基于matlab光伏发电系统的MPPT控制与仿真

2013-09-19郭海霞石明垒李娟

山西农业大学学报（自然科学版） 2013年1期

郭海霞，石明垒，李娟

（1.山西农业大学工学院，山西太谷030801；2.山东大学电气工程学院，山东济南250061）

随着21世纪世界经济的迅猛发展，世界的能源结构发生了巨大变革，能源短缺、环境污染、温室效应等问题日益突出［1］。因此，人类开始将目光转向可再生能源，开发太阳能等清洁能源无疑是有很大希望的一个领域［2，3］。太阳能作为一种新兴的可再生新能源，与其他新能源相比，它以其绿色、安全、环保等独特的优点越来越受到人们的重视，成为当今发展位居第二的能源［4］，光伏发电技术也因此得到了迅速发展。

光伏发电无噪声、无污染、安全可靠，且没有枯竭的危险。光伏电池是太阳能光伏发电系统中的核心部分。因此，光伏电池成为太阳能光伏发电系统研究的重要环节。本文基于 Matlab／Simulink仿真环境，建立了更加贴近实际的光伏电池仿真模型，且采用改进的扰动观察法实现光伏电池输出最大功率的跟踪控制方法，通过带有最大功率点跟踪功能的光伏发电系统的建模仿真验证了模型建立的合理有效性。

1 光伏电池的模型与输出特性分析

光伏电池组件是将太阳能电池进行串并联组合后形成的，在太阳光照射下，光伏电池组件利用光生伏特效应将太阳能转换成电能输出，向负荷直接提供直流电，或者通过电力电子DC－AC逆变器技术将直流电转换为负载所需的交流电。

1.1 光伏电池的等效电路与数学模型

光伏电池的常用等效电路如图1所示。

图1 光伏电池实际等效电路Fig.1 Actual equivalent circuit for PV

图1中，Iph为光生电流，其值正比于光伏电池的面积和入射光的光照强度；ID为流经二极管的电流；I为光伏电池输出的负载电流；UD为等效二极管的端电压，无光照情况下，光伏电池的基本行为特性类似于一个普通二极管；U 为负载两端电压；RL为电池的负载电阻；RS为等效串联电阻，Rsh为等效并联电阻。一般来说，质量好的硅晶片的RS约为7.7～15.3mΩ之间，Rsh在200～300 mΩ之间。

太阳能电池的伏安特性是指图1中I－U关系曲线。由图1可见：

通过各变量之间的关系得光伏电池的I－U曲线方程：

式中：Isc为光伏电池的短路电流；I0为光伏电池内部等效二极管PN结反向饱和电流；UOC为光伏电池的开路电压；q为电荷量，值为1.6×10－19C；k为波尔兹曼常数，值为1.38×10－23J·K－1；T为绝对温度，单位为K；A为PN结的曲线常数，其值一般在1～2之间变化。

由于光伏电池的性能指标会受工作环境多种外部因素的影响，而且环境温度和光照强度的影响经常同时存在，所以实际应用中使用的数学模型，通常采用供应商提供的光伏电池在标准工作状态下的以下参数：UOC、ISC、Um、Im，其中，Um为最大功率点电压，Im为最大功率点电流。这样就可以简化构造一个近似的工程使用模型如式3：

陈东成在《大易翻译学》中指出，翻译应坚持两条基本原则：求同存异，守经达权。文无定诠，译无定法，变文之数无方，唯有灵活运用，通权达变，方可译出使人知之，乐知，好知的译文。翻译时译者应遵循“适旨、适性、适变、适度”的调整原则，译文便可产生翻译之美。翻译是一个经纬交织的过程，亦是一个经权结合的过程，有坚持，也有变，将体相用融会贯通，指导具体的翻译实践。

与传统数学模型相比，本文考虑了环境温度与光伏电池温度之间的关系。根据大量实验数据拟合后［9］，电池温度T和环境温度Tair、光照强度G的关系为：T＝Tair＋KG，其中K 为比例常数，值为K＝0.03°C·m2·W－1

