基于单相dq变换控制的光伏系统仿真
2013-10-23孟强牟龙华许旭锋
孟强,牟龙华,许旭锋
(同济大学电气工程系,上海 201804)
在环境污染严重以及能源日益紧缺的今天,开发和利用可再生绿色能源已经成为人类的迫切需要[1-2]。太阳能作为可再生能源之一,近年来引起了世界各国政府和能源专家的高度重视,光伏发电技术已经成为新能源方向研究的热点之一[3-4]。光伏系统的仿真为光伏技术的发展提供有效的参考,是重要的研究手段之一。
常见的光伏系统主要由光伏电池、带有MPPT的Boost电路、逆变器及其控制回路组成,国内外学者在光伏系统的各个部分都做了大量的仿真研究工作。文献[5-6]通过仿真研究单相光伏的逆变器控制技术,文献[7-8]通过仿真建立含有光伏微源的微网平台,研究微网特性;文献[9-10]仿真分析光伏电池的最大功率跟踪问题;文献[11]建立仿真研究三相光伏的并网技术。但是上述文献在建立光伏系统模型时均存在一定的不足之处,综合起来主要有以下几方面:1)忽略光伏电池和MPPT的仿真,用直流电源代替光伏电池;2)忽略逆变器及其控制回路,单独研究前级直流部分;3)MPPT的算法中多用不可直接控制的光伏电池的输出电压作为变量。光伏系统的直流侧和交流侧是紧密联系在一起的,建立一个合理的光伏系统才能更加真实地反应光伏系统的运行特性。
本文用Matlab/Simulink建立光伏电池模型、带有MPPT的Boost电路模型,然后基于提出的单相dq变换的电压控制策略设计了控制回路,建立起整个单相光伏仿真系统。结合Meteonorm软件得到的数据,以上海地区的8月1号一天的气象数据为例进行实验仿真,实验结果验证了本文所提出的控制策略的有效性。
1 光伏电池的数学模型
根据光伏电池的结构及特性得到光伏电池的等效电路,如图1所示。
图1 光伏电池等效电路Fig.1 Equivalent circuit of PV cell
光伏电池的仿真主要有基于物理特性建模和基于外特性建模两种方法。本文采用文献[12]所述的基于外特性建模方法,仅采用电池组件在标准测试条件(STC)下测出的开路电压Uoc、短路电流Isc、最大功率Pm及相应的Um、Im5个参数,建立光伏模型。此时,光伏电池的I-V方程[12]为:
其中:
在不同的光照及温度下,对各参数进行相应的修正,据此在MATLAB中建立光伏电池模型,封装后的光伏模块及参数如图2所示。
图2 光伏电池模块及其参数Fig.2 PV cell mode and parameters
2 最大功率点跟踪(MPPT)
由于在光伏发电系统中,光照强度和温度均存在一定范围的动态变化,为保证在一定的光照强度和温度下,光伏电池能工作于最大功率点,必须对光伏电池进行最大功率点跟踪(MPPT)。常用的MPPT控制方法有定电压跟踪法、扰动观察法、电导增量法[13-14],3种方法各有优缺点,表1对其进行了比较。
表1 3种MPPT控制方法的比较Tab.1 Comparison of three control methods of MPPT
带有MPPT的Boost电路原理图如图3所示,则光伏电池等效负载为:
其中,D为IGBT的占空比。而某一光照强度及温度下光伏电池的I-V曲线一定,所以,调节IGBT的占空比即可调节光伏电池的输出电压及电流。MPPT的实现就是通过控制Boost电路中IGBT的占空比,使得光伏电池的输出端等效负载增大或减小,从而使光伏电池工作在最大功率点。
图3 带MPPT的Boost电路原理图Fig.3 circuit of Boost with MPPT
本文采用基于占空比的扰动法,其基本工作原理为:周期性的对Boost电路中IGBT的占空比加扰动,比较其输出功率与前一周期的输出功率的大小,如果功率增大则在下一周期继续正向扰动,否则反向扰动。传统扰动法多用定步长进行扰动,但是当步长较小时,实现最大功率的跟踪所需要的时间将较长;步长较大时,则在稳定时的波动较大,功率损失较大。所以,本文基于P-V曲线特性,采用变步长进行扰动,步长为:
