基于直方图的改进扰动观察算法研究

李让军，侯利龙，顾重阳

（郑州科技学院 电气工程学院，河南 郑州 450064）

为了充分利用太阳能，最大功率点跟踪（MPPT）算法是光伏发电的关键技术。从目前研究现状来看，确实有一些算法能够跟踪最大功率点，诸如恒定电压跟踪法(CVT)、扰动观测法(P&O)、增量导纳法(INC)等。扰动观察法只需要判断电压和功率是增大还是减小，因此控制方法简单。但是，该方法只适合在光照强度变化较慢的外界条件下使用，无法同时兼顾跟踪速度与精度，且实际输出功率在最大功率点的附近做小范围的振荡，并不能达到稳定的最大功率输出值，这样势必会降低光电的转换效率，造成一定功率的损失。根据大量研究，本文针对扰动法产生振荡的原因，使用直方图对输出电压进行统计分析，获得最优最大功率点，能够有效提高最大功率点的准确性，降低光伏电池的功率损失。

1 光伏电池特性

根据电子学理论，光伏电池工作于发电状态的电流方程表达式为：

对光伏电池数学模型分析可知：

其中，

Isc、Uoc、Im、Um分别为光伏电池的短路电流、开路电压、最大功率点电流和最大功率点电压。

2 基于直方图的MP P T的实现

2.1 扰动观察法

设定光伏电池开始工作在 P(k)点，通过设置一个扰动量 ΔV (k) ，控制器检测前后两次功率值并进行比较，如果 P(k+1)＞ P(k)，即输出功率是增大的，则说明扰动方向正确，按原来方向继续增加ΔV (k)，直到最大功率点Pm附近。反之则反方向扰动。

2.2 直方图算法

直方图是数据统计特性与数值之间的函数，能够提供原始数值分布情况，横坐标表示光伏电池出现的电压值，纵坐标为各个电压值出现的次数，查看电压值的分布状态。当功率到达最高点后，因为一直处于振荡状态，电压值出现的频率也会增高。

2.3 MP P T算法分析

对电压进行直方图分析，更改ΔV(k)的大小。光伏最大功率点处的电压UMPP分布在固定值Uoc的0.8倍附近，本算法中Atten=0.9，控制流程框图如图1所示。

图1 本文算法控制流程图

3 算法实现及结果分析

设置温度为30℃，光照强度为2000W/m2，使用Matlab软件对本文算法进行仿真，光伏电池的输出电压逐渐趋于稳定，能够搜索到光伏电池的最大值。扰动法取最新出现的电压值为光伏电池的输出电压值，与理论值的偏差是2.5%，而本文算法的偏差是0.26%，性能提高89.6%。为了说明算法的有效性，设置温度为标准温度25℃，光照强度在200～1500W/m2之间随机选取50个样本值，得到如图2所示的功率曲线。其中，每条曲线表示某一光照强度下的P—U曲线，曲线上的实心圆标记点则是相应的最大输出功率点。

图2 不同光照条件下的P-U 曲线

为更精确地查看最大功率点的偏差情况，获得图2的偏差数据，最大偏差是0.67%，最小偏差值是2.793×10-6，偏差平均值为0.23%。本文所提基于直方图的 MPPT 算法，能有效地对最大功率点进行准确跟踪。

4 结语

本文分析了光伏电池等效电路及输出特性，仿真结果验证了本文算法的准确性和有效性，但追踪到的最大功率与理论值仍有一定的偏差，因此可进一步研究改进型的扰动观察法来提高精确度。

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