跟踪发电(精选八篇)
跟踪发电 篇1
太阳能是理想的清洁能源, 太阳能发电具有无污染、无噪声、无需燃料能源等优点, 现已广泛应用于各种蓄电池充电系统、家电、卫星等领域。但太阳能发电投资成本较高, 发电效率较低, 这是制约太阳能发电产业发展的主要瓶颈[1,2]。目前, 在工程实践中是通过对太阳能光伏发电最大功率点的跟踪来提高光伏发电系统的发电效率的。常用的最大功率点跟踪方法有恒压控制法、扰动观察法和电导增量法等[3]。
分析了光伏电池的工作机理和仿真模型, 在探讨恒压控制法、扰动观察法和电导增量法局限性的基础上, 提出了三种复合MPPT控制算法, 剖析了这些算法的优点及实现方案, 并进行了相关仿真实验
1光伏电池的仿真模型
光伏效应是指当物体吸收光能以后, 其内部载流子的分布状态和浓度发生变化, 由此产生电流和电动势的现象。光伏电池是利用光伏效应发电的, 当光伏电池的外部与负载连接成回路以后, 在太阳能的作用下就会产生电流, 电流方向是由外部流入电池的P区, 再经N区流出。光伏电池的等效电路模型如图1所示。
光伏电池等效于一个电流为Iph的恒流源与一个正向二级管并联。其中Rs为串联电阻, 理想情况下其值为0;Rsh为旁路分流电阻, 理想情况下其值为无穷大。根据图1, 可以求出单个太阳能电池的V-I特性方程:
I=Iph-ID-Ir (1)
式中:
所以
化简得:
式中I为负载电流, V为电池端电压, Iph为光生电流, S为光照强度 (W/m2) , T为电池温度 (K) , ID为流过二极管的电流, Rsh为分流电阻 (取Rsh=2000 Ω) , CT为温度补偿系数 (1.6 mA/K) , Eg为禁带宽度电压 (1.13e V) , k为玻尔兹曼常数, q为电子电量, CD为温度系数 (CD=10.0) , A为光伏电池中半导体器件的P-N结系数 (A=1.11) , Isc为当S=1000 W/m2、T=Tref时电池的短路电流 (设Isc=3 A) 。
通过一些近似和化简, 可以得出太阳能光伏阵列的单指数数学模型[4,5]:
其中
利用上述简化得到的单指数数学模型, 在Matlab中编程画图可以获得不同状态下的V-I、V-P特性曲线, 如图2和图3所示。
光伏电池的输出特性会随光照强度及温度的变化而变化, 当太阳辐射强度和电池温度不是标准光强和温度时, 应按下面式 (7) 来计算在不同太阳辐射强度和电池温度下对应的短路电流Isc、开路电压Voc、最大功率点电流Im 和最大功率点电压Vm等电气参数。
式 (7) 中, Tref和Sref为参考日照强度和结温, 分别取25和1 000;a、b和c是特定光伏阵列对应输出量随环境变化的系数, 在仿真时分别取a=1, b=0.1, c=1, e为自然对数, DT为温度系数, DS为日照系数。
根据式 (7) 的各个分解式, 利用Matlab/Simulink对太阳能电池阵列进行建模, 构建的光伏阵列模型如图4所示[6,7]。基于该模型仿真得到的V-I、V-P曲线如图5和图6所示。
2 传统MPPT控制算法分析
传统的MPPT控制算法有扰动观察法、恒电压控制法、电导增量法、滞环比较法、间歇扫描法、最优梯度法、神经网络预测法、功率回授法等, 其中前三种控制方式应用较广泛。
2.1 扰动观察法 (Perturb & Observe, P&O)
