一种基于粒子群优化和单周控制相结合的最大功率点跟踪方法

(整期优先)网络出版时间:2018-12-22
/ 2

一种基于粒子群优化和单周控制相结合的最大功率点跟踪方法

张朋飞徐晓坤张帅欧玉雷贺佳琳

(华北水利水电大学河南省郑州市450045)

摘要:本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)和单周控制相结合的光伏系统部分遮荫条件下最大功率点跟踪(MPPT)算法。在均匀辐照条件下,扰动观测(P&O)和增量电导(IC)等算法在最大功率点跟踪中非常有效。但在部分阴影条件下,它们无法跟踪全局MPP,并收敛到局部MPP。本文最大功率跟踪算法克服了这一技术难题,能够有效地确定全局MPP。在不同的遮阳条件下,对光伏结构进行了大量的仿真研究。实验结果表明了该方法的有效性。

关键词:最大功率点跟踪(MPPT);光伏发电系统(PV);单周期控制(OCC);粒子群优化(PSO)

1.引言

电能在人类生活中起着关键的作用,人类对电能的需求与日俱增。全世界对可替代、可再生、无污染能源的需求在不断的增加。风能和太阳能等可再生能源能够解决这种需求。太阳能电池板产生的电能取决于电池板的温度、太阳辐照度、工作条件、遮挡阴影等。在光伏电池板的电学特性中,存在一个功率最大的点我们称为最大功率的工作点(MPP)。通过操作面板上控制光伏这个最大功率点,可以最大限度地利用光伏发电。

针对部分遮阳的影响,提出了最大功率跟踪的改进方法粒子群优化算法、蚁群优化算法和萤火虫算法被广泛应用于MPP跟踪器控制算法的开发中。本文提出了一种基于粒子群算法(PSO)的新方法。这里以光伏面板电流(DC-DC变换器输入电流)作为控制参数。利用粒子群算法,导出了最大功率对应的电流最优值,单周期控制使变换器能够跟踪粒子群算法给出的电流参考量的变化,并能很快地稳定在基准点上。通过该方法在局部阴影条件下跟踪全局最大功率点。

2.光伏特性与MPP跟踪

太阳能电池板的工作原理是光伏效应。光伏电池板的输出电压和电流随电池温度和太阳辐射而变化。在给定的辐照度下,随着光伏电池板电压的增加,面板的输出功率增加达到最大值。由于连接到面板的负载在性质上是可变的,因此面板的操作点可能并不总是MPP。因此,要使面板的操作效率达到最高,就必须有一个控制系统,可以将面板的操作点固定在MPP上。

光伏电池板以串联或平行方式连接,形成光伏阵列。在均匀辐照和温度条件下,各电池组均表现出相同的电学特性,光伏阵列只有一个最大功率点。然而,在部分遮阳条件下,不作为一个电源面板的阴影条件下,将作为一个负荷,这将在阴影面板中形成热班,长期操作可能会永久损坏面板。为了保护面板,旁路二极管并联连接。在均匀辐照下,二极管在反向偏置条件下工作,不会有任何电流流过。在阴影条件下,二极管将处于正偏置模式,电流将流过二极管。

3.OCC、PSO和MPPT原理

3.1单周期控制

设D是开关的占空比,TS是开关周期,TON是开关周期。以k(T)、x(T)和y(T)分别作为开关函数、输入函数和输出函数。在一个开关周期ts中,k(T)被定义为:

(1)

(2)

函数x(T)的平均值表示为:

(3)

将Vref视为所需的输出参考。调整切换时间t,使方程(4)满足

(4)

(5)

在完成一次切换后,输出y(T)=vrefA可重置积分器、比较器和触发器是一个周期控制器的主要组成部分。输入函数采用可重置积分器集成,输出Vint与参考值VREF进行比较。

(6)

K是依赖于开关频率的积分常数。如果Vint小于VREF,则比较器产生零输出。如果Vint达到VREF,则比较器输出将成为一个比较器输出。

3.2MPP跟踪

该系统由三个串联连接的面板组成。面板单元通过DC-DCBoost变换器连接到负载上.采用最大功率点跟踪器控制Boost变换器的工作。电压和电流信息从面板提供给MPP跟踪器。对于最大功率点跟踪,以面板电压、电流或变换器占空比为控制参数。通过对面板运行情况的分析,MPP跟踪器对Boost变换器的运行进行了调整,从而保证了面板在最大功率点的运行。下面说明了OCC结合粒子群算法的工作原理。

步骤1:创建解决方案空间并初始化算法:选取三个初始电流基准作为初始粒子位置。

步骤2:输入当前引用给OCC。采用电流控制方式,Boost变换器在给定的参考条件下工作。一个周期控制器可以使变换器在单个开关周期内稳定在给定的参考电流。

步骤3:直流变换器根据可能的粒子位置或当前基准运行。对于每个位置,测量阵列电压和电流,并计算功率。

步骤4:完成一次迭代后,输出功率最高的电流值被认为是该特定迭代中的最佳值。

步骤5:更新粒子或电流基准的值:重复步骤3并获得新的Pest,在每次迭代中,选取新的最大功率和相应的电流。如果GMPP在多次迭代后没有改变,则该算法将收敛到GMPP。

4.仿真

在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真研究,评价了该方法的性能。在仿真研究中,考虑了三个串联连接的面板。采用Boost变换器实现MPP跟踪器和从面板传输功率。并与粒子群算法进行了性能比较。

图示出了针对各种阴影模式的最大功率点跟踪的结果。该单周期控制器减少了变换器在给定的电流参考点上停留所需的时间。仿真的结果如图2所示,在该方法中,随机选取粒子的初始位置。在仿真研究中研究了初始电流基准的影响。对于特定的阴影模式,选择初始电流参考。模拟以1A、3A和4A为初始电流基准,比较了MPP跟踪的性能,结果表明MPP跟踪的收敛时间很短,而其保持了较高的精度。该方法能准确地跟踪全局MPP。这表明了所采用的方法的有效性。

图1MPP跟踪系统

图2MPP跟踪结果

5.结论

提出了一种基于粒子群优化和单周期控制相结合的新方法。在不同的遮阳条件下,对不同的光伏配置进行了大量的仿真研究。该单周期控制器减少了变换器在给定的电流参考点上停留所需的时间。所得结果清楚地说明了新算法的有效性。与传统粒子群算法相比,该方法能准确、快速地跟踪全局MPP。

参考文献

[1]袁晓玲,陈宇.自适应权重粒子群算法在阴影光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中的应用[J].中国电力,2013,46(10):85-90.

[2]刘晓丹.基于粒子群算法的光伏系统最大功率点跟踪研究[D].南京邮电大学,2013.

[3]周西峰,刘晓丹,郭前岗.粒子群算法在光伏系统最大功率点跟踪中的应用[J].微型机与应用,2013,32(03):70-72.