基于SVM改进扰动法的MPPT研究

黄悦华，饶超平，王飞，游文娟

(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)

基于SVM改进扰动法的MPPT研究

黄悦华，饶超平，王飞，游文娟

(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)

光伏发电凭借其开发简单、安装维护方便等优势，得到了广泛的应用，在众多新能源发电中占据着重要的地位。但是该技术存在输出功率不稳定、光能-电能转换率比较低等因素，在很大程度上遏制着光伏发电的进一步发展。为了提高光伏发电技术的光电转换率和稳定其功率输出，在分析光伏发电的模型和最大功率点跟踪(MPPT)技术的基础上，提出一种改进的控制方法，并利用Simulink仿真软件对该控制方法下的光伏发电系统进行仿真分析，通过仿真得出的最大功率点跟踪曲线证明提出的改进控制方法可以在很大程度上减少扰动次数和跟踪时间，有效地提高最大功率点的跟踪精度和速度。

光伏发电；光电转换率；MPPT；Simulink仿真

光伏发电在众多新能源发电中占据着重要的地位。在光伏发电中应用最多的控制技术是最大功率点跟踪(MPPT)技术，该技术的主要方法又有以下几类：电导增量法、扰动观察法、恒定电压法、神经网络控制法等等。这几种方法各有优势，但也都存在不足之处，例如电导增量法的控制比较复杂，对采样值的精度要求很高；扰动观察法难以确定步长，并且在最大功率点处会发生震荡；恒定电压法在温度较高时输出功率会严重偏离最大功率点；神经网络控制算法复杂。为了更好地控制光伏发电系统，本文结合扰动观查法和支持向量机技术提出一种改进的MPPT算法——基于SVM改进扰动法的MPPT算法，该算法可以通过改变扰动观测值的步长大小迅速实现最大功率点跟踪控制。通过搭建Simulink仿真模型进行仿真验证，来验证该改进算法是可行的。

1 光伏电池的模型

光伏电池是把光能转化成电能的装置，如图1所示，光伏电池的等效电路相当于是一个电流源和一个二极管并联组成，其中电流源为光生电流；流过二极管的电流为暗电流，用表示；旁路电阻用表示，流过的电流用表示；光伏电池的输出电流为；为光伏电池输出电压；为串联电阻；为电池的负载电阻[1]。

图1 光伏电池的等效电路

式中：为Boost升压斩波电路开关管触发信号的占空比。根据式(2)可以看出通过改变占空比的值就可以实现光伏电池输出电压的改变，实现其最大功率跟踪。

图2 光伏电池电压电流输出特性

2 光伏电池的技术参数和特性曲线

光伏电池的技术参数为：功率50 W；短路电流3.35 A；开路电压21.6 V；最佳动作电压17.6 V；最佳动作电流2.85 A；温度25℃。

以Matlab/Simulink仿真软件为平台搭建起光伏电池的仿真模型和光伏电池的P-V特性曲线仿真模型。采用ode23tb刚性算法为仿真算法对仿真模型进行仿真计算，测出光照特性曲线(图3)、温度特性曲线(图4)和功率特性曲线(图5)。

图3 光照特性曲线(25℃，光学大气质量为AM 1.5)

图4 温度特性曲线(1 000 W/m2)

图5 光伏电池P-V特性曲线(25℃，AM 1.5)

3 光伏发电MPPT的Simulink仿真

3.1 太阳能系统扰动观察法仿真结果

图6所示为搭建的光伏发电MPPT算法的Simulink仿真模型，在该模型中供电电源为光伏电池，Boost升压电路为主电路，，开关频率1 000 Hz，环境温度设为25℃，采用ode23tb刚性算法进行仿真。

图6 光伏发电最大功率点跟踪Matlab仿真模型

如图6所示，将仿真模型中的开关S1调至右边进行MPPT跟踪仿真。结合Matlab中的Embeded Function模块进行扰动观察法程序的编写，设定5个计数周期采样一次，仿真时设定光照强度随时间的变化而变化，仿真结果如图7、图8所示。从仿真结果可以看出在最大功率点附近，占空比与功率都出现振荡现象，这是由扰动观察自身缺点造成，因此需要对扰动观察法进行改进来去掉这种震荡现象。

