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完整版基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究毕业论文
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计算机工程与设计Computer冯冬青,李晓飞:
基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究EngineeringandDesign
(17)
3925
嵌入式系统工程
基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究
冯冬青,李晓飞
(郑州大学电气工程学院,河南郑州450002)
摘要:
为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性。
基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法。
仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点。
关键词:
光伏电池;输出特性;最大功率点跟踪;电导增量法;变步长中图法分类号:
TM615;TM914.4文献标识码:
A文章编号:
(2009)
ImprovedMPPTalgorithmbasedonoutputpropertiesofPVcells
FENGDong-qing,LIXiao-fei
(SchoolofElectricEngineering,ZhengzhouUniversity,ZhengzhouChina)
Abstract:
Photovoltaicarraysimulationcanbeusedtofindbettermethodstoimplementmaximumpowerpointtracking(MPPT)controlforefficientsolarpowersystems.AnaccurateandpracticalmodelforphotovoltaicarraysisdevelopedwithMatlabforthephotovoltaiccellmechanisms.ThemodelcouldsimulateboththeP-UandI-Ucharacteristicsofphotovoltaicarraysforanyinsolationlevelandambienttemperature.Testresultsprovethattheimprovedvariablestepoptimizationalgorithmwithcurrentmonitorcircuittoalterthecontrolrulemakethephotovoltaicsystemquicklyandtrackthemaximumpowerpointaccurately.Keywords:
photovoltaiccells;outputcharacteristic;maximumpowerpointtracking(MPPT);incrementalconductancealgorithm(IncCond);variablestepsize
0
引
言
电流监测回路,结合变步长自寻优技术对电导增量法进行了改进,并采用Matlab软件对几种算法进行了分析比较,实验结果表明该设计方案可有效克服跟踪速度和跟踪精度之间的矛盾,有利于进一步提高光伏电池的利用率。
受外界环境因素影响变化大、发电效率低等特点严重制约了光伏效应太阳能电池的推广使用。
如何有效降低光伏效应太阳能电池设计成本,提高发电效率是目前研究的热点和难点。
采用最大功率点跟踪技术可以最大限度提高光伏电池输出功率,从而显著提升光伏电池的工作效率。
最大功率点跟踪控制器,通过调节负载功率,改变光伏电池板的输出电压和电流,试图使电池板输出最大功率[1]。
目前,最大功率点跟踪算法主要集中在扰动观测法
[2-4]
1
1.1
光伏电池的等效模型与输出特性
光伏电池的数学模型
光伏电池是利用半导体材料的光伏效应制成的,它的I-V
特性随光照G(Wm2)和电池表面温度T(℃)的变化而变化,满足I=(U,G,T)。
根据电子学理论,可得光伏电池的实际等效电路模型如图1所示。
单个光伏电池的输出伏安特性表达式为I=Iph-I0(eq(U+IRs)nKT-1)-(U+IRS)Rsh
