独立光伏发电系统及其MPPT的研究

独立光伏发电系统及其MPPT的研究

摘 要

太阳能作为一种新兴的绿色能源，,以其取之不竭、用之不尽、无污染等优点，受到人们越来越多的重视。光伏发电是充分利用太阳能的一种有效方式之一。由于目前光伏电池板的价格比较高，转换效率比较低，为了降低系统造价和有效地利用太阳能，光伏发电进行最大功率跟踪显得尤为必要。

作为光伏发电系统的核心部件，,光伏电池的输出功率的大小代表了光伏发电系统性能的优劣。但因受到外界条件影响，光伏电池输出功率并不是一直保持在最大状态下，所以当其产生变化时应进行实时准确的跟踪。影响最大功率输出的因素主要是光强和温度，当外界因素发生变化时，就必须利用最大功率点跟踪技术实时跟踪光伏电池阵列的输出，使得光伏电池阵列输出最大的功率。

本文在介绍光伏阵列输出特性及其仿真模型的基础上提出了最大功率点跟踪的方法和原理并介绍常见 MPPT 方法。建立了以 Boost 电路为核心实现独立光伏发电系统 MPPT 的仿真模型，在光伏发电系统的设计中，具有重要的理论意义和实用价值。

关键词:光伏 并网发电 最大功率点跟踪 Boost MATLAB仿真

1. 光伏发电系统的基本原理及组成

光伏发电系统是指能够将太阳光能转化为高品位能源——电能的装置，根据光伏系统和电网的关系，又可以分为独立光伏系统和并网光伏系统。独立光伏系统的系统结构如图1.1所示。一套基本的独立光伏发电系统一般是由光伏阵列、DC/DC 变换电路、MPPT 控制器及其负载构成。

图1.1独立光伏发电系统的结构

1.1. 光伏阵列

由许多光伏电池组件串、并联而成，其合成的容量可以是数百峰瓦，也可达数个兆峰瓦甚至更大，组件可由单晶硅、多晶硅、非晶硅或其它类型的光伏电池组成。一般来说，光伏阵列由于为半导体器件构成，其特性具有强烈的非线性。

1.2. DC/DC 变换电路

光伏阵列发出的电能为随天气、环境、负载等变化而不断变化的直流电能，其所发的电能的质量和性能很差，很难直接供给负荷使用，需要使用由电力电子器件构成的变换电路将该电能进行适当的控制和变换，变成适合负载使用的电能，同时

光伏阵列的最大功率点跟踪技术也必须通过 DC/DC 变换电路来实现。

1.3. MPPT 控制器

由于光伏阵列具有强烈的非线性特性，通常都引入了光伏电池最大功率点跟踪(MPPT-Maximum Power Point Tracking)控制技术，在后面将予以进一步讨论。 2. 光伏阵列特性及其仿真模型的研究

光伏发电首先要解决的问题是怎样将太阳能转换为电能。光伏电池就是利用 半导体光伏效应制成，它是一种能将太阳能辐射直接转换为电能的转换器件。由 若干个这种器件封装成光伏电池组件，再根据需要将若干个组件组合成一定功率 的光伏阵列。光伏阵列是光伏发电系统的关键部件，其输出特性受外界环境影响 较大，为了研究外界环境变化对其输出特性的影响，为后面研究光伏阵列的最大 功率跟踪技术奠定基础，这就需要建立光伏阵列的仿真模型。

Matlab/Simulink 仿真工具可用于复杂系统的仿真，由于其强大的功能和方便、快捷的模块化建模环境而日益受到人们的重视。本章重点讨论有关光伏电池以及光伏阵列的工作原理及数学模型，在此基础上建立了光伏阵列的 Matlab 仿真模型。

2.1. 光伏电池的工作原理

太阳能是一种辐射能，它必须借助于能量转换器才能转换成为电能。这种把光能转换成电能的能量转换器，就是光伏电池。光伏电池是以光生伏打效应为基础，可以把光能直接转换成电能的一种半导体器件。所谓的光生伏打效应是指某种材料在吸收了光能之后产生电动势的效应。在气体，液体和固体中均可产生这种效应。在固体，特别是半导体中，光能转换成电能的效率相对较高。

图2.1光生伏打效应简图

如图2.1所示，当光伏电池受到阳光照射时，电子接受光能，向 N 型区移动，使 N 型区带负电，同时空穴向 P 型区移动，使 P 型区带正电。这样，在 PN 结两端便产生了电动势，也就是通常所说的电压。这种现象就是上面所说的“光生伏打效应”。如果这时分别在 P 型层和 N 型层焊上金属导线，接通负载，则外电路便有电流通过，如此形成的一个个电池元件，把它们串联、并联起来，就能产生一定的电压和电流，并输出功率。

