自适应权重扰动观察法在光伏阵列发电MPPT中的应用

李景红 陈 宇 王 雷 郭 培

（国网河南省电力公司检修公司，河南 郑州 450000）

0 引言

太阳能有着资源丰富、分布广阔和清洁无污染等优点，成为各国积极研发的绿色能源。光伏电池的非线性输出特性，使得需要研究合适的方法保证光伏阵列持续工作在最大输出功率点处。目前已形成了一些常规的控制方法，例如扰动观察法（P＆O）、模糊控制法等［1－2］。

在光伏发电系统中，控制周期和扰动步长均是扰动观察法的重要参数，对整体的跟踪效果有着较大影响。本文提出了对外界参数变化有着自适应权重能力的改进扰动观察法，进而自动选定符合需要的控制周期和扰动步长。通过MATLAB建模仿真，验证了该方法能够降低系统功率损耗，提高发电效率。

1 光伏阵列的输出特性分析

在光伏阵列的实际应用中，温度的细微变化对阵列影响较小；而光照强度则可能会出现较大的改变，如建筑物、云层的遮挡等，且光照强度的变化对光伏阵列输出有着较大的影响［3］。本文主要以外界光照强度变化为条件来分析光伏阵列的输出特性。

研究使用规模为｛3×4｝的光伏阵列，即三并四串共12块光伏组件，每个组件输出功率均相同，其具体参数为：Pm＝100.3 W，UOC＝42.84 V，Um＝35.64 V，Isc＝3.14 A，Im＝2.81 A，参考温度是25℃，参考光照为1 000 W／m2。为此，本文主要研究光照强度变化对阵列的影响，即温度T＝25℃，分别给光伏阵列以1 000 W／m2和800 W／m2的光照强度，分析其P—U和I—U输出特性。

2 自适应权重扰动观察法在MPPT控制中的应用

2.1 控制周期和扰动步长的选取

通常外界环境变化较为缓慢，Ta的选取不能太小，太小会引起频繁扰动而导致动态过程的交错，影响控制精度。下面以基于Boost电路的扰动观察法来说明两个参数的量化选取。

光伏电池输出的电流和电压关系为：

ε足够小的情况下，扰动观察MPPT算法不会因为系统的动态扰动而失效的条件为：

如何选择扰动步长以兼顾跟踪速度和跟踪精度是扰动观察法的关键。选取扰动观察法扰动步长时，在每次采样间隔内，系统运行点都应该满足条件，才可以保证在光照强度突变时能自适应选择扰动步长ΔD：

其中，K＝6.895×10－3A·m2／W。

2.2 自适应权重的选取

本文以3个串联组件组成的光伏阵列为例，其分布式MPPT算法的适应值函数表达式为：

其中，I1、I2、I3分别为3个光伏模块的整体输出电流，PVprog（I，S，T）为光伏模块的输出特性函数，给定温度为25℃。自适应权重的表达式如下：

式中，ωmax、ωmin分别为ω的最大值和最小值；f为粒子当前的适应值；favg、fmin分别为平均适应值和最小适应值。

3 扰动观察法的仿真分析

MPPT环节使用MATLAB软件中M函数编程实现，仿真时间为0.4 s，求解器为ode45。外界条件温度恒定为25℃，在0.2 s光照强度由1 000 W／m2下降到800 W／m2，用斜坡函数表示光照变化，下降时间为0.025 s。

3.1 固定步长、不同控制周期的仿真分析

采用占空比步长为0.001，控制周期分别选取8e－5 s、5e－5 s、1e－5 s，在0.02 s的时候给系统一个扰动输入量，观察光伏最大功率点跟踪的情况。

控制周期为8e－5 s时，光照在1 000 W／m2功率时，0.07 s系统才能进入稳态，功率振荡较大；控制周期为1e－5 s时，系统响应速度变快，0.06 s系统即能进入稳态，但扰动频率过高，对控制过程的独立运行会产生不利影响；因此，本系统采用5e－5 s的控制周期，使得系统在0.03 s进入稳态，且其扰动频率适中，功率波动也较小。因此必须选择合适的控制周期，来达到满足要求的稳态和动态性能。

3.2 固定控制周期、不同步长的仿真分析

控制周期选为5e－5 s，步长为0.000 5，在相同的外界条件下进一步观察光伏最大功率点跟踪的情况。

由表1可知，扰动步长为0.000 5，光照在1 000 W／m2功率时，系统在功率稳定时波动较小，但系统在0.04 s进入稳态，较小的扰动步长也带来了较长的跟踪时间。分析可知步长越小，跟踪精度越好，但跟踪速度就很慢；步长大时，跟踪精度变低，跟踪速度变快。因此必须选择合适的步长，来达到满足要求的稳态和动态性能。

表1 同控制周期不同步长下的稳态时间和功率振荡率对比

3.3 自适应权重扰动观察法的仿真分析

通过前述分析可知，控制周期和扰动步长的选取决定着扰动观察法的性能。控制周期Ta和扰动步长ΔD以自适应权重系统ω选定。

由表2可知，采用自适应权重扰动观察法，稳态时间为0.02 s，功率振荡率0.86%。对外界环境的变化响应迅速，跟踪速度快，提高了系统的动态性能；而且稳态误差小，跟踪精度高，功率振荡小，鲁棒性较强。因此，在实际应用中，采用自适应权重扰动观察法选取控制周期和扰动步长更为有效，可提高光伏系统的发电效率。

表2 自适应权重扰动观察法的稳态时间和功率振荡率

4 结语

为克服扰动观察法在光伏发电MPPT过程中出现的功率振荡，保证最大限度地输出电能，本文提出自适应权重扰动观察法应用到光伏系统MPPT控制中。在试验中模拟外界环境变化情况，运用自适应权重扰动观察法合理地选择控制周期和扰动步长。由仿真结果可知，自适应权重扰动观察法能更加快速精确地跟踪到最大功率点，有效改善了系统在最大功率点附近的振荡现象，具有较强的鲁棒性。

［1］王立乔，孙孝峰.分布式发电系统中的光伏发电技术［M］.北京：机械工业出版社，2010：159-168.

［2］袁晓玲，陈宇，宋鹏飞，等.带修正函数的模糊控制在光伏发电MPPT中的应用［J］.可再生能源，2012，30（9）：16-20.

［3］胡义华，陈昊，徐瑞东，等.光伏电池板在阴影影响下输出特性［J］.电工技术学报，2011，26（1）：123-128.