在任意实际光照强度G和电池温度T下四个参数值 U′OC、I′SC、U′m、I′m可由式（4）～（7）求得［10］：

其中，a、b、c是常数，a＝0.0025，b＝0.5，c＝0.0028。本文中Tref＝25℃，Gref＝1000W·m－2。

1.2 光伏电池的仿真分析

根据上述光伏电池的工程数学模型，利用Matlab／Simulink的工具模块搭建光伏电池仿真模型，如图2所示。对仿真模型中各个相关模块进行参数设置，得光伏电池在任意给定的光照强度和环境温度下的P－U输出特性。

图2 光伏电池仿真模型Fig.2 Simulation model for PV

图2中，T为环境温度，G为光照强度，U为光伏电池输出电压，I为输出电流，P为输出功率。为了便于参数的修改和仿真实验的研究，将图2中U′OC、I′SC、U′m、I′m、C1、C2模块进行封装，得图3，最后将这6个参数的封装模块再封装，得图4所示的光伏电池封装图。

图3 创建参数封装图Fig.3 Package diagram for creating parameters

本文所建模型取多晶硅光伏电池，其输出功率为260W，特征参数UOC、ISC、Um、Im分别为：43.6 V、8.35A、34.8V、7.47A。其理想的P－U 输出特性曲线如图5所示。

图4 光伏电池封装图Fig.4 Package diagram for PV

图5 理想的P－U特性曲线Fig.5 Ideal P－U Characteristic curve

利用上述仿真模型仿真，得仿真P－U输出特性曲线如图6所示。仿真短路电流比理想短路电流偏大，仿真开路电压比理想开路电压偏小，而输出最大功率基本相同，满足工程所要求的精度。

图6 P－U特性曲线Fig.6 P－U Characteristic curve

由仿真模型得光伏电池的光照特性和温度特性，如图7、图8所示。

图7 不同光照下的P－U特性曲线Fig.7 P－U Characteristic curve under different lights

图8 不同温度下的P－U特性曲线Fig.8 P－U Characteristic curve at different temperatures

由图7可见，当温度不变、光照强度发生变化时，最大功率（Pm＝UmIm）与光照强度大致成正比。由图8可见，当光照强度不变，温度上升时，最大输出功率也随之下降。

为了与下文中光伏发电系统的MTT跟踪仿真结果相对照，利用此模型得出在（T＝25℃，G＝1000W·m－2）、（T＝50℃，G＝800W·m－2）、（T＝75℃，G＝600W·m－2）3种情况下的P－U特性曲线，如图9所示。

图9 温度和光照同时突变的P－U特性曲线Fig.9 P－U Characteristic curve under concurrent mutation of temperature and light

综合以上分析可知，依据供应商所提供的光伏电池的4个标准性能参数（UOC、ISC、Um、Im），本文所建的光伏电池模型可以很好的反映光伏电池特性，与光伏电池理论分析的曲线比较吻合，由此模型可以模拟出任意实际环境温度和实际光照条件下光伏电池的特性曲线，因此该模型可以作为光伏发电系统分析的有效使用模型。

2 最大功率点跟踪（MPPT）的控制方法

依据上面的仿真结果和分析可知，光伏电池是一种很不稳定的非线性直流电源，其输出电压和电流受光照强度和环境温度的影响，具有明显的非线性特征。在一定光照强度和环境温度下，光伏电池输出的电压、电流变化时，输出功率P也随之变化，但总有唯一的最大功率点（Maximum Power Point，MPP），在此点工作时，光伏电池能实现最大功率输出。通过一定的控制算法寻找光伏电池输出最大功率点的过程称为最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）。

如何提高光伏电池的发电效率，使光伏电池达到最大转换效率，保证输出功率最大，对提高光伏发电系统的整体效率及光伏并网起着至关重要的作用。最大功率点位置随着光照强度和环境温度的变化而改变，最大功率点所对应的电压值也相应发生变化，因此，需要对光伏电池进行MPPT控制研究。目前MPPT控制的实现方法主要有：恒定电压跟踪法、电导增量法、“上山法”、定电压跟踪法、电导增量法和扰动观察法等［11］。这些方法的控制都要通过控制电力电子DC－DC变换器的占空比来调节光伏电池的输出电压，达到跟踪最大功率点，但每种方法均有各自的优缺点［12，13］。