2.2. 光伏电池等效电路分析

为了在光伏发电系统的设计中，更好的分析光伏阵列的电性能，更好的使其与

光伏控制系统匹配，达到最佳的发电效果，则有必要为光伏电池建立起数学模型。通过这些数学关系，来反映出光伏电池各项参数的变化规律。光伏电池之等效电路如图2.2所示：

图2.2光伏电池等效电路图

由图中各物理量的关系，可得光伏电池的输出特性方程：

IL?Iph?ID?UDRsh 对光伏电池等效电路进行分析可以发现：串联电阻RS 越大，则短路电流会越小，但不会对开路电压造成大影响；并联电阻Rsh越大，则开路电压会变小，但不会影响到短路电流。由于为数千欧姆，因此,在下面的讨论中将忽略Rsh，得到简化的光伏电池输出特性方程：

2.3. 光伏阵列仿真模型的建立

光伏阵列是光伏发电系统的关键部件，其

I-V特性是日照强度、环境温度和光

伏模块参数的非线性函数。要实现光伏发电系统及其 MPPT 的仿真，首先一步是解决如何对光伏阵列输出特性进行仿真模拟。该模型一旦建立，可用于模拟所研究系统的输入电源。简化的做法是把光伏阵列直接等效为直流电压源。

由于Matlab 在数学建模以及与其Simulink 仿真工具的无缝结合使得用户可以利用 Matlab 丰富的资源，建立仿真模型，本文选择 Matlab 软件建立光伏阵列基于其物理机制的仿真模型。

在以上公式中的未知量有Iph、I0以及Rs，下面对这三个未知量进行讨论，分别建立模型。

1. 求解光生电流Iph 根据公式

建立光生电流Iph子模块如图2.3所示。

图2.3 Iph子模块

2. 求解光伏电池反向饱和电流I0 当外部负载开路时，知IL=0，此时

因此可求得：

根据公式：

可先建立Uoc的子模块如图2.4所示：

图2.4 Uoc子模块

令

Vt?AkTq则建立Vt的子模块如图2.5所示：

图2.5 Vt子模块

则：

根据上式可建立I0的子模块如图2.6所示：

图2.6 I0子模块

3.求解串联等效电阻RS

完成上述三个未知量的求解，即可完成光伏阵列的建模，如图2.7所示：

图2.7光伏阵列 Simulink 模型

2.4. 仿真曲线

用此模型可以得到任意环境条件下光伏阵列的输出特性曲线。在日照强度为

800W/m 2，温度为56℃的条件下，光伏阵列的I-V曲线和P-V曲线如图2.8所示：

图2.8光伏阵列的I-V曲线和P-V曲线

从图可以看出,当电压变化时(即负载阻抗变化时),光伏电池的输出电流和输出功率也随之发生变化，另外，通过这两个特性曲线图可以看到,光伏电池具有的非线性特性。

3. 光伏阵列最大功率点跟踪

如果把光伏阵列与蓄电池直接连接起来，由于光伏阵列的输出特性与日照强度和温度等因素有关，一方面蓄电池的内阻不会随着光伏电池输出的最大功率点的变化而变化，致使无法对光伏电池的输出进行调节，造成资源的浪费；另一方面蓄电池的充电电压随外界环境的变化而变化，不稳定的电压对蓄电池进行充电，会影响

蓄电池的寿命。因此需要在光伏阵列和蓄电池之间加入最大功率跟踪环节，它既可以跟踪光伏阵列的最大输出功率，又可以输出稳定的电压对蓄电池进行充电。带有最大功率跟踪功能的光伏电源系统框图如图3.1所示。

图3.1光伏电源系统框图

3.1. 光伏系统最大功率点跟踪的原理

太阳能电池是一种非线性直流电源,其P一V输出特性具有非线性特征,受日照强度，环境温度和负载情况影响光伏电池可以工作在不同的输出电压,但是只有在某一输出电压值时,光伏电池的输出功率才能达到最大值,这时光伏电池的工作点就达到了输出功率一电压曲线的最高点,称之为最大功率点（MPP），所以实时检测光伏电池阵列的输出功率,通过一定的控制算法预测当前工况下光伏电池可能的最大功率输出,从而改变当前的阻抗情况,调整光伏电池的工作点,使之始终工作在最大功率点附近,这一过程就称之为最大功率点跟踪（MPPT）。