根据以上分析可知, 当光伏电池的输出工作点在最大功率点的左侧时, dP/dV>0;在右侧时, dP/dV<0;而在最大功率点时, dP/dV=0。根据该特点, P&O法的控制过程为:首先初设一个光伏电池工作电压, 然后通过调节功率管的占空比给光伏阵列列输出电压周期性的扰动, 例如使其增加, 然后比较扰动前后光伏电池的输出功率, 如果输出功率也因此增加, 即dP/dV>0, 则说明光伏电池工作于最大功率点的左侧, 则应在下一扰动周期继续保持当前的扰动方向, 增大光伏电池输出端电压;反之亦然。
扰动观察法控制简单、容易实现, 对参数检测精度要求不高, 但这种算法需要周期性的扰动, 且当扰动方向确定后, 只能在下一个扰动周期去影响输出电压, 这将导致光伏阵列的输出在最大功率点附近振荡, 从而减小了系统的输出效率, 而且当环境条件变化剧烈时有可能导致跟踪失败。
2.2 恒电压控制法 (Constant Voltage Tracking, CVT)
在最大功率点处对应的输出电压基本不变, 为Vm, 该值近似为电池开路电压的0.76倍。根据电池的这一特性, 只要知道电池的开路电压, 即可得到最大功率点对应的工作电压Vm。实际控制时, 只要以某一温度下最大功率输出对应的工作电压Vm*作为控制目标, 用实际电池输出电压Vm与之比较, 经PI调节后与三角波比较得到的PWM波去驱动功率管, 从而改变电池阵列的负载阻抗, 最后使其工作在最大功率点上。该算法的控制结构框图如图7所示。恒压控制法也称为固定参数法。
该算法控制简单, 可靠性和稳定性较高, 但受工作场合季节、早晚时间、天气情况及环境温度变化的影响较大。实际使用时一般在CVT算法的基础上采取一定的措施以补偿这些影响[8]。
2.3 电导增量法 (Incremental Conductance)
由太阳能电池的V-P曲线可知, 最大功率点Pm处的斜率为零, 即dP/dV=0, 所以有
也就是说, 当系统输出电导的变化量等于输出电导变化量的负值时, 光伏电池工作在最大功率点。与P&O法相比, 增量电导法控制精确、跟踪速度快。因其能较好地测定MPP, 因而基本可以消除P&O法中因扰动而产生的最大功率点附近的功率振荡现象。但该方法对硬件的要求较高, 特别是传感器的测量精度要求较高, 且系统的响应也应足够快才能满足其控制要求, 所以相应的硬件成本也将提高。
3 复合MPPT控制算法
传统的MPPT控制算法各自都存在一些不足之处, 为了改善最大功率点的跟踪效果, 可以将各种传统MPPT方法综合起来使用, 相互取长补短。把固定参数法、扰动观察法和电导增量法相结合得到的复合MPPT算法将具有更好的跟踪控制性能。
3.1 固定参数法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法
在光照强度变化较大时采用固定参数法进行控制, 避免扰动观察法可能带来的跟踪失败, 而在最大功率点附近时, 进行扰动观察, 以达到较好的控制精度。具体实现方法如图8所示。
在B点附近, 输出电压和输出功率约为零, 光伏电池输出处于短路状态。随着输出电压的上升, 输出功率也随之上升, 在输出电压上升到A点以前, 光伏电池输出电流近似等于短路电流, 即电池表现为恒流特性。当电池工作点超过A点后, 输出电流迅速下降, 而电池输出电压与输出功率继续上升, 直到电池的最大功率点MP。然后, 随着输出电压的上升, 电池的输出功率与输出电流均迅速下降。因此, 在MP左侧并偏离MP一定距离的C点所测得电池的输出电流近似为光伏阵列的输出短路电流Isc。最大功率点的电流近似为短路电流Isc的90%, 即固定参数法所需要的目标参数, 以此为控制目标即可实现最大功率跟踪控制。该MPPT算法流程如下图9所示。