3.2 基于SVM改进扰动法的仿真实现

3.2.1 基于扰动观察法的改进MPPT算法

为了解决扰动观察法造成的震荡现象，本文提出了改进的MPPT控制算法——基于SVM的改进扰动法：

(1)确定输入、输出量(也就是确定训练样本)，假设训练样

图7 占空比变化曲线(25℃，AM 1.5)

图8 功率变化曲线(25℃，AM 1.5)

(2)利用式(3)对训练样本数据进行归一化处理：

(3)选择式(4)所示的径向基核函数和决策函数，确定惩罚因子和核参数σ的值：

(4)对上述归一化处理的数据进行回归计算，计算出在不同的光照条件下光伏电池的最佳动作电压值，并绘制出最佳电压的回归预测表。

(5)当光照条件发生变化时，先在预测表中查找该光照强度下光伏电池对应的最佳动作电压，并对该电压值进行跟踪，通过扰动观察法确定该电压值是否达到了最大功率点，如果预测的值和扰动法得到的寻优值存在5%的误差，那么就利用表中与当前光照强度最接近的最佳动作电压指直接跟踪，并利用扰动法来确定最佳动作电压，将新数据加入训练数据重新进行预测。

3.2.2 基于SVM改进扰动观察法MPPT控制算法的仿真

选择温度为25℃，光学大气质量为AM 1.5时，不同光照强度下的10个测量数据作为训练数据(通过Matlab光伏电池模型仿真实验得到)，如表1所示。

根据改进算法建立SVM预测模型，利用LIBSVM进行回归预测，得到如表2所示的SVW回归预测分析。通过查表确定占空比的初值和10组训练数据，根据SVM预测的动作电压值计算出对应的占空比，得到SVW预测后最佳动作电压对应占空比值，如表3所示。

图9所示为原始数据与预测数据的对比，预测数据均方差=3.893×10－4。利用改进的算法进行仿真计算[3]，得到如图10所示的最大功率跟踪曲线。

表1 不同光照强度下的最佳动作电压

表2 SVW回归预测分析结果

表3 SVW预测后最佳动作电压对应占空比值

图9 SVM预测最佳动作电压曲线

对比图10和图8可以看出基于SVM的改进扰动观测法在很大程度上缩短了最大功率点的跟踪时间，并基本上消除了跟踪震荡现象，减少了扰动次数，提高了最大功率点的跟踪精度和速度，提升了光伏发电的性能，验证了该改进算法的正确性。

图10 SVM算法下最大功率跟踪曲线(25℃，AM 1.5)

4 总结

在光伏电池工程应用中常用的数学模型与电路模型的基础上建立光伏电池模型，通过Matlab/Simulink软件进行仿真分析。在扰动观察法的基础上提出改进算法，改进后的算法能根据功率变化关系自动决定占空比变化的幅度，更快地实现最大功率点的跟踪，在最大功率点附近震荡时，能快速地实现对其震荡闭锁。

[1]曹倩茹.光伏点的最大功率跟踪研究[D].西安：西安科技大学，2006.

[2]马秀娟，吴佳宇.光伏电池最大功率跟踪算法的研究[J].电源世界，2009(6)：7-8.

[3]黄先伟，张淼.参数辨识在光伏发电控制系统中的应用[J].陕西电力，2009(1)：3-6.

MPPT study of perturbation method based on modified SVM

HUANG Yue-hua,RAO Chao-ping,WANG Fei,YOU Wen-juan

The development of photovoltaic power generation with its simple,convenient installation and maintenance and other advantages,was widely used,and played an important role in a number of new energy power generation. But unstable power output and low light-electricity conversion rate were existed.The further development of photovoltaic power generation was greatly restricted.In order to improve the photoelectric conversion rate and stabilize the output power of photovoltaic power generation,in the analysis of the model and the maximum power point tracking(MPPT)technology,an improved control method was proposed,and the simulation and analysis was carried out using the Simulink simulation software of photovoltaic power generation system on the control methods. The maximum power point simulation result shows that the improved tracking curves show that the number of disturbance and tracking of time can be reduced to a great extent,and the maximum power point tracking accuracy and speed could be effectively improved.

photovoltaic power generation;photoelectric conversion rate;MPPT;Simulink simulation

TM 914

A

1002-087 X(2015)03-0529-04

2014-08-06

黄悦华(1972—)，男，湖北省人，教授，主要研究方向为智能控制、检测与自动化装置、电工材料、智能电网及其装备。