光伏电池最大功率跟踪
光伏电池最大功率跟踪
1.光伏电池模型
光伏电池的理论数学模型(懒得用latex敲公式了,这里都用截图,下同)
数学模型公式是通过电气知识以及原理得到的函数,里面的部分参数无精确值,会由于环境因素的改变而改变。
Simulink中自带的光伏电池模块是基于上式建立的(simulink自带光伏电池,点ctr U看内部)
光伏电池厂家出厂时,会提供Ump Imp Uoc Isc参数。因此,数学建模时通常也有应用简化后的模型,也称作工程模型Simulink中搭建的仿真模块
以上,就是光伏电池的理论数学模型和工程数学模型。
2.光伏序列输出特性
光伏电池不是恒定的直流电流源或电压源,其输出电流随输出电压改变而改变。
光伏电池的输出电压-电流及电压-功率关系,称为光伏电池输出特性。
通过改变光伏电池的外接电压,Simulink仿真可以测试得到光伏电池特性曲线
实际中光伏应用时是多光伏电池串联、并联组成的光伏序列,同样可以测试光伏特性。
光伏序列的外部光照条件不均匀时,即局部阴影情况,光伏电池输出特性呈多峰曲线状
3.传统MPPT算法
为了实现太阳能的最大利用,光伏电池的最大功率输出,光伏系统控制常使用mppt算法。
电路:pv + dc/dc(boost、buck等)
其核心原理是通过mppt算法调节dc/dc变换器改变光伏电池外阻的,实现光伏序列在最大功率点上稳定工作。
mppt算法有电压增量式和占空比增量式,电压增量式需要带PI控制器实现光伏电压Upv跟踪输出的最大功率电压Ump,PI控制器输出占空比;占空比增量式直接输出占空比。
传统mppt算法有:
电导增量法、扰动观测法、恒定电压法
(原理不作介绍,可查阅相关文献)
Simulink仿真示例以上内容的参考文献:
[1] 陈爱龙. 光伏发电系统MPPT技术的研究与实现. 电子科技大学. 2011
传统MPPT算法改进思路有:
1)普通变步长,即光伏电池不同电压范围内采取小步长、大步长等,梯度变步长等。
2)算法结合,恒定电压法结合扰动观测法(或电导增量法)等。
2)功率预测变步长,功率一次预测、二次预测,环境突变时跟踪效果会快些。
4.GMPPT算法
前面已经提到过,光伏序列在局部阴影时UP曲线呈现多峰特性。传统mppt算法由于自身算法原理的限制,跟踪时可能陷入局部极值点,无法跟踪至最大功率点,影响电池发电效率。
此时,需要用到全局最大功率跟踪,即gmppt算法。
gmppt算法根据计算时输入量不同可分为离线和在线两类。
1)离线型
输入环境参数,通过环境参数及光伏序列参数,离线计算出特性曲线最大功率点电压。
常用gmppt方法:
智能算法(因为光伏序列特性是单变量多峰曲线,理论上所有的智能算法都可以实现单变量多峰寻最优,如粒子群pso、布谷鸟cs算法等)支持向量机svm预测(需要提前采集环境参数和最大功率点电压数据,训练svm模型,再你用svm模型输入环境参量输出Ump)
2)在线型
输入光伏序列电压电流,实际中更为适用,通过智能算法、曲线拟合等方式寻优得到最优占空比或最大功率点电压。
常用gmppt方法:
粒子群pso算法、布谷鸟cs算法等智能算法(以pso为例,原理是以占空比或电压序列作为种群位置初始化,通过采集并记录不同种群位置的适应度函数值,即对应的光伏序列输出功率,更新种群速度和位置,产生新的占空比或电压进行输出,以此迭代)布谷鸟算法
三粒子优化算法
曲线拟合(选取若干个输出电压值,测得相应的输出功率,再用正交系拟合出多峰值 P-V 曲线,进而求得 MPP。拟合方法:Legendre多项式拟合、切比雪夫多项式拟合、傅里叶级数拟合)
部分参考文献:
[1] 黄悦华, 饶超平, 王 飞, 游文娟. 基于SVM改进扰动法的MPPT研究. 电源技术. 2015
[2] 陈文颖, 林 永 君, 杨春来, 等. 基于SVM预测模型的光伏发电系统MPPT研究. 太阳能学报. 2013.
[3] 张文. 基于改进粒子群算法的光伏阵列多峰MPPT控制的研究. 天津大学. 2015
[4] Bo-Ruei Peng, Kun-Che Ho, and Yi-Hua Liu. A Novel and Fast MPPT Method Suitable for Both Fast Changing and Partially Shaded Conditions. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS. 2018
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