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光伏系统最大功率点跟踪程序的比较评估
Mohammed Aslam Husain，Abu Tariq，Salman Hameed，M. Saad Bin Arif，Abhinandan Jain
摘要：
随着人们对环境的要求和意识的不断提高，光伏系统正迅速应用于许多应用领域。
然而，利用光伏电源的一个重要挑战是利用各种可用的最大功率点跟踪技术进行最大功率的利用。随着MPPT技术的大量出现，每一种技术都有其优点和缺点，人们对于它们的正确选择总是存在不同的见解。本文讨论了光伏阵列最大功率点跟踪的各种方法。在不同参数的基础上，对MPPT技术进行了分析。本次评估将为MPPT的选择、理解不同的方式和手段提供合适的参考。
关键词:最大点跟踪；光伏(PV)；太阳能；扰乱和观察；优化
1. 介绍
随着最近在技术、政府计划和发展健康的思想方面取得的进展，人们注意到使用可再生能源的趋势。
由于光伏阵列制造技术的进步、效率的提高和燃料成本的变化无常，光伏系统的应用正迅速发展。随着太阳能光伏和风能等可再生能源系统使用的增加，开发从这些系统中最大限度提取电力的技术势在必行。
PV阵列高非线性V-P特性上的最大功率点取决于大气条件[1-4]。此外，V-P特性上的工作功率点取决于连接负载的阻抗[1，5-7]。为了从光伏阵列中提取最大功率，采用了多种MPPT方法。这些MPPT方法迫使光伏阵列在V-P或I-V特性的最大功率点处或非常接近其工作[5-7]。在最大功率点跟踪器中使用的算法动态地将电流或电压调整到或接近最大功率点。
到目前为止，已经提出和发展了大量的MPPT方法。这些方法有些是通用的，有些是处理特定应用的。它们可能涉及DC-DC转换器或DC-AC转换器的直接或混合算法。此脚本通过MPPT中使用的各种方法逐步展开，并对每种方法进行简要讨论和编目分类，同时避免了讨论对原有方法或现有方法的轻微修改。
太阳能光伏电池基础知识
图1为负载为10的光伏电池的简单等效电路。
定义理想光伏电池I-V特性的基本方程由式(1.1)给出。[8 - 12]。
(1)
是短路电流，其大小取决于电池的面积，与太阳曝晒成正比。为穿过二极管的电压。k为玻尔兹曼常数()，q为电子电荷()，为二极管的反向饱和电流(0.000025 A)，由式(1.2)计算，为参考电池工作温度()
(2)
KI是电流系数，KV是电压系数，是名义上的开路电压条件(通常是和)， (T和Tn实际和取定的温度)。在实际的光伏电池中，通过半导体材料、金属栅极、触点和集电母线的电流路径存在一系列的电阻。这些电阻损失集中在一起作为一个系列电阻(RS)。RP考虑了通过与本征器件并联的电阻路径的电流泄漏引起的损耗。PV电池的I-V和P-V特性如图2所示。
PV电池的阻抗值线(即I=V/R)与I-V图的交点为工作点。R1和R0是不同的负载电阻。R0对应于MPP与工作点重合时的负载。
与的交点为最大功率点[MPP]，该功率点随着大气条件的变化而变化。为最大功率对应的电流，为最大功率时跨电池的电压。开路电压()随电池温度的升高呈线性下降，随环境照射呈对数增加，短路电流为环境照射的线性函数，如图3所示。
为了获得光伏阵列的最大功率，在不同的大气条件下，工作点应与MPP重合。从光伏阵列中提取最大功率的过程是由最大功率点跟踪器完成的。
3.MPPT的要求
迄今为止提出的各种算法的目的或作用都是控制所使用的转换器的占空比(D)。通过这种方式，来实现PV阵列所看到的实际负载线与从面板中提取的最大功率负载线重合。DC-DC转换器主要有四种基本类型，分别是Buck、Boost、Buck-Boost和Cuk转换器。对于并网系统或交流负载，一般在DC-DC变换器后采用逆变器，但由于研究进展的不断完善，已经可以直接将面板直流输出转换为交流[6]，从而消除了一个阶段。图4为DC-DC变换器光伏系统示意图[2，3，5]。为变频器的输入电阻，为输出电阻或负载电阻。
图5给出了不同DC-DC变换器的的近似范围，根据值，可以做出正确的变换器选择[5-7]。
4.MPPT分类及详细说明
4.1部分短路电流法