该算法的关键在于找出短路电流Isc, 得到固定参数法所需要的目标参数, 一般指定为0.9Isc。然后用测量值与目标参数比较, 所得差值通过PI调节, 得到调节参量, 找出近似的最大功率点。最后利用小扰动法向最大功率点逼近, 逼近程度由扰动步长决定。
3.2 固定参数法和电导增量法相结合的复合MPPT控制算法
应用固定参数法寻找到最大功率点附近, 而后采用电导增量法跟踪最大功率点, 由此可以获得比固定参数法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制方法更好的跟踪性能。该算法不存在扰动引起震荡的问题, 解决了电导增量法中步长与程序运行时间之间的矛盾, 可以进一步缩小步长而程序不至太冗繁。该MPPT跟踪算法流程如图10所示。
该算法大大缩短了传统电导增量法的寻优过程, 传统的电导增量法如果步长太大, 最大功率点的逼近程度较差, 如果步长太小, 寻优时间太长。该复合算法是在寻求到最大功率点附近时, 利用小步长追踪准确的最大功率点。
3.3 高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法
由太阳能电池板的V-I和V-P特性曲线可知, 当电池阵列工作在恒流区时, V-P特性曲线的斜率近似为定值。此时, 设定一个参考功率, 如图11中的P1直线, 以图中工作点的斜率作直线, 与P1直线相交于A1点, 若dP/dV>0, 这时可以确定A2点在MPP附近。假如参考功率设得过大, 如图中P2直线, 相交的B1点已经偏过MPP, 在其右侧, dP/dV<0, 这时可以再次应用上面的方法, 找到B3点, 可以确定B3点应在MPP附近。要使用该算法, 应结合实际工程经验确定合适的参考功率, 参考功率的选择直接关系到跟踪性能。在实际工程中, 参考功率也是比较容易确定的。该MPPT跟踪算法流程如图12所示。
该算法的基本思想来源于V-P曲线的特殊形状。首先找到一个合适的参考功率P, 理想值应为 (1.2~1.4) Pm, 应用Matlab的mdlGetTimeofNextVarHit (采样下一点) 、mdlDerivatives (采样点导数) 命令追踪参考功率P, 得到调节电压, 从而调节负载, 使其工作于对应的输出电压 (最大功率点附近) , 再利用小扰动逼近最大功率点。
4 结论
采用简易高斯法来寻求光伏发电系统的最大功率点, 仿真时设定参数Tref=25, Sref=1 000, Isc=1.6, Im=1.43, Voc=22.5, Vm=17.5。仿真得到的P、V曲线如图13所示。
仿真结果表明, 高斯法可以较快地找到最大功率点。在实际工程中, 若要求具有较高的跟踪性能时, 可以采用上述固定参数法与扰动观察法相结合、固定参数法和电导增量法相结合、高斯法与扰动观察法相结合的复合MPPT控制算法。
参考文献
[1]王长贵.中国太阳光伏发电发展现状与未来展望.中国建设动态 (阳光能源) , 2004; (4) :72—75
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[7]Scapino F, Spertino F.Circuit simulation of photovoltaic systems for optimum interface between PV generator and grid.IEEE2002:1125—1129
跟踪发电 篇2
关键词:风力发电;最大功率;跟踪;系统仿真;风动机