(1)一个理想的光伏电池,其等效串联电阻RS很小,等效并联电阻Rsh却很大,光照较强时,电流远远大于(U+IRS)当光Rsh,忽略等效并联电阻影响,
(1)可简化为式I=Iph-I0(eq(U+IRs)nKT-1)建立光伏电池数学模型
[6]
和电导增量法。
[3-5]
设计实现。
这两种主要算法均涉及调整因子好实现最大功率跟踪关系紧密。
对最大功率点进行准确锁定;想的
取值与能否很
设置太大,导致跟踪精度取值太小,虽然提高了跟踪
不够,太阳能电池工作点虽然能够在最大功率点附近,却无法精度,但是跟踪速度却很慢,系统将损失较多能量。
为获取理,国内外学者尝试采用PID,模糊控制,神经元网络等控制策略对算法进行改进,然而,控制逻辑的改进能够实现跟踪速度和控制精度的折衷,却无法全面提升系统性能。
本文在光伏电池最大功率点跟踪算法的设计中增加一个
(2)(3)
Iph=Iph(T1)[1+k0(T-T1)]
收稿日期:
;修订日期:
。
基金项目:
国家自然科学基金项目()。
作者简介:
冯冬青(1958-),男,广东人,教授,研究方向为智能控制理论与应用、工业过程控制;李晓飞(1984-),女,河南人,硕士研究生,研究方向为智能控制理论与应用。
E-mail:
3926
(17)
计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign
4
RsIphIdRshU
电流IA
3.532.521.51G=1000Wm
T=0°CT=25°CT=50°CT=75°C
图1
光伏电池等效电路
Iph(T1)=G×ISC(T1,nom)G(nom)K0=(Isc(T2)-Isc(T1))(T2-T1)I0=I0(T1)×(TT1)3n×eI0(T1)=Isc(T1)(e-qUoc(T1)nkT1-1)Rs=-dUdIUoc-1XVXV=I0(T1)×qnkT1×eqUoc(T1)nkT1
-qEgnk(1T-1T1)
(4)(5)(6)(7)(8)(9)
功率PW
0.500510电压UV70G=1000Wm60504030201000510电压UV152025T=0°CT=25°CT=50°CT=75°C152025
式中:
——光伏电池输出电流,——光伏电池输出电压,IUIph——光生电流,0——二极管反相饱和电流,Isc——短路电I流,oc—开路电压,Uk——玻尔兹曼常数(k=1.38×10JK),q——(q=1.6×1019C),电子的电荷量n——二极管特性因子,S——光R
-23
伏电池的串联电阻,sh——光伏电池的并联电阻,g——为禁RE带宽度,体硅的Eg一般为1.12Ev,——太阳辐射强度,晶GGnom——标准太阳辐射强度,一般Gnom=1000Wm2。
图3
相同G不同T下的I-U,P-U特性
1.2
光伏电池输出特性分析
本文选用SolarexMSX6060W电池进行实验分析。
当光电流随太阳辐射度增强而增大,开路电压随温度升高而降低;③最大功率点电压约为开路电压的78%;④输出功率在某一点达到最大值,该点即为光伏电池的最大功率点(MPP),且随光照强度的增强而增加,随温度升高而降低。
强Gnom=1000Wm2,温度T1=25℃时,SolarexMSX6060W电气参数为:
oc=21.0V,Isc=3.74A,Um=17.1V,Im=3.5A,Pm=59.9W。
根据U上面光伏电池的数学模型和相关的电气参数,运用Matlab建立光伏方阵的计算机模型,得到光伏电池在不同工作条件下
[7]
的输出特性曲线,如图2,3所示。
图对光伏电池的输出特性进行分析得出:
①光伏电池在低压段近似为恒流源,在接近开路电压时近似为恒压源;②短路
43.53电流IA2.521.510.500510电压UV70T=25°C6050功率PW4030400Wm201000510电压UV1520251000Wm800Wm600Wm152025400Wm1000Wm800Wm600WmT=25°C
2
自适应变步长最大功率点跟踪算法
为了提高光伏阵列的工作效率,需要对光伏阵列的输出
进行控制,使光伏电池工作点能够快速准确跟踪当前时刻的最大功率点。
扰动观测法通过负载周期性调整,动态改变电源输出功率,比较负载变动前后输出功率的观测结果,决定负载的下一步变动方向,从而保证电源的输出功率最大。
该控制逻辑简单易行,尤其适合与光强大、变化慢的工作状况。
然而,当光强快速变化,该方法极易发生逻辑误判引起功率振荡,因而大大降低了光伏电池工作效率。