图3.2 MPPT 方法示意图

为便于说明，现将光伏阵列的输出特性重新绘制如图 3.2所示。假定图中曲 线1和曲线2为两不同日照强度下光伏阵列的输出特性曲线，A点和B 点分别为相应的最大功率输出点；并假定某一时刻，系统运行在A点。当日照强度发生变化，即光伏阵列的输出特性由曲线1上升为曲线2。此时如果保持负载1不变，系统将运行在A’点，这样就偏离了相应日照强度下的最大功率点。为了继续跟踪最大功率点，应当将系统的负载特性由负载 1 变化至负载 2，以保证系统运行在新的最大功率点 B。同样，如果日照强度变化使得光伏阵列的输出特性由曲线 2 减至曲线 1，

则相应的工作点由B点变化到B’点，应当相应的减小负载2至负载1以保证系统在日照强度减小的情况下仍然运行在最大功率点A。

在光伏发电系统中,虽然光伏电池和DC一DC转换电路都是非线性的,然而在一定的时间和条件下,可以认为是线性电路，因此,只要调节DC一DC转换电路的等效电阻使其始终等于光伏电池的内阻,就可以实现光伏电池的最大输出,也就实现了光伏电池的MPPT。

3.2. 扰动观测法

由于光伏电池的最大功率点是一个时变量,因此可以采用搜索算法进行最大功

率点跟踪，其搜索算法可分为自寻优和非自寻优两种类别，这里我们采用的是自寻优算法中的扰动观察法。

扰动观测法又叫爬山法，是目前经常被采用的 MPPT 方法之一。其原理是每隔一定的时间增加或者减少光伏阵列输出电压，并观测之后其输出功率变化方向，来决定下一步的控制信号。这种控制算法一般采用功率反馈方式，通过两个传感器对光伏阵列输出电压及电流分别进行采样，并计算获得其输出功率。

下面对经典的干扰观察算法简述如下：光伏系统控制器在每个控制周期用较小的步长改变光伏阵列的输出，改变的步长是一定的，方向可以是增加也可以是减小，控制对象可以是光伏阵列输出电压或电流，这一过程称为“干扰”；然后，通过比较干扰周期前后光伏阵列的输出功率，若 Δ P> 0，说明参考电压调整的方向正确，可以继续按原来的方向“干扰”；若 ΔP < 0，说明参考电压调整的方向错误，需要改变“干扰”的方向。当给定参考电压增大时，若输出功率也增大，则工作点位于图 3.3 中最大功率点Pmax左侧，需继续增大参考电压；若输出功率减小，则工作点位于最大功率点Pmax右侧，需要减小参考电压。当给定参考电压减小时，若输出功率也减小，则工作点位于Pmax的左侧，需增大参考电压,若输出功率增大，则工作点位子Pmax的右侧，需继续减小参考电压。这样，光伏阵列的实际工作点就能逐渐接近当前最大功率点，最终在其附近的一个较小范围往复达到稳态。

图3.3扰动观测法示意图

扰动观察法的流程图如图3.4所示。

图3.4扰动观察法的流程图

在此引入一个参考电压VREF,在得出比较结果后,调节参考电压,使它逐渐接近最大功率点电压,在调节光伏电池工作点时,根据这个参考电压进行调节。

扰动观察法的MPPT控制算法仿真模型如图3.5所示:

图3.5扰动观察法的MPPT控制算法仿真模型

在光伏电池输出端通过电压采样和电流采样电路进行电压、电流的检测,得到的检测信号利用程序完成MPPT算法的控制,其输出信号连接到Boost电路上IGBT的触发端,控制输出电压的大小,使得系统具有MPPT功能,负载R上再连接输出电压和电流检测电路,将电压与电流相乘就得到了输出功率。

仿真结果如图3.6所示：

图3.6仿真结果

从图中可以看出,扰动观察法的功率输出是一个振荡平衡的过程,其稳定输出波形总是在最大功率点附近做有规律的上下波动，这是因为扰动观察法是通过将本次光伏电池的输出功率与相邻上次的输出功率相比较来确定增加还是减小电压,以此来实现MPPT。 4. 结论与展望

光伏发电技术和产业不仅是当今能源的一个重要补充，更具备成为未来主能源来源的潜力。本文以光伏发电系统最大功率跟踪器为研究对象，对光伏发电系统特性以及光伏阵列模型、光伏阵列最大功率点跟踪方法等问题进行了系统深入的研究，将这些研究应用于光伏发电系统最大功率跟踪系统中。

虽然光伏并网发电在国外己经开始有一定规模的应用,但是依然有很多技术问题有待解决,特别是在整个系统的核心并网逆变器的结构拓扑、控制和最大功率点的跟踪方面，但应该坚信随着科技的进一步发展,可再生能源的大规模使用,人类社会的未来的能源危机可得到极大的缓解乃至消除。

参考文献

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/9hj.html