中圖分类号:TM614 文献标识码:A 文章编号:1674-1161(2014)02-0047-04
风能具有取之不尽、分布广泛、无污染等优点,是当今开发利用水平最高、技术最成熟、应用最广泛的新型能源。然而,风能受天气影响严重,其固有的随机性、间歇性特征,导致其能量密度较低。各种损耗使风力机的实际转换效率很低,大概维持在35%左右。在风力发电过程中,提高风能利用率及寻求风机最优工作状态,对最大限度地将风能转化为电能具有十分重要的现实意义。
1 风力发电的原理及特性
独立的风力发电系统由风力机、发电机、整流器、DC/DC变换器、逆变器、负载等组成。首先,风力机发出的交流电经过整流器件的整流作用,将电压变成半周期变动的电压,再由滤波电容将变动的交流电压转换成渐变的单向电压源,最后,通过DC/DC变换器和逆变器对负荷进行供电。
1.1 风力机发电原理
风力机是一种将风能转换成为电能的能量转换装置,由风力机部分和发电机部分组成。首先,风力机吸收自然界中的风能并推动风力机转动,将流动的能量转变成为机械能;然后,机械能通过传递系统传递给发电机,发电机继而将机械能转变成电能,并输送给电力系统。
1.2 风力机输出特性
在风力发电系统中,每一台风力发电机对风速的要求都十严格。风速过小,风力机无法启动;而风速太大,则风力机有损坏的危险。风力机有一个最低启动风速Vmin,用来克服起动初期风力机自身扭转带来的摩擦(一般来说,起动风速为3~4 m/s)。出于安全考虑,当风速过大时,风力机应立即停车,因此风力机都有一个规定的最高风速。该停机风速被称为切出风速(也称为最大工作风速),一般为13 m/s。风力机达到标称功率输出时的工作风速称为额定风速。
风机的输出功率受很多因素制约,其中主要控制因素是风能利用系数Cp(λ,β)。风机机械输出功率Pm的表达式为:
Pm=Cp(λ,β)ρπR2V3 (1)
式中:ρ为空气密度,kg/m2;R为风轮半径;λ为叶尖速比;β为桨距角(采用定桨距风力发电机,桨距角β=0);V为工作风速。
从式(1)中可以看出:当空气密度、风轮大小及工作风速一定时,输出功率只受风能利用系数Cp(λ,β)的影响,而Cp(λ,β)是叶尖速比λ的函数。λ可以表示为:
λ=2πRn/V=ωR/V (2)
式中:n为风力机转速,r/min;ω为风力机角速度,rad/s。
风力机特性通常用Cp和λ之间的关系表示,典型的Cp=f(λ)关系如图1所示。
从图1可以看出,在Cp随着λ的变化过程中,存在着一点λm,可以获得最大风能利用系数maxCp,即最大输出功率点。风能利用系数Cp(λ,β)是关于叶尖速比λ的函数,根据公式(2)可知,风力机的输出功率与风力机的角速度有关,即总存在一个最佳角速度,使风力机输出的功率最大。
本研究的小型风力发电系统采用风力机直接驱动永磁同步发电机的方式运行,因此发电机的机械角速度等于风力机的角速度。在Matlab中选择风力机模型,参数设定为:输出额定机械功率2 000 W;基本风速10 m/s;基本风速下最大输出机械功率3 500 W。当风速为10 m/s、风轮半径为2 m时,其输出功率特性随风轮旋转角速度变化的曲线如图2所示。
从图2中可以看出,当风轮旋转的角速度连续变化时,输出功率会随之变化,且存在一个使输出功率达到最大值的最佳旋转角速度,这与之前的理论分析一致。
2 风力发电系统最大功率跟踪
2.1 最大功率跟踪原理
风力发电的最大功率点跟踪(MPPT)控制算法有很多,现采用扰动观察法。扰动观察法的基本原理是:给风力机施加一个微小扰动,然后观测风力机输出功率的变化情况,通过比较当前功率值和之前功率值的大小来进行最优转速点搜索,最终实现风力机输出最大功率。
