光伏并网发电系统最大功率输出控制研究

夏向阳，王锦泷，易浩民，贾晋峰，张贵涛，王霖浩，李理，李灵利(.长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙，404；.国网重庆市电力公司市区供电分公司，重庆，40400；.国网浙江平湖市供电公司，浙江 嘉兴，400)

光伏并网发电系统最大功率输出控制研究

夏向阳1，王锦泷1，易浩民1，贾晋峰2，张贵涛1，王霖浩1，李理1，李灵利3
(1.长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙，410114；
2.国网重庆市电力公司市区供电分公司，重庆，404100；
3.国网浙江平湖市供电公司，浙江 嘉兴，314200)

针对光伏并网发电系统功率输出低的问题，提出从优化最大功率点跟踪和并网控制2个方面综合考虑的方案。对于光伏阵列的最大功率输出，提出一种改进的模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)；对于并网功率控制，提出多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略，通过Matlab/Simulik软件搭建相关模型并进行仿真。研究结果表明：模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)能够解决遮荫情况下全局最大功率点跟踪问题，避免光伏阵列陷入局部最大功率点，减少光电转换系统的能量损失；多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略能实现光伏并网发电最大功率稳定输出，使能源利用率最高。仿真结果验证了这些方案的可行性和有效性。

；最大功率点跟踪;光伏并网发电；功率优化控制

随着全球可再生能源的不断发展，太阳能已经成为可再生能源的重要组成部分，光伏发电技术方面的研究也越来越深入。光伏并网发电系统通过光伏阵列和并网逆变器实现功率传输，传输电网的功率与光伏发电的拓扑结构、逆变器控制、最大功率点跟踪(MPPT)等有关[1]。最大功率点的跟踪直接影响光伏发电系统的效率。在不考虑遮荫的情况下，通过P&O(扰动观察法)可以很好地实现光伏发电的最大功率点跟踪，但在实际中，由于光伏板可能受到遮荫效果的影响，光伏电池的功率输出呈现多峰值的现象，简单的单峰值MPPT控制会造成遮荫部分能量损失。彭志辉等[2]给出了一种优化的扰动观察算法，该方法为寻优问题中采样周期的设计有一定指导作用，但存在一定的功率损失和响应速度慢的问题。徐彭涛等[3]采用一种基于观测的变步长自适应MPPT算法，该算法具有不需要人为干涉寻找最优值的优点，但需要以精确的观测和判断为基础。随着智能算法的发展，不少学者倾向于一些新思想基础上发展起来的MPPT算法，如模糊控制算法、蚁群算法、粒子群算法等。李兴鹏等[4]将非对称模糊MPPT和模糊PID相结合，能够动态地改变参考电压步长以更好地适应外界环境变化，但其控制方法较复杂。王平等[5]考虑了一种基于粒子群(PSO) 的MPPT光伏最大功率追踪算法，该算法具有寻找全局最优的特点，能够快速、准确地跟踪到光伏电池的最大功率点，而且有效地减小了输出功率的振荡，但其控制性能还可以进一步改进。此外，光伏系统经过MPPT最大功率追踪后还存在后级功率输出优化的问题。因此，许多研究者着手研究如何合理地进行功率优化与分布式并网控制。如夏向阳等[6]提出了一种基于DSP控制的单相光伏并网逆变器设计技术方案，可以较好地实现电网电压锁相控制，但在电流控制算法上仍存在不足。陈燕东等[7]考虑一种无延时的单相光伏并网功率控制策略，这种方法解决了传统单相无功电流检测存在较大的延时不足的问题，但没有涉及三相的并网功率优化输出。郭小强等[8]通过研究不平衡电网电压下系统输出功率波动的原因，提出了1种静止坐标系的控制方法，简化了控制结构，提高了系统的运行性能，但没有考虑光伏功率的前级最大功率输出。基于上述分析，本文作者提出一种方法即改进的模拟退火-粒子群算法，对遮荫情况下光伏列阵的全局最大功率点进行追踪，保证光伏发电系统对全局最大功率点准确跟踪的同时，加快搜索速度，减少光伏发电系统的能量损失；然后在追踪最大功率的基础上分析光伏并网的后级并网功率优化控制。