计算方法表明，与[13]之间存在线性关系。这就给出了公式(3)，它描述了用于最大功率点跟踪的分数短路电流技术的主要思想。MPPT使光伏阵列以的固定百分比运行，使其非常接近最大功率点。为比例常数，称为“电流因数”。其值取决于所使用的电池类型，数值介于0.71和0.90之间[13，14]。
(3)
实现该方法的主要问题是光伏系统在运行过程中测量困难。为此，光伏阵列必须缩短，这通常需要使用一个辅助开关与功率转换器，如图6所示。这种开关不时地缩短光伏阵列，通过电流传感器测量。开关S的使用可以通过使用升压转换器来避免，但开关本身可以用来缩短PV阵列[14]。
图6为部分短路电流法原理图。由于S的周期性运行，使得面板的总功率输出减少，同时由于依赖于大气条件的变化，该方法无法实现MPP的精确跟踪，效率低下。为了改善这种方法的MPP跟踪，需要根据大气条件的变化对进行补偿[15，133]。在局部阴影的情况下，为了找到系统最大值，需要周期性的扫描操作。该方法最大的优点是可以快速跟踪操作[16]。
4.2部分开路电压法
与部分短路电流法类似，该方法测量太阳能电池板的开路电压（），MPPT使电池板以的固定百分比运行，非常接近最大功率点。
该方法的原理是开路电压()在不同日晒和温度下几乎与成线性关系[17-20]，由式(4)表示；其中取决于所使用PV电池的类型，取值范围为0.71- 0.80[28，133]。
(4)
类似于分数短路电流法，这个方法最大的问题是的测量。一般来说，是通过将DC-DC转换器从面板上断开来测量的，由于断开DC-DC转换器会产生瞬间的功率损耗。我们也可以通过使用一个导频单元[18]来测量，但是必须特别注意选择这个导频单元，使它具有与PV阵列相同的特征。该方法是一种与第一种近似的方法，不可能实现精确的MPP跟踪，但操作简单、成本低、速度快。在局部阴影的情况下，通过周期性的扫描操作可以获得系统最大值。
4.3摄动观察法/爬山法
最常用、最常提及、最简单的MPPT算法是摄动观察法(Pamp;O)。爬山法(HC)[21-28]和Pamp;O[29-36]方法都具有相同的原理，可以说是同一方法的两种不同的可视化手段。采用HC法对功率变换器的占空比进行摄动，Pamp;O法对光伏阵列的工作电压进行摄动。由于功率变换器一般与光伏阵列一起使用，因此扰动其占空比会自动扰动工作电压，因此两种方法几乎相同。Pamp;O法的原理流程图如图7所示。
V(k)和I(k)为第k次迭代时的光伏板电压和电流。P(k)=V(k)I(k)，为第k次迭代的输出光伏板功率。C是电压扰动的长度，其取值非常重要。小C跟踪慢，大C跟踪快，但峰值附近振荡较大。这个问题的解决方案是使用C的变值，当系统远离MPP时，C的值很大，当系统达到MPP时，C的值趋于零[28，32，37，39-45]。在[46]中，根据式(5)，取第k次迭代C(k)的值，即C(k)，收敛速度快，MPP也几乎没有振荡。
(5)
模糊原理也可以用来选择C(k)[44]的最优值。爬山法和Pamp;O方法可能追踪错误的方向，远离MPP，快速变化的大气条件下也可能导致失败[47]。为了避免这样的问题，一个解决方案是在[38]提出的三点加权比较法，在确定扰动符号之前，将实际功率点与之前的两个功率点进行比较。
此方法通常需要两个传感器，也可以使用DSP或单片机实现，或者使用模拟或数字电路[24]实现。
4.4增量电导法
在Pamp;O之后，IC法也对太阳能光伏电池MPPT非常常用。它是基于PV面板输出功率在MPP处对电压的导数为零，在MPP右侧为负值，在P-V曲线上表现为MPP左侧为正值[48-59]。PV板输出功率(P)对电压(V)的导数由式(6)给出。
(6)
用于跟踪的条件由判别条件(7)-(9)给出。为增量电导，I/V为瞬时电导。
，在MPP上 (7)
，在MPP左边 (8)
，在MPP右边 (9)
IC法的流程图如图8所示。当系统达到MPP时，此时运行PV阵列，扰动停止，直到观察到的变化[60]。电压扰动值即对跟踪速度起着非常重要的作用[50，51，61，62]。另一种实现IC方法的方法是利用公式(10)给出的误差信号(e)最小化的原理。
(10)