扰动观察法的MPPT控制原理如图3所示。其具体扰动方法为:设系统工作在A点,此时的角速度为ωA,功率为PA;给系统的角速度加上一个正向扰动Δω使其到达B点,则B点的角速度ωB=Δω+ωA,功率变为PB;如果检测到扰动后的功率PB>PA,说明扰动方向正确,继续增加一个角速度变量Δω使其达到C点,用同样的道理继续保持扰动;当系统处于D点时,继续给它施加一个正向扰动Δω,功率为PD;若系统比对发现PD
这种控制方法既不需要测量风速,也不需要知道风力机精确的功率特性曲线。虽然风力机输出功率会有小幅度波动,但对小型风力发电系统影响不大。
2.2 系统仿真
将风力机、永磁同步发电机、Buck型变换电路、PWM信号发生器、最大功率跟踪控制器等模型连接起来,并设置合理的参数,对风力发电系统进行仿真研究。选用的扰动观察法MPPT控制模块如图4所示,将其封装成PWD模块,风力发电系统的总体模型如图5所示。
2.3 系统仿真分析
为将风能尽可能多的转化为电能,应使风力机时刻处于最佳工作状态,即风力机时刻输出最大功率。为此,需要时刻追踪系统的最大功率点,即寻找一个最佳旋转角速度使输出功率达到最大值,并使最大功率平稳输出。分别对基本风速不变和基本风突然变化时的风机进行最大功率跟踪,基本风速(10 m/s)不变时输出的波形如图6所示,基本风速由10 m/s变到8 m/s时的波形如图7所示。
当风速为10 m/s时,对最大功率MPPT模块进行追踪,0.4 s后系统基本趋于稳定,电压输出和功率输出是一条平滑曲线,实现了最大功率输出,达到了捕捉最大功率的目的。
从图7中可以看出:在风速快速增加的过程中,风力机输出的功率迅速增大,当风速达到10 m/s时,经过一段时间调整后输出功率变得平稳;当风速突然降变为8 m/s时,风机的旋转角速度随之骤降,输出功率也迅速下降,经小幅震荡后平稳输出该风速下的最大功率,说明仿真模型中的最大功率控制模块能够实时跟踪风速变化,使系统始终处于输出最大功率运行状态。
3 结论
风力资源固有的随机性、间歇性特征决定其能量的捕获比较困难,加之风力机和发电机中的各种损耗,使得风能利用率较低。对风力发电来说,只有寻求风力机的最优工作状态、最大限度地将风能转化为电能,才能提高风能利用率。最大功率跟踪—扰动观察法既不需要测量风速,也不需要掌握风力机精确的功率特性曲线,因此操作比较简单。通过对风力发电系统进行建模,采用最大功率跟踪—扰动观察法查找风力机最佳旋转角速度,实现基本风速不变和突变时的最大功率跟踪,试图为提高风能利用率提供借鉴。
光伏发电光源跟踪控制系统设计 篇3
随着科学技术的发展,人们思想观念的转变,绿色再生能源被广泛应用,太阳能更是因为其洁净环保等一系列得天独厚的优势而得到青睐,光伏发电也越来越多地受到世界各国的重视。
太阳电池阵列的发电量与阳光入射角有关。当太阳光线垂直照射在光伏电池方阵平面上时(即光伏阵列平面的法线对准太阳,入射角为90°),其他条件相同情况下单位面积上的太阳能光伏电池的输出功率最高;入射角发生变化时,发电量下降明显。目前, 固定发电方式在光伏发电系统中被普遍采用。其光伏电池阵列被固定放置,不能实时保证太阳光垂直入射到光伏组件上,发电效率较低,大大限制了太阳能发电的应用和发展。因此,设计光伏发电光源跟踪控制系统是提高光伏发电系统工作效率的有效措施。
1系统方案设计
本文设计的光伏发电系统主要由两部分构成: 光伏发电系统和光源跟踪系统。
