光伏发电系统最大功率点跟踪方法研究综述

邵龙，刘观起，胡婷

（华北电力大学，河北保定 071003）

随着社会能源和资源的需求越来越大以及环境压力的与日俱增，新能源发电越来越受到重视。光伏发电作为一种极具有发展前途的新能源技术，已经成为新能源发电的一个重要组成部分。太阳能取之不尽，用之不竭，不产生任何废弃物，没有噪声等污染，对环境无不良影响，是理想的清洁能源[1]。然而，光伏电池的输出电压与电流均受到外界光照强度、环境温度等诸多客观因素影响，所以其输出特性具有明显的非线性特征，这就无法使光伏电池始终工作在高效率的状态，进而增加了光伏发电的成本。为了充分利用光伏电池所转化的能量，必须在光伏发电系统中使用最大功率点跟踪技术。

本文对目前的最大功率点跟踪的相关算法进行分类，并对算法的优缺点进行对比分析。

1 光伏阵列最大功率点跟踪控制方法

光伏电池是一种非线性的直流源，图1和图2分别给出了某光伏阵列不同光照强度和不同电池结温下光伏阵列输出的特性曲线。由图1和图2可知，当外界自然条件改变时，光伏阵列的输出特性将随之改变，其输出功率及最大功率点亦相应改变。并且，光照强度变化主要影响阵列输出电流，而电池结温的变化主要影响输出电压。当光伏阵列的工作电压位于最大功率点电压UMPP时，光伏阵列就输出最大功率PMPP。

图1 不同光照强度下光伏阵列的输出特性Fig.1 Irradiance characteristics of PV array

根据光伏电池的特性，常用的最大功率点跟踪方法有如下几种：

1）CVT法；

2）基于优化模型的控制算法，主要有短路电流检测法、开路电压检测法、电流扫描法等；

3）基于人工智能的处理算法，主要有模糊控制、人工神经网络等；

图2 不同电池结温下光伏阵列的输出特性Fig.2 Temperature characteristics of PV array

4）基于扰动自寻优的控制算法，主要有扰动观察法、电导增量法等；

5）负载电流/电压最大法。

1.1 CVT法

CVT[2]法是一种简化的最大功率点跟踪方法，这种方法实际上是一种稳压控制，但是这种跟踪方法忽略了温度对阵列输出电压的影响，其实质并不是真正的最大功率点跟踪，对于日温差或日温差比较大的地区，CVT法并不能在所有的温度环境下完全地跟踪最大功率。

采用CVT控制的优点是控制简单且易实现；系统工作电压具有良好的稳定性。但其缺点是，MPPT精度差，系统工作电压的设置对系统工作效率影响大；控制的适应性差，即当系统外界环境条件改变时，对最大功率点变化适应性差。

1.2 基于优化模型的控制算法

这类方法是以建立优化的数学模型为出发点，构造求解方法及光伏阵列特性曲线，从而得出光伏阵列的最大功率输出。

1.2.1 短路电流检测法

从光伏阵列的输出特性还可以看出，当光伏阵列的短路电流ISC在环境改变而变化时，光伏阵列的最大功率点电流IM也近似的与ISC成线性变化。由此可得IM与该光照强度下光伏阵列的短路电流ISC近似为线性关系，即

式中，K为比例常数且小于1，其受温度的影响非常小，不同的光伏阵列K的取值不同，其中文献[15]中的K值为0.86，文献[16]取值为0.92。

由于式（1）是一个近似的公式，所以光伏阵列并不是工作在真正的最大功率点上。另外测量ISC，通常需要在逆变器中添加开关来周期性的短路光伏阵列从而测得ISC[17]。

1.2.2 开路电压检测法

从光伏阵列的输出特性还可以看出，当光伏阵列的开路电压Uoc在不同的光强和温度下发生改变时，光伏阵列的最大功率点电压UM也近似地随之成比例变化，可知光伏阵列的UM和Uoc之间存在着近似的线性关系，即