1　光伏并网发电系统

图1　光伏并网发电系统拓扑结构图Fig.1　Topology of photovoltaic grid-connected generation system

典型的光伏并网发电系统如图1所示，其主要由光伏电池板、BOOST斩波电路、逆变电路等主要部分组成。光伏并网发电系统的控制部分包括MPPT控制、并网电流控制、锁相控制、滤波器的控制等。光伏阵列的输出功率直接关系到光伏发电系统的功率效率，其最大功率点的跟踪需要MPPT控制BOOST斩波电路来实现；光伏并网逆变器的并网电流控制包括滞环控制、无差拍控制、重复控制等；锁相控制可以保证并网的波形与电网波形同频、同相、同幅值。光伏发电系统的MPPT控制和逆变器控制对光伏并网发电系统的输出功率有重要的影响。

三相光伏并网发电系统最常用的是电压型逆变器(VSC)。光伏电池阵列通过DC-DC变换器连接到VSC，然后经过VSC逆变器接入电网。VSC逆变器由6个IGBT组成，Vpv为光伏板直流侧输出的电压，Cdc为直流侧电容，Rf1和Rf2为滤波器LCL的滤波电阻，Rf为滤波器的阻尼电阻，Lf1和Lf2为LCL的电感，Cf为滤波器的电容。逆变器向电网输送的电流为iCa，iCb和iCc。光伏并网逆变器通过滤波电感Lf连接到配电网中，三相交流电源电压为usa，usb和usc，三相交流电源电流为isa，isb和isc，PCC点的电压为ua，ub和uc。

2　优化控制方案

2.1光伏阵列的最大功率点跟踪

由于光伏电池可以看作电流源，光伏板发出的功率与输出电压有关，通过PWM调节BOOST斩波电路的占空比可以实现电压的调节，进而找到最大功率点。单个光伏电池可以等效为1个理想电流源Isc与二极管D的并联，考虑到光伏电池本身产生的损耗和受天气的影响，其等效模型需要并联1个电阻Rp，串联1个电阻Rs。

假设光伏阵列中并联的光伏电池板有Np个，串联的光伏电池板有Ns个，则光伏阵列的等效电路图如图2所示。

图2　光伏阵列的等效电路图Fig.2　Equivalent circuit diagram of photovoltaic array

图2中：Isa为光伏阵列输出的电流；Vsa为光伏阵列输出的电压；NpIsc为理想电流源发出的电流；dIˊ为流过串联二极管的电流；pIˊ为流过图2中并联电阻的电流；)/(psNN×pR为并联电阻；)/(psNN×sR为串联电阻。光伏阵列输出的电流Isa表示为

流过二极管的电流dIˊ表示为

流过并联电阻的电流pIˊ表示为

其中：Isat为二极管的反向饱和电流；q为电子的电荷量，其值为1.6×10-19C；A为二极管的PN结特性因子；k为玻尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K4；T为光伏电池的温度，单位为K。

若不考虑光伏电池的遮荫情况，则在相同温度、不同光照条件下，光伏板的电流-电压输出特性曲线和功率-电压特性曲线分别如图3和图4所示。其输出的功率曲线呈现单峰值的特性，光伏板输出功率的最大功率点(the maximum power point，MPP)只有1个。

在考虑遮荫的情况下，光伏阵列的部分可能受光照强度的影响。图5所示为光伏阵列处于部分遮荫情况下的结构示意图。由于光伏板可能受到遮荫效果的影响，光伏电池的功率输出呈现多峰值的现象，简单的单峰值MPPT控制会造成遮荫部分的能量损失[9]。

图3　25℃时不同光照下的U-I特性曲线Fig.3　U-I curves under different irradiation levels at 25℃

因此，光伏系统最大功率点跟踪此时需要一种全局最优解寻找算法，本文作者应用一种改进的模拟退火-粒子群算法(particle swarm optimization algorithm-simulated annealing，PSO-SA)对遮荫情况下光伏列阵的全局最大功率点进行追踪[10-13]。该算法能够通过适应度函数来判断每个粒子对目标函数的适应度，并寻找输出功率最大点所对应的光伏板输出电压，得到全局最优解。