电导增量法对逻辑电路进行了改进,有效避免了光伏电池在最大功率点进行振荡[4]。
自适应变步长最大功率跟踪点跟踪算法基于电导增量法设计实现。
2.1
传统电导增量法
由光伏阵列的P-U曲线可知,在最大功率点Pmax处有dP
dU=0,所以有dPdU=I+U×dIdU=0dIdU=-IU(10)(11)
式(11)为电导增量法达到最大功率点的条件,即输出电导的变化量等于输出电导的负值时,光伏阵列工作在最大功率点,随后算法通过比较光伏阵列的电导增量和瞬间电导来改变控制信号,在电导增量大于瞬间电导的区域增加工作电压,在电导增量小于瞬间电导的区域减小工作电压,当两者相等时,电压保持不变;在电压不变电流增加时,增加工作电压,在电压不变电流减小时,减小工作电压。
电导增量法控制流程图[5]如图4所示。
图2
相同T不同G下的I-U,P-U特性
冯冬青,李晓飞:
基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究
开始
(17)
3927
跟踪速度。
工作点远离MPP点时如何一步逼近是此算法的关键。
首先,本文考虑的是光强瞬时改变时的跟踪过程,相对于光强的变化来说,光伏电池表面温度的变化是非常缓慢的,因此,在分析的过程中,我们可以认为光伏电池表面的温度保持不变。
dI=0NY
检测U(n),I(n)NY
dU=0
Y
dIdU=-IUN
而在工作点电压不变的情况下,光伏电池输出电流与光强近似成线性关系,也就是说当光强改变,电流相应改变,因此,本文在系统设计中另增加一个电流监测回路,当∣dI∣>时,说明光强发生了较大变化,此时马上调整控制策略,U=0.78Uoc,令从而使工作点快速转到MPP附近,实现功率点快速跟踪;当光
Y
dIdU>-IU
N
Y
dI>0
N
U=U+U
U=U-U
U=U+U
U=U-
U
照稳定,电流变化量较小时,则进入变步长电导增量法模式,精确跟踪最大功率点。
由1.2节的光伏阵列输出特性分析可知光伏电池最大功率点电压约为开路电压的78%,因此我们可以通过检测光伏电池开路电压来确定光伏电池工作电压U,使U=0.78Uoc。
其算法控制流程图如图6所示。
返回
图4
电导增量法控制流程
传统的电导增量法能够根据外界环境的变化做出正确的跟踪判断,但它的步长固定,步长过小会使阵列较长时间滞留在低功率输出区,造成一定的功率损失,步长过大又会使阵列在最大功率点处的震荡加剧[8]。
因此,针对传统电导增量法存在的缺点,本文提出了一种自适应变步长电导增量法,解决了跟踪速度和跟踪精度之间的矛盾。
检测U(n),I(n)dU=U(n)-U(n-1)dI=I(n)-I(n-1)dP=U(n)I(n)-U(n-1)I(n-1)step=N|dPdU|Y开始初始化N,
2.2
变步长处理技术
由光伏阵列的P-U曲线可知,在最大功率点Pmax处有dP
dU=0,而在Pmax两端dPdU均不为0,因此我们可以令step=N×∣dPdU∣作为算法中每步步长数据,实现变步长跟踪,并通过设置合适的N,提高系统的控制精度。
式中,∣dPdU∣为一个自调整因子,当工作点偏离最大功率点稍远时,∣dPdU∣随之增大,以较大步长调整工作点电压;当工作点与最大功率点很接近时,∣dPdU∣随之减小,以较小步长调整工作点电压,从而提高了最大功率点跟踪的精度。
YYN
|Di|>
dU=0
Y检测UocdI=0NY
dIdU=-IUNdIdU>-IUNY
dI>0
N
2.3
自适应调整策略
如图5所示,假设系统稳态工作于S曲线的Pm处,光当
Ur=Ur+stepUr=Ur-stepUr=Ur+stepUr=Ur-stepUr=0.78Uoc
强发生快速变化(由S到S),工作点由Pm到P偏离了最大功率点,如果只采用变步长电导增量法,P到Pm'需经过N个从执行周期,显然在此期间将会产生一定的功率损失。
本文所提出的自适应策略就是在工作点远离最大功率点时,采用另一种策略争取在最少的执行时间内把工作点调到MPP点附近,此算法使得从P到Pm'的调整步数大大减少,从而提高了
706050功率PW403020P'm1000510电压UV152025S'PSPm
返回
图6
自适应变步长电导增量法控制流程
3
实验结果
为了验证算法的可行性,本文在设定工况下对算法跟踪
性能进行了仿真实验。
光伏电池温度T=25℃,t=0.3s,在光强G突然从400Wm2增加到1000Wm2。
实验结果如图7所示。