在光伏发电系统中,光伏电池阵列负责对光源进行采集接收,使方阵的输出电压满足系统输入电压的要求。再经过控 制器的控 制作用传 输至蓄电 池,对其进行充电,把电能储存起来。逆变器的输入电由蓄电池来提供,通过逆变作用实现直流电至交流电的转换,供给负载使用。同时,由控制器对蓄电池组的放电状况进行控制,保证其输出电压满足逆变器的输入要求。系统结构流程图如图1所示。
在光源跟踪系统中,光强度由光线传感器进行采集,其产生的四个不同位置的光强度信号通过光线传感器控制盒的控制,传输至光伏供电系统中的PLC内。PLC将根据不同的光强信号执行相应的指令,对水平与俯仰方向运动机构中的直流电动机进行控制,使光伏电池阵列偏转与光源对准,从而获取最大的光电转换效率。
2系统结构组成
光伏发电光源跟踪控制系统主要由光伏供电装置、光伏供电系统、逆变与负载系统、监控系统组成。 该系统采用三分一立体模块式结构,各装置和系统具有独立的功能。
2.1光伏供电装置
光伏供电装置主要由光伏电池组件、投射灯、光线传感器、光线传感器控制盒、水平方向和俯仰方向运动机构、摆杆、摆杆减速箱、摆杆支架、单相交流电动机、电容器、直流电动机、接近开关、微动开关、底座支架等设备与器件组成。
2.2光伏供电系统
光伏供电系统主要由辅助电源控制单元、光伏输出显示单元、光伏跟踪控制单元、光伏汇流单元、 接口单元、西门子S7-200PLC、继电器组、接线排、 蓄电池组、断路器、5V开关电源、网孔架、排线线槽等组成。光伏供电主电路电气原理如图2所示。
2.3逆变与负载系统
逆变与负载系统主要由逆变器、变频器、三相交流电机、控制器、12V直流负载、12VLED灯、变阻器和警示灯组成。逆变与负载系统主电路电气原理如图3所示。
2.4监控系统
监控系统主要由计算机、力控组态软件组成,界面显示主要有光伏供电系统、光伏供电控制、逆变与负载、曲线、系统报表,作用为对整个光伏发电光源跟踪控制系统进行实时监测与控制。
3软件系统设计
光伏电池组 件光源跟 踪控制器 选用S7-200 CPU226,继电器输出。其系统控制策略如下:
(1)光伏供电控制单元的选择开关分为手动模式和自动模式。开关旋至左侧进入手动控制状态, 可通过PLC手动调节光伏电池阵列的位置,并对灯的状态、运动情况进行操作。开关旋至右侧时,进入自动控制状态,在该模式下,按下启动按键,PLC执行跟踪程序,实现对光伏阵列的自动跟踪控制。
(2)PLC处在手动控制状态时,按下向东按钮, PLC的Q1.1输出 +24V电平,向东按钮 的指示灯 亮;PLC的Q0.2向继电器KA2输出+24V电平,使其线圈通 电,同时继电 器的常开 触点自行 闭合, +24V电源通过KA2和转换头CON5提供给水平方向和俯仰方向运动机构中控制光伏电池组件向东偏转或向西偏转的直流电机工作,光伏电池组件向东偏转。
如果按下向西按钮,PLC的Q1.2输出+24V电平,向西按钮的指示灯亮;+24V电平从PLC的Q0.1输出,继电器KA1线圈通电,其常开触 点闭合,电源供电,通过继电器KA1和转换头CON5提供给水平方向和俯仰方向运动机构中控制光伏电池组件向东偏转或向西偏转的直流电机工作,由于继电器KA1改变了+24V电源的极性,光伏电池组件向西偏转。
向东和向西按钮均采用程序互锁,保证同一时刻只有一路是通路。向北与向南的电路设计控制原理与向东和向西相同,按下向北按钮或向南按钮时, 光伏电池组件向北偏转或向南偏转。
(3)PLC处在手动控制状态时,按下灯1和灯2按钮,PLC的Q0.4和Q0.5输出+24V电平,灯1和灯2按钮的指示灯亮,继电器KA9线圈和继电器KA10线圈通电,继电器常开触点闭合。投射灯1、2的供电部分分别由流经继电器KA9、KA10的单相220 V交流电通过CON4转换头提供。