传统的扰动观察法是通过不断的外加扰动电压来观察光伏电池的输出功率的变化，从而寻找最大功率点。本文利用改进的扰动观察法，通过改变光伏阵列的输出电压，观察其输出功率的变化，若扰动后的输出功率大于原输出功率，则表明此刻的扰动方向是正确的，应继续向该方向扰动；若扰动后的输出功率小于原输出功率，则表明当前扰动方向错误，应往反方向进行扰动。图10为其算法实现的流程图。

图10 扰动观察的流程图Fig.10 Flowchart under disturbance observation

依据图10所示扰动观察流程图，用Matlab／Simulink建立其仿真模块，如图11所示。

图11 扰动观察法仿真模块Fig.11 Simulation model under disturbance observation

3 光伏发电系统的MPPT仿真分析

光伏发电系统主要包括光伏电池模块、DC－DC模块和带有MPPT控制的最大功率输出模块。由于光伏电池输出的电能是很不稳定的直流电，且它的输出功率会受环境温度和光照强度等的影响，因此不能供给负载直接使用，通过DC－DC模块将光伏电池发出的直流电变换为稳定可调的直流电，使之工作在最大功率点处。

图12为利用Matlab／Simulink仿真软件建立的光伏发电系统仿真模型，在此基础上进行带有MPPT控制功能的仿真分析。

图12 光伏发电系统的仿真模型Fig.12 Simulation model for photovoltaic power system

为了与前文光伏电池仿真结果相对照，在图12的仿真模型中，光伏电池所采用的特征参数与前文相同，仿真结果如图13。

图13 T＝25℃，G＝100W·m－2时 MPP跟随图Fig.13 Mpp tracking diagram under T＝25℃ and G＝1000W·m－2

由图13可见，系统在不到0.05s已经达到最大功率点，所建立的系统模型能较快较好地对光伏电池的最大功率实现跟踪。由此模型，得以下3种条件下最大功率点跟踪图，如图14～图16所示。

图14 温度和光照同时变化时的MPP跟随图Fig.14 MPP tracking diagram under concurrent mutation of temperature and light

由图14可见，系统在0.1s时温度和光照强度由（T＝25℃，G＝1000W·m－2）突降为（T＝50℃，G＝800W·m－2），然后在0.3s降为（T＝75℃，G＝600W·m－2），温度和光照同时突变，与图9对照可见，系统在温度和光照同时突变时能较快对光伏电池输出的最大功率实现跟踪。

由图15可见，温度T＝25℃，光照强度G在0.1s时从1000W·m－2突降到800W·m－2，然后在0.3s降到600W·m－2，与图7对照，两次突降过后，系统均能很快地实现最大功率点的跟随。

图15 T＝25℃时光照强度变化的MPP跟随图Fig.15 MPP tracking diagram as lights changing at T＝25℃

图16 G＝1000W·m－2时温度变化的MPP跟随图Fig.16 MPP tracking diagram as temperatures changing at G＝1000W·m－2

由图14可见，光照强度G＝1000W·m－2，温度在0.1s从75℃突降到50℃，在0.3s降到25℃，与图8对照可见，系统在温度突变后可以很快地实现最大功率点的跟踪。

4 结论

文中考虑了环境温度与光伏电池温度之间的关系，建立了光伏电池的仿真模型，通过仿真结果分析了光照强度和环境温度对光伏电池输出特性的影响，验证了此模型的合理有效性。采用改进的扰动观察法，基于DC－DC变换器实现最大功率点跟踪，并利用Matlab／Simulink建立带有最大功率点跟踪功能的光伏发电系统仿真模型，仿真结果表明在一定温度和光照强度下，系统模型能较好地实现最大功率点跟踪，且验证了该模型在温度和光照强度变化的情况下也能对最大功率点实现较好的跟踪，提高了系统的响应速度。

在温度或光照强度突变的瞬间，输出功率会发生短时的剧烈震荡，如何消除震荡有待于进一步研究。

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