从图7可以看出,在相同的条件下,当光强突然改变,采用传统电导增量法的系统达到稳态的时间是0.3s,采用变步长电导增量法达到稳态的时间是0.15s,而采用本文所提出的自适应变步长电导增量法系统只需0.05s就达到稳态。
4
结束语
本文针对光伏发电系统最大功率点跟踪算法进行研究,
首先,分析了太阳能光伏阵列的输出特性和传统的最大功率(下转第3931页)
图5
光强变化曲线
阎淼,赵军锁,张文君:
基于RTEMS的实时进程设计与实现
说,影响主要体现在保存现场、陷入内核态、恢复现场以及从内核态返回的时间;对上下文切换来说,影响主要体现在切换线程页表。
可以看出,系统调用和上下文切换时间开销依然保持在一个较低的水平。
[3][2]
(17)
3931
TheRedHatnewlibCLibrary[EBOL].offaultsinalargeindustrialsoftwaresystem[C].ProceedingsoftheACMSIGSOFTInternationalSymposiumonSoftwareTestingandAnalysis.NewYork,USA:
ACM,2002:
55-64.
4
结束语
基于RTEMS嵌入式操作系统设计实现实时进程,操作系
[4]
JorritNHerder,HerbertBos,BenGras,etal.ConstructionofaDependableComputingConference.Washington.DC.USA:
IEEEComputerSociety,2006:
3-12.
统内核与应用程序运行在不同的特权级下,应用程序的错误不会导致整个系统瘫痪,从而提高了系统的可靠性。
基于实时进程和MMU,可以对操作系统内核与应用程序、应用程序和应用程序之间提供强有力的保护措施,从而增加整个系统的可靠性。
例如:
对任务堆栈的溢出保护;对中断堆栈的溢出保护;对操作系统某些关键模块的写保护;ExecutionStackNo的保护(需要目标平台CPU的支持)等。
从实验结果可以看出,进程管理和虚存管理的接口函数在典型情况下的平均运行时间都在微秒级别;在加入实时进程的支持后,操作系统的实时性与原系统非常接近,提高操作系统内核可靠性的同时保证了整个系统的实时性;通过采用逻辑地址与物理地址等同的方式,大大简化了系统的设计实现,能够很好的满足嵌入式实时系统应用需求。
[8][9][1]OARCorporation.RTEMS4.8.0on-linelibrary[EBOL].NBershad,HenryMLevy.Improvingthereliabilityofcommodityoperatingsystems[C].ProceedingsoftheNineteenthACMSymposiumonOperatingSystemsPrinciples.NewYork,USA:
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USENIXAssociation,2005:
41-46.
参考文献:
(上接第3927页)
65605550功率PW4540353025200传统IncCond0.20.40.6时间Ts变步长IncCond0.81.0
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8-11.
自适应变步长IncCond
图7
光强突然改变时3种算法的跟踪性能比较
点跟踪算法的优缺点,在此基础上提出了一种自适应变步长寻优算法;其次,应用MATLAB的仿真环境对同一条件下3种算法的跟踪效果进行了仿真。
仿真实验结果表明,本文所提出的自适应变步长电导增量法,在继承传统的电导增量法优点的基础上,能够快速的对环境的变化进行辨别,采用不同的策略进行跟踪,以最快的速度跟踪到系统的最大功率点,提高了系统的快速性和高效性。
参考文献:
[1]赵争鸣,刘建政.太阳能光伏发电及应用[M].北京:
科学出版社,
1本文由poeren2007贡献
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计算机工程与设计cⅡurniendegoltEgergnDsnpeniai
20,1)3209O(7395
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基于光伏电池输出特性的MPT算法研究P
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