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[導(dǎo)讀]摘要:為解決傳統(tǒng)擾動觀察法無法兼顧最大功率點(diǎn)跟蹤速度及穩(wěn)定性的問題,提出一種改進(jìn)的擾動觀察法。新的控制策略將-dP/dV-作為步長的調(diào)整系數(shù),通過步長的不斷調(diào)整來更好地跟蹤最大功率點(diǎn)。利用Matlab/simulink進(jìn)行仿真實驗,實驗結(jié)果表明,改進(jìn)的擾動觀察法不僅能夠保證最大功率點(diǎn)的跟蹤速度,還明顯降低了系統(tǒng)在最大功率點(diǎn)的振蕩幅度,在一定程度上保證了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,避免了能量的過多損失。

引言

近些年來,隨著傳統(tǒng)能源日益短缺、環(huán)境問題形勢嚴(yán)峻,利用和開發(fā)新能源已經(jīng)是各國的研究重點(diǎn)。在碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的推動下,大力發(fā)展太陽能發(fā)電成為必然。太陽能作為優(yōu)質(zhì)的可再生能源,具有環(huán)保性、廣泛性和經(jīng)濟(jì)性等優(yōu)勢,市場潛力和開發(fā)前景巨大,已被應(yīng)用到各個領(lǐng)域,發(fā)揮了良好的作用。對于已知的光伏系統(tǒng)而言,其最大功率與外界環(huán)境息息相關(guān),如太陽光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等。因此,為獲得最大功率,引入最大功率的算法十分必要。當(dāng)前,功率追蹤方法有很多,擾動觀察法和電導(dǎo)增量法是目前最常使用的兩種算法,另外還有很多人工智能算法應(yīng)用于最大功率點(diǎn)的追蹤,例如粒子群優(yōu)化算法、布谷鳥算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等,智能算法雖然搜索能力強(qiáng),能在復(fù)雜的環(huán)境中尋找最大功率點(diǎn),但其需要多次復(fù)雜的計算,而且自尋優(yōu)時間過長。

在諸多算法中,擾動觀察法需要的未知參數(shù)少,計算簡單方便,找尋最大功率點(diǎn)的效率較高,能夠更好地應(yīng)用于光伏發(fā)電系統(tǒng)。傳統(tǒng)的擾動觀察往往采用固定步長進(jìn)行擾動,系統(tǒng)輸出功率在最大功率點(diǎn)附近振蕩明顯,導(dǎo)致輸出不穩(wěn)定,造成能量損失。因此,本文采用變步長跟蹤擾動觀察法來改善速度與穩(wěn)定性,提高太陽能轉(zhuǎn)化效率,減少光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率狀態(tài)運(yùn)行下振蕩所帶來的能量損失,最后通過Matlab/simulink進(jìn)行仿真。

1光伏電池的模型與特性

光伏電池是一個能量轉(zhuǎn)換裝置,它可以將太陽能通過電池內(nèi)部的半導(dǎo)體結(jié)構(gòu)直接轉(zhuǎn)換成可控且有規(guī)律的電能。為了在光伏系統(tǒng)的設(shè)計中更好地分析光伏電池的特性,以及與光伏控制系統(tǒng)更好地適配,達(dá)到最佳發(fā)電效果,有必要建立光伏電池的數(shù)學(xué)模型,如圖1所示。圖中的二極管D模擬光伏電池PN結(jié)內(nèi)電場的分流作用,分流之后的能量輸出到負(fù)載RL,光伏電池的內(nèi)部損耗由并聯(lián)的電阻RP和串聯(lián)的電阻Rs表示。

由圖1可知,根據(jù)KCL定律可得:

其中:

在圖1所示的光伏電池等效電路中,串聯(lián)電阻Rs較小,并聯(lián)電阻RP較大且大于串聯(lián)電阻Rs,對于理想光伏電池可忽略RP的影響,所以式(1)可簡化為:

式(3)中各個物理量含義如表1所示。

2光伏電池的輸出特性

在Matlab軟件中可知在溫度為25℃,光照強(qiáng)度為1000w/m2,Uoc=36.3V,Isc=7.84A,Rs=0.39Ω,根據(jù)以上參數(shù)可以確定光伏電池的輸出電壓與輸出電流的關(guān)系以及輸出功率與輸出電壓的關(guān)系。圖2為光伏電池I一U特性曲線,圖3為光伏電池P一U特性曲線,由圖2、圖3可知光伏電池輸出特性是非線性的,但其在運(yùn)行過程中有唯一的最大功率點(diǎn),所以,采用最大功率點(diǎn)追蹤方法來控制光伏電池的最大功率點(diǎn),有利于提高光伏電池的發(fā)電效率。