该方法需要两个传感器进行V、I的测量，适用于DSP和单片机的控制。该方法在快速变化的大气条件下取得了良好的效果。文献[61]深入分析了Pamp;O法和IC法是两种等效的方法。[63，66]可变步长集成电路MPPT的设计原理建立在光伏阵列均匀日晒的基础上，不仅提高了光伏阵列的稳态性能，而且改善了光伏阵列的动态响应。
4.5计算/查表法
查表法是根据已有的实验数据[52，63，64]制定一个表，而计算MPPT方法是使用一个预定义的方程来查找MPP[15，64，65]。式(11)给出了计算MPPT方法中使用的公式之一。其中N为单元数，为MPP处电流，为温度电压，为差分电压[15]。
(11)
通过这些方法可以实现非常快的跟踪，并且跟踪不需要强制偏置。在只具有变化日照条件的查询表中，需要为每个可能的电压和电流值设置一个二维数组，但如果有另一个温度变化的条件，则需要一个三维数组。因此，在这种方法中，跟踪独立于条件的数量，但是所需的传感器数量随着条件的数量增加而增加。而在计算方法中，随着变量数量的增加，预定义方程的复杂度也随之增加。这些方法不是精确的最大功率点跟踪器，但跟踪几乎非常接近精确的MPP。
4.6开关纹波相关控制方法
由于DC-DC变换器的切换，光伏阵列的电流和电压存在波纹，因此开关纹波相关控制(SRCC)方法采用该纹波进行最大功率跟踪[67]。原理是或在MPP左侧为正，右侧为负，MPP上为零。从图二我们可以很明显地看到，在MPP的左侧，如果我们增加电压(v)或减少电流(i)，功率(p)随之增加，我们得到了为正或为正、的值也是正的，即在MPP的左侧是正的或者是正的。因此在这些点上我们低于MPP。而如果我们在MPP的右侧移动，增加电压(v)或增加电流(i)，功率(p)减少，我们得到了为正或为正，但是负的，即在MPP右边为负或为负。因此在这些点上我们低于MPP。最后或在MPP处为零。此外，可以直接使用纹波分量来代替导数[67-70]。
该方法利用纹波本身在不受额外扰动的情况下获得最大功率跟踪，从而优化变频器的运行。PV电池的行为反映在p与v或i之间的形状和相位关系中，并且在通过MPP时发生变化。采用功率与电压或电流纹波波形的相关性来跟踪MPP，使用的变频器占空比由式(12)给出，其中K为常数[66-68]。
(12)
该方法的全局稳定性依赖于两个假设，即功率电压特性不存在局部最大值，输入电压始终是非零纹波量。由于局部极大值的存在，会产生虚假跟踪。
采用简单、成本低的模拟电路实现SRCC，实现了快速、准确的跟踪。由于采用了高开关频率的变频器，实现MPP所需的时间较少。另外，MPPT不需要PV阵列特征的先验信息。
4.7基于模糊理论的MPPT
模糊逻辑最大的优点是能够在不需要精确数学模型的情况下，在输入不准确的情况下工作，并且能够处理非线性[71]。模糊逻辑控制的三个基本阶段是:模糊化、规则基表和去模糊化[71-78]。在模糊化的第一阶段，根据隶属度函数将数值输入变量转化为语言变量，如图9所示。
对于基于模糊逻辑的MPPT，一般采用5个模糊层次，如图9所示。P是正的，B是大的，S是小的，N是负的，ZE是零。a和b也是基于数值变量的取值范围。模糊等级越高，准确度越高[73,76,132]。MPPT模糊逻辑控制器的输入通常为误差E和CE的变化，输出为占空比变化()。在模糊逻辑MPPT中，步长和方向取决于测量了多少E和CE。式(13)和(14)显示了如何确定误差和误差的变化。
(13)
(14)
第二阶段是基于规则的表的形成。表1显示了一组规则。要理解该表，请考虑以下语句。如果(E是PS)，那么 (CE是ZE)，则(dD是PS)，因此利用表3可以确定占空比变化的大小和方向。
在去模糊化的最后一个阶段，利用隶属度函数将控制器输出从语言变量转换为数值变量。最后将生成的模拟信号输入MPPT电源转换器。
在不同的大气条件下，MPPT模糊逻辑控制器的性能非常好。然而，良好的结果在很大程度上取决于正确的错误计算和正确规则基表的开发。不断调整隶属度函数和规则基表如[73]所示，获得了最优性能。两个不同的隶属度函数会导致不同的跟踪性能[76]，因此选择隶属度函数也非常重要。
4.8基于MPPT的神经网络
神经网络和模糊逻辑几乎是同一时代的技术。将神经网络与模糊技术结合用于太阳能光伏
资料编号：[5831]
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