式中，KU为比例常数且小1。文献[18]给出的数值为0.71，可以通过将光伏阵列和负载断开来测。

采用开路电压比例系统法不会产生在最大功率点附近的振荡，并且结构简单，可以用廉价的模拟电路实现。但由于式（2）是一个近似的公式，所以光伏阵列并不是工作在真正的最大功率点上，同时由于测量Uoc要将负载侧断开，所以存在瞬时的功率损失[16]。

1.3 基于智能的处理算法

1.3.1 模糊控制

模糊控制法[19-23]是一类人工智能，其实现可以分为以下3个步骤：模糊化、控制规则评价和解模糊。模糊控制器的输入通常为误差E和误差变化量ΔE。由于在最大功率点处dP/dU=0，因此在光伏发电系统中其输入变量E和ΔE可以用以下两式确定：

由此可知，光伏阵列工作在最大功率点时，误差量E（n）为0。为了满足计算的精度要求，输入变量的模糊子集数量可以灵活选择。由于最终需要的是一个精确的控制量，最后需要通过隶属函数将模糊输出变换为精确输出，即解模糊的过程。模糊控制用于光伏器件最大功率点跟踪控制，具有较好的动态特性和控制精度，应用前景广阔。

模糊控制最大的特点是将专家经验和知识表示成语言控制规则，再用这些规则去控制系统，模糊控制跟踪迅速，达到最大功率点后基本没有波动，即具有较好的动态和稳态性能。但是定义模糊集、确定隶属函数的形状以及规则表的制定这些关键的设计环节需要设计人员更多的直觉和经验。

1.3.2 神经网络法

神经网络法[24-27]是基于神经网络的MPPT控制算法。最普通和常用的多层神经网络结构有3层神经元：输入层、隐含层和输出层。应用于光伏阵列时，输入信号可以是外界环境的参数，光伏阵列的参数例如开路电压、短路电流，可以是上述参数的合成量。输出信号可以是经过优化后的输出电压、变流器的占空比信号等。

为了获得光伏阵列的精确的最大功率点，神经网络的训练必须使用大量的输入、输出样本，而大多数的光伏阵列的参数不同，因此对于不同的光伏阵列，需要进行针对性的训练，而这个训练过程耗时很长。在训练结束后，基于该网络不仅可以使输入输出的训练样本完全匹配，这是简单的查表功能所不能实现的，也是神经网络法的优势所在。

1.4 基于扰动自寻优的控制算法

这类算法是目前研究最广也是应用较为普遍的控制算法，其不直接检测外界环境因素的变化，而是根据直接测量到的光伏阵列的电压和电流等信息进行最大功率跟踪。

1.4.1 扰动观察法（P&O）

扰动观察法（Perturb&Observe，P&O）[3-7]是目前实现最大功率点跟踪的常用方法之一。其原理是每隔一段时间对光伏阵列的工作点实施扰动，然后测量其功率变化，与扰动之前功率值相比较，若功率值增加，则表示扰动方向正确，可朝同一方向扰动；若扰动后的功率值小于扰动前，则往相反方向扰动。

扰动观察法的优点是结构简单，跟踪算法简单，容易实现，被测参数少，对传感器精度要求不高，而且是一种真正的最大功率跟踪。

扰动观察法的缺点：

1）引入扰动后系统将在最大功率点附近来回振荡，造成功率损失。

2）扰动步长大小的选取要兼顾系统的动态性能和稳态性能。步长大，稳态时来回振荡范围大，能量损失也大，但外界环境突变时跟踪速度快；步长小，稳态时来回振荡范围小，能量损失小，但外界环境突变时跟踪速度慢。

3）当外部环境发生较快变化时，扰动观察法则会损失较大的功率，并且很有可能发生误判[3]。

目前，关于扰动观察法研究文献非常多，针对扰动观察法存在的缺点，很多文献已经提出了一些改进和优化的方法，文献[15]巧妙地利用经典干扰观察法中扰动方向改变的时刻来控制步长得改变，即每当△P变为负值就减少步长；文献[16]采用了一种自适应的变步长干扰观察法；文献[17]提出一种基于占空比的变步长的干扰观察法；文献[18]提出了模糊控制的扰动观察法；文献[19]采用了3点加权比较来避免外部环境发生突变发生的误判。