图4　25℃时不同光照下的P-U特性曲线Fig.4　P-U curves under different irradiation levels at 25℃

图5　光伏列阵在遮荫情况下的结构示意图Fig.5　Schematic diagram of photovoltaic array in shade

2.2光伏并网逆变器的功率控制

2.2.1光伏并网的滞环控制

为了更好地满足光伏并网的需求，克服传统太阳能逆变装置的控制方法，本文提出一种多参数滞环电流复合控制方法即电压外环、电流内环的双环控制方式。该控制过程的电压外环包含的控制器有准PR控制器、重复控制器，电流内环包含1种多参数自适应的滞环电流控制器。整个系统的控制结构原理如图6所示。该控制方法的控制思想是：引入设置1个环宽为h反馈、在系统扰动大时采用将准PR控制与多参数滞环电流控制相结合的方法，在系统接近稳态时采用重复控制与多参数滞环电流控制结合的方法。

图6　多参数光伏滞环复合控制结构原理图Fig.6　Principle diagram of multi-parameter photovoltaic hysteresis composite control structure

图8所示为逆变器电压外环复合控制的结构框图，其表示的是准PR控制器与重复控制器的并联式复合控制结构。采用复合控制后，系统抗扰动的能力加强。采用并联式结构，只要控制器设计合理，系统就能获得比较好的抗扰动特性。整个电压外环的函数关系为

图8中：z-N为周期延迟环节；Q(z)为小于1的常数环节；S(z)为补偿环节； zk为相位补偿环节；∂为比例因子；d(z)为扰动输入；e(z)为跟踪误差；y(z)为输出；KPR(s)为准比例谐振的传递函数。

2.2.2光伏并网电压稳定控制

20世纪80年代，赤木泰文提出了三相电路的瞬时无功功率理论[14]。该理论突破了传统的功率定义，系统定义了瞬时无功功率和瞬时有功功率。本文逆变器的控制应用了瞬时无功功率方法，光伏并网逆变器的控制框图如图9所示。

对光伏逆变器直流侧电压Vdc进行调节可以减少直流侧电压的波动，减少光伏并网发电所带来的能量损失，保证并网逆变器更有效的控制[15-16]，如图9所示。光伏并网逆变器直流侧实际电压Vdc与参考电压Vdcf的差值经过PI调节器后得到电流idc，并通过加法器与瞬时无功电流直流分量相加得到。电流idc的补偿分量可表示为：

图7　逆变器复合控制框图Fig.7　Hybrid control block diagram of inverter

图8　电压外环复合控制的结构框图Fig.8　Structure block diagram of voltage outer loop compound control

其中：vde(k)为直流侧参考电压vdcf(k)与实际电压vdc(k)的第k次样本电压误差；Kpp和Kip分别为比例增益和积分增益。将Δidc叠加到有功电流直流分量上，有

补偿电流发生电路根据参考电流(isaf，isbf和iscf)产生补偿电流和光伏发电有功功率注入电网。

PCC点的电压稳定可以通过补偿无功功率来实现。设Vm为三相电压的幅值，

图9中Vmf为幅值电压的参考值，其差值经过PI调节器得到调节信号Δimf。减去Δimf，经运算，指令信号isf包含一定的基波无功电流，补偿电流由PWM控制电路将需补偿的电流注入电网，实现光伏逆变器直流侧与交流侧的能量交换，将PCC点电压调节至稳定值。可表示为

图9　光伏并网逆变器控制框图Fig.9　Control block diagram of photovoltaic grid connected inverter

无功电流分量mfiΔ可表示为

式中：vte(k)为vmf和vm第k次样本电压之差；Kpq和Kiq分别为PI调节器的比例增益和积分增益。

3　仿真结果

电网电源、负载以及并网逆变器直流侧电压的初始取值分别为25，35和45 V。并网逆变器电流环逆变系统采用正弦脉宽调制技术(SPWM)，设实验中的光伏并网逆变器的输出电压幅值为380 V，实验对象为a相。为模拟遮荫情况下的结果，将光伏模块的光照强度设置为600 W/m2。仿真时间设定为0.3 s，系统的仿真参数如表1所示，仿真结果如图10~12所示。三相负载为非线性平衡负载。