这样就实现了在离最大功率点较远时,步长较大,有利于提高跟踪速度,离最大功率点较近时,步长较小,有利于系统的稳定,减少功率损失。图4为占空比扰动法的流程图。
图4 扰动法流程图Fig.4 Flow chart of perturbation method
3 逆变器及控制回路
光伏电池经过带有MPPT的Boost电路后输出最大功率点对应的直流电,需要经过逆变器才能转换成交流电。对于三相逆变器,将三相电流或电压进行dq解耦变换,再与参考值比较,通过PI调节器就可以实现对逆变器的控制,输出稳定交流电。但是对于单相逆变器,该方法并不适用,因为dq变换需要至少两个独立正交相[15]。为实现单相dq变换在逆变器中的运用,本文基于正交虚拟电路的概念[16],通过对电压信号延迟1/4周期的方法虚拟出所需要的正交相,再按式(6)进行dq变换。
式(6)中,Vr为采样电压信号;Vi为延迟1/4周期虚拟的正交相。
将输出的Vd、Vq与参考值比较,经过PI控制器后进行dq反变换,再通过PWM发生器输出逆变器的控制信号。构建基于单相dq变换的电压控制原理如图5所示。
图5 基于dq变换的电压控制原理图Fig.5 Voltage control block based on dq transformation
4 仿真及结果
经串并联后的光伏阵列的参数如表2所示。
表2 光伏阵列参数Tab.2 Electric parameters of PV array
Meteonorm为太阳能以及应用气象学的全球气象数据库,通过该软件可以得到地球上任何地方以及时刻的相关气象数据。通过该软件,得到8月1号6点到19点上海地区的光照及温度数据,如图6所示。
图6 光照、温度图Fig.6 Histogram of sunshine and temperature
为验证图5控制策略的有效性,本文建立两个仿真系统,一个是包含光伏电池及MPPT的光伏仿真系统,如图7、8所示,图7为光伏系统,图8为逆变器的控制回路。另一个是用恒定直流源代替光伏电池和MPPT部分,仿真图就是将图7的逆变器之前的部分用直流源代替,控制回路与图8相同。
仿真系统1中MPPT的扰动步长的k设为0.001,参考值和由系统产生的标准正弦波经dq变换后得到。光伏电池的功率波形及输出电压波形如图9、10所示。
仿真系统2中直流源电压设为400 V,系统输出电压如图11所示。
图7 光伏系统仿真图Fig.7 Simulation figure of the PV system
图8 控制回路仿真图Fig.8 Simulation figure of the control circuit
图9 光伏电池的输出功率Fig.9 Output power of the PV cell
图10 光伏系统1的输出电压Fig.10 Output voltage of the PV system 1
图11 光伏系统2的输出电压Fig.11 Output voltage of the PV system 2
由图9可以看出,在光照强度发生变化时,变步长扰动法能实现最大功率点的跟踪。图10所示光伏系统1的输出电压,为峰值311±5 V、频率50 Hz的稳定正弦信号。由图10和图11可以看出,本文所提的控制策略均能使两个系统达到稳定运行,但用直流源代替光伏电池及MPPT部分的光伏系统2所得到的输出电压波形明显过于理想,与实际差距较大,而图10所对应的光伏系统则更真实地展现了光伏系统的运行状况。
5 结论
提出了一种基于单相dq变换的光伏系统电压控制策略,通过对上海地区一天的光伏系统的仿真,验证了控制策略的有效性。在建立光伏系统时,光伏电池的仿真,MPPT算法都是必不可少的,基于此,本文建立了两个模型,并对两种结果进行了对比分析,仿真结果体现了建立完整系统的重要性。
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