3傳統(tǒng)擾動觀察法

傳統(tǒng)擾動觀察法,即在一定時間內(nèi)對光伏電池的功率P和電壓v進(jìn)行實時采樣,并給系統(tǒng)一個固定的擾動量Av,圖4為傳統(tǒng)擾動觀察法的流程圖,當(dāng)AP/Av=0時即達(dá)到光伏電池的最大功率點(diǎn):當(dāng)AP/Av>0時,說明此時工作點(diǎn)在最大功率點(diǎn)的左側(cè),需要升高電壓:反之,AP/Av<0時,說明此時工作點(diǎn)在最大功率點(diǎn)的右側(cè),需要減小電壓。

傳統(tǒng)擾動觀察法有控制簡單、容易實現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),但是,擾動步長的選取直接影響追蹤的效果,選取大步長時,追蹤速度快,但振蕩明顯,幅度較大:選取小步長時,振蕩幅度較小,但追蹤速度緩慢。所以,步長的選取非常關(guān)鍵。

4改進(jìn)的擾動觀察法

傳統(tǒng)的擾動觀察法通常全程采取固定的擾動步長來保持追蹤最大功率點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài),無法同時兼顧追蹤速度和運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性。本文提出的改進(jìn)的擾動觀察法,采取非固定的擾動步長來兼顧最大功率點(diǎn)追蹤的速度與穩(wěn)定性,具體是當(dāng)光伏系統(tǒng)啟動時采取大步長進(jìn)行擾動以提高最大功率點(diǎn)的追蹤速度,當(dāng)臨近追蹤目標(biāo)時采取小步長以減小系統(tǒng)振蕩幅度,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。由圖3可知,光伏電池P一U特性曲線的斜率不斷變化,即dP/dV在時刻變化,│dP/dV│值越小,系統(tǒng)的工作點(diǎn)越接近最大功率點(diǎn):│dP/dV│值等于0,系統(tǒng)的工作點(diǎn)在最大功率點(diǎn)處。根據(jù)這一特性,將│dP/dV│作為步長的調(diào)整系數(shù)。取AV=a×8,a取值為0.l,圖5為改進(jìn)的擾動觀察法的流程圖。

5仿真實驗及分析

采用Matlab/simulink進(jìn)行模型搭建以驗證改進(jìn)的控制策略的可行性。將光伏電池分別接入編寫傳統(tǒng)擾動觀察法和改進(jìn)的擾動觀察法的s-Function模塊中,采用PI調(diào)節(jié)器對系統(tǒng)的輸出電流進(jìn)行精準(zhǔn)控制,保證其穩(wěn)定性。其中子系統(tǒng)是PwM模塊,是能夠按照一定規(guī)則調(diào)制各脈沖寬度進(jìn)而改變占空比的脈寬調(diào)制器。系統(tǒng)在光照強(qiáng)度為l000w/m2、溫度為25℃的條件下運(yùn)行0.5s,最終得到兩種方法的輸出功率曲線圖,再進(jìn)行對比分析。

圖6、圖7為傳統(tǒng)擾動觀察法與改進(jìn)的擾動觀察法的輸出功率曲線圖,二者均在0.05s左右達(dá)到最大功率點(diǎn),但傳統(tǒng)擾動觀察法振蕩明顯,改進(jìn)的控制策略在保證追蹤速度的同時大大提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,能夠兼顧光伏系統(tǒng)運(yùn)行的速度與穩(wěn)定性。

另外,對傳統(tǒng)的擾動觀察法和改進(jìn)的擾動觀察法的輸出功率曲線圖截取0.26~0.27s、功率范圍為84.4~85.2kw的部分進(jìn)行對比,如圖8、圖9所示。從圖8中可以看出,當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到最大功率點(diǎn)時,傳統(tǒng)的擾動觀察振蕩很大,導(dǎo)致能量損耗嚴(yán)重:如圖9所示,改進(jìn)的擾動觀察法顯著減小了振蕩幅度,避免了過多的能量損失。

6結(jié)論

本文針對傳統(tǒng)擾動觀察法的不足,提出了一種改進(jìn)的擾動觀察法,在分析光伏電池的模型和輸出特性的基礎(chǔ)上,通過Matlab/Simulink進(jìn)行建模與仿真,對仿真結(jié)果進(jìn)行分析得出,本文提出的改進(jìn)的擾動觀察法能夠兼顧追蹤速度和系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,有效減少能量損失,提高發(fā)電量。

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