在遮荫情况下，分别利用模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)和传统的扰动观察法对光伏阵列输出的最大功率进行仿真分析，基于PSO-SA和P&O算法的MPPT比较如图10所示。

表1　仿真参数Table 1　Simulation parameters

由于受到非线性负载和并网逆变器的影响，并网电流会产生一定谐波，在光伏并网发电系统的滞环控制和电压稳定控制下，其输出的电压和电流的波形如图11所示。

在未进行光伏并网发电系统的功率控制下，其功率的输出如图12所示。经过光伏发电系统的最大功率跟踪控制和光伏并网逆变器控制后，光伏发电系统输出的功率波形如图13所示。对比图12和图13可以看出：最大功率控制下的功率更高，而功率的波动更小，表明光伏发电系统进行最大功率输出控制策略是有效的。

图10　基于PSO-SA和P&O算法的MPPT比较Fig.10　Comparation of MPPT based on PSO-SAand P&O algorithm

图11　光伏并网发电系统输出的电压电流波形Fig.11　Voltage and current waveform of grid connected photovoltaic power generation system

图12　采用传统控制策略下的功率输出波形Fig.12　Power output waveform under traditional control strategy

图13　最大功率控制下的功率输出波形Fig.13　Power output waveform under the maximum power control

4　结论

1)从光伏最大功率输出的角度出发，考虑系统前级最大功率输出和后级光伏逆变器并网功率的优化控制方案。对于前级最大功率输出，考虑一种改进的PSO-SA算法解决全局最大功率点追踪问题，避免了光伏阵列对于局部最大功率点的跟踪，实现了全局最大功率点跟踪，提高了光伏阵列的输出功率。

2)对于后级并网功率控制，提出多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略，减少了逆变器的损耗，实现了光伏并网发电最大功率输出。将所述的控制方案运用到仿真中，验证了本文提出的控制系统优化方案的经济性和可行性。

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(编辑陈灿华)

Research on the maximum power output control of photovoltaic generation system

XIAXiangyang1,WANG Jinlong1,YI Haomin1,JIAJingfeng2,ZHANG Guitao1, WANG Linhao1,LI Li1,LI Linli3
(1.College of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science&Technology, Changsha 410114,China;
2.Urban Power Supply Branch Company,State Grid Chongqing Electric Power Company,Chongqing 404100,China;
3.State Grid Pinghu Zhejiang Power Supply Company,Jiaxing 314200,China)

In view of the low power output of photovoltaic grid-connected generation system,the method of optimal maximum power point tracking and the grid connected control were proposed.For the photovoltaic array maximum power output problems,a kind of improved simulated annealing particle swarm optimization algorithm(PSO-SA)was put forward.For grid connected power control,the multi parameter inverter composite control and DC side voltage and amplitude stability control strategy was put forward.The related model was built by Matlab/Simulik software.The results show that this algorithm can solve the global maximum power point tracking(GMPPT)problem in the shade,and reduce the photoelectric conversion system energy loss.The multi parameter inverter composite control and DC side voltage and amplitude stability control strategy can realize the power system maximum power output,achieve the optimal energy utilization.The simulation results show that the proposed schemes are feasible and effective.

the maximum power point track;photovoltaic grid-connected power generation;power optimal control

夏向阳，博士(后)，教授，硕士生导师，从事电力电子技术的应用研究；E-mail:xia_xy@126.com

TM615

A

1672-7207(2016)07-2296-08

10.11817/j.issn.1672-7207.2016.07.017

2015-07-02；

2015-09-23

湖南省自然科学基金资助项目(2011JJ5027)；重庆市电力公司科学技术项目(2016渝电科技自60#)(Project(2011JJ5027) supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province;Project(Yudian 60#)supported by the Science and Technology Chongqing Electric Power Company)