1.4.2 电导增量法

1）原理

由光伏电池的P-U曲线可以看出，在最大功率点处有dP/dU=0，通过简单的数学推导可以得出在最大功率点处有下式成立：

因此，将式（5）作为判定光伏电池是否工作在最大功率点的依据，并对系统进行相应的控制，即可以实现对最大功率点的跟踪。在实际应用中增量电导法需要给一个合适的阈值E，并认为dP/dU=±E时系统就工作在最大功率点。当变化小于这个阈值的时候就不再改变电压工作点，理论上阈值越小越好，越小则最后的工作点越接近最大功率点，但实际中如果阈值设置太小，则系统永远达不到稳定，最后导致在一定的范围内振荡。

2）优缺点分析

采用IncCond法的优点是控制效果好，控制稳定度高，不受功率时间曲线的影响。但其缺点是控制算法复杂，对控制系统要求高。

目前，针对电导增量法的缺点，许多文献提出了改进和优化的方法，文献[23]提出了以dP/dU为变步长直接调节占空比的电导增量控制法；文献[24]根据U-I特性曲线，把区域分为恒流源区和恒压源区，提出了通过检测电流变化率的大小来变步长的电导增量法；文献[25]在传统的电导增量法的基础上提出了基于变步长的占空比的功率检测法。

1.5 负载电流/电压最大法

MPPT的目的是使光伏阵列的输出功率最大化，当光伏阵列与变流器相连接的时候，这个问题可以转化为使变流器输出端即负载上的功率最大化[28-29]。

绝大多数的线性负载都可以分为以下4类:电压源型负载、电流源型负载、电阻型负载以及电阻和电压源组合的负载，对大多数线性负载来说，都可以通过调节负载的电压和电流来使负载功率最大。而对于非线性负载，当其阻抗非负时，这种单输出变量的控制同样适用。

传统的控制方法是通过控制变流器等输入端的电压或电流来获得最大功率点，而对于负载电流/电压最大法来讲，只需要获得输出电压或者电流值中的一个即可完成最大功率点的跟踪，因此在功能的实现上更加简单。由于这种方法是把变流器假设为理想变流器为前提的，负载电流/电压最大法并不是真正的最大功率点跟踪控制方法。

2 结语

综上所述，各种跟踪控制方法都有自己的优点和局限性，我们在选择具体方法时，应该综合全面考虑光伏发电系统的容量、成本、需求等因素，选择出合适的方法。由于各种方法都具有一定的局限性，而且对各个方法的改进往往需要进行大量的投入，增加了成本。所以，我们可以考虑将多种方法组合起来使用，取长补短，这样就可以发挥各种方法自身的优势。

根据前面的论述可以看出，各种跟踪控制方法都有自己的优点和局限性，应该结合光伏发电系统的容量、成本、需求权衡来选择一种方法，由于光伏发电最大功率点跟踪控制方法的发展很不完善，其技术手段尚未完全成熟，因此光伏阵列最大功率点跟踪控制方法还具有广泛的研究前景和发展空间。

本文已经介绍了基于模糊逻辑和人工神经网络MPPT控制方法，尽管人工智能还有很多缺陷，但是它在某些方面还是更胜于人类思维。随着光伏阵列最大功率点跟踪控制方法研究的逐渐深入，数学模型的逐步优化将会简化求解方法，智能处理方法的应用也会得到越来越多的应用[17]。

由于各种MPPT方法均存在着一定的缺点或者局限性，并且对其进行改进又要付出实现难易度以及成本上的代价，因此对各种方法有机结合则可以扬长避短，充分发挥各种方法的优点。例如：文献[30]提出了神经网络法与电导增量法相结合的方法，文献[31]提出了CVT法与小步长干扰观察法相结合的方法。

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