效果。
由第8圖及第9圖可得知,類別3、6、9及12因與最大功率點距離最遠,因此波幅擺盪較大,類別2、5、8及11與最大功率點距離次遠,而類別1、4、7及10最接近最大功率點,因此波幅擺盪較小。而12個類別之斜率誤差e
與斜率誤差變化量之量化數值及相對應之責任週期(Duty Cycle)D的變動量ΔD
分別列於表2中。而轉換器於一工作週期內,開關閉合時間與週期T之比值定義為責任週期D
,且前一次責任週期與當次責任週期之差為責任週期變化量ΔD
。
綜上所述,再請參考第10圖,第10圖係本發明一實施方式的太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法之步驟流程圖。
步驟901:開始
步驟902:就每個類別之斜率誤差e
及斜率誤差變化量建立其物元模型如式(3)。
步驟903:輸入待歸類之斜率誤差e
及斜率誤差變化量,其物元模型為式(4)
步驟904:由斜率誤差e
及斜率誤差變化量,以式(5)計算其與每個類別之關聯函數。而關聯函數用來評價一個對象,包括事物、策略、方法等的優劣之基本方法。其基本概念簡介如下:關聯函數是指若關於衡量優劣的條件f
,符合要求的量值範圍為F 0
,不符合要求,但可轉變為符合要求的量為F
,量值允許取值的範圍為U,則以F 0
為古典域,F
為可拓域的可拓集合就描述了U上任一個值u符合要求的程度,設其關聯函數值為,則稱它為u關於衡量條件f
合格度。
步驟905:選定各特徵之權重值W 1
與W 2
,以代表各個特徵之重要程度,本發明以經驗法則選定W 1
=0.5,W 2
=0.5。在確定出各特徵後,對於各特徵之衡量條件重要性可以給予加權表示,並依程度分別賦以0至1之間的值,在此以權重係數來表示各特徵的重要性。而因為在本發明中斜率誤差e
及斜率誤差變化量是屬於一樣重要之特徵,若有一特徵之權重值偏高或偏低,將造成無法追蹤至最大功率點,使其消耗更多功率,甚至於追蹤至錯誤的最大功率點造成誤判斷。
步驟906:依式(6)計算與各類別之關聯度。而其是透過各特徵之權重值與關聯函數加權運算得之值。
步驟907:由計算後所得之關聯度中選擇最大值,以辨別待歸類之斜率誤差e
及斜率誤差變化量所屬類別,並依據所屬類別所設定之責任週期變化量ΔD
,重新計算新的責任週期值,即式(7),其中,D old
為前一次週期所計算之責任週期值。
D new
=D old
+ΔD
(7)
步驟908:判斷是否達到最大功率點並重新計算新的責任週期,若判斷不是,則回到步驟902,若是,則跳到步驟909結束。
本發明所採之MPPT架構如圖11所示,其控制原理將結合可拓理論與增量電導法,以改變升壓型轉換器(Boost Converter)之責任週期,進而追蹤太陽光電發電系統之最大功率點(MPP)。此架構中至少包含PV模組陣列111、閘極驅動電路112、負載113、微分器114及可拓最大功率追蹤控制115。
由上述本發明實施方式可知,應用本發明具有不需大量資料庫、不需學習過程、計算簡便且易以系統晶片實現之優點。
雖然本發明已以實施方式揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何熟習此技藝者,在不脫離本發明之精神和範圍內,當可作各種之更動與潤飾,因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
111...PV模組陣列
112...閘極驅動電路
113...負載
114...微分器
400~412...擾動觀察法之步驟
501~508...增量電導法之步驟
901~909...最大功率追蹤方法之步驟
115...可拓最大功率追蹤控制
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂,所附圖式之說明如下:
第1圖是功率回授法之工作特性圖。
第2圖是擾動觀察法之正電壓擾動方向工作原理示意圖。
第3圖是擾動觀察法之負電壓擾動方向工作原理示意圖。
第4圖是擾動觀察法之步驟流程圖。
第5圖是增量電導法之步驟流程圖。
第6圖是可拓理論之可拓關聯函數曲線圖。
第7圖是太陽光電模組電流-電壓I
-V
特性曲線斜率及斜率變動量示意圖。
第8圖是第7圖基於可拓理論所劃分之12個類別分佈示意圖。
第9圖是第7圖之曲線斜率及斜率變動量動態分析示意圖。
第10圖是本發明一實施方式的太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法之步驟流程圖。
第11圖是對應第10圖之電路結構示意圖。
901~909...最大功率追蹤方法之步驟
Claims (6)
- 一種太陽光電模組陣列之最大功率追蹤方法,包含下列步驟:劃分該太陽光電模組陣列之電流-電壓特性曲線為12個類別;就該類別中每一者的一斜率誤差及一斜率誤差變化量建立對應之一物元模型,且該類別中每一者都具有一責任週期變化量;輸入一待歸類斜率誤差及一待歸類斜率誤差變化量並產生一待歸類物元模型;依據該待歸類物元模型的該待歸類斜率誤差及該待歸類斜率誤差變化量來分別計算與該物元模型之一關聯函數;定義該物元模型中複數個特徵中每一者之一權重比例;基於該關聯函數分別計算與該物元模型之一關聯度;選擇該關聯度中一最大值;依據該最大值而辨別該待歸類物元模型的該待歸類斜率誤差及該待歸類斜率誤差變化量屬於之一對應類別,該對應類別為該物元模型中之一者;基於該對應類別重新計算一新責任週期變化量;以及疊代運算到找到該最大功率為止。
- 如請求項1所述之最大功率追蹤方法,其中該類別中每一者的一斜率為一數值範圍。
- 如請求項1所述之最大功率追蹤方法,更包含計算該待歸類物元模型與該物元模型之一可拓距離之步驟。
- 如請求項3所述之最大功率追蹤方法,更包含根據該可拓距離判別選擇適當之關聯函數方程式之步驟。
- 如請求項3所述之最大功率追蹤方法,其中該可拓距離為:
- 如請求項5所述之最大功率追蹤方法,其中該關聯函數為:
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