(4)PLC处在手动控制状态时,按下东西按钮, PLC的Q1.5输出 +24V电平,东西按钮 的指示灯 亮。+24V电平从PLC的Q0.6输出至继电器KA11, 继电器线圈通电,常开触点闭合,转换头CON2通过转换,将单相AC220V供给摆杆连接的单相交流电动机,电动机带动摆杆旋转,投射灯由东向西方向移动。
如果按下西东按钮,PLC的Q1.6输出+24V电平,西东按钮的指示灯亮。PLC的Q0.7输出+24V电平,致使继电器KA12线圈通电,其常开触点闭合, 转换头CON2通过转换作用将单相AC220V提供给摆杆偏转电动机,使电动机旋转,投射灯随摆杆由西向东方向移动。东西按钮和西东按钮在程序上采取互锁关系。手动跟踪控制策略流程图如图4所示。
(5)PLC处在自动控制状态时,按下启动按钮时,PLC内部的自动程序开始自行启动。单线交流电动机带动摆杆转动,投射灯做模拟光源,光线传感器中4象限的光敏电阻感受不同的光强度,通过光线传感控制盒中的电路将+5V电平或0V电平通过6个通道分 别输出到PLC的SP0.0、SP0.1、 SP0.2、SP0.3、SP0.4和SP0.5输入端,分别对应为光伏电池组件向 东、向西、向北、向南、L和R偏移的信号。 如果PLC的SP0.0接收到 +5V电平, PLC的Q0.2输出 +24V电平,继电器KA2线圈通电,常开触点闭合,+24V电源通过继电器KA2和转换头CON5提供给水平方向和俯 仰方向运 动机构中控制光伏电池组件向东偏转或向西偏转的直流电机工作,光伏电池组件向东偏转。如果PLC的SP0.1接收到+5V电平,光伏电池组件向西偏转; 如果PLC的SP0.2或SP0.3接收到+5V电平,则光伏电池组件向北或向南偏转。
4实验测试
为了验证在同等条件下,光伏发电光源跟踪控制系统发电效率的高效性,分别对固定式和光源跟踪式两种系统的发电功率进行测试。
4.1测试内容
2盏500W投射灯放置摆杆上端作模拟光源,摆杆自东向西旋转模拟太阳作圆周运动,起始角为50°, 停止角为130°,每次旋转角度2.86°;记录固定式和最大功率点跟踪式两种条件下光伏电池阵列的输出电压、电流,计算输出功率,绘制光伏发电功率折线图。
4.2测试方式
(1)固定式发电:调节摆杆至中间位置,垂直于水平面;调节光伏电池方阵使方阵正对投射灯,并使方阵平面与地面夹角为30°固定;打开摆杆自动旋转系统使摆杆自东向西旋转,记录每次旋转光伏电池阵列输出的电压与电流,计算输出功率。
(2)光源跟踪式发电:打开摆杆自动旋转系统使摆杆自东向西旋转,同时打开光伏发电自动跟踪系统,使光伏电池阵列时刻保持与入射光线垂直,记录每次旋转光伏电池阵列输出的电压与电流,计算输出功率。
根据发电功率统计表格绘制光伏发电功率折线图,如图5所示。
通过观察光伏 发电功率 折线图,比较固定 式和光源跟踪式 两种发电 系统的功 率发现,所设计的光伏发电最大功率点跟 踪控制系 统的发电 功率要比固定式 发电的功 率大很多,光伏发电 效率有显著提高。
5结束语
文章针对光伏发电中太阳能的利用效率问题, 主要对光伏发电光源跟踪控制系统进行了研究,设计出系统的结构方案和控制流程图,确立了三分一立体的模块式结构,利用光线传感器实现光源角度信号的采集,设计光源跟踪控制策略,利用PLC控制步进电机来实现光伏组件对最大功率点的跟踪, 使光伏电池组件跟踪光源以获取较大的光能、输出较大的电能,提高光伏发电效率。
跟踪发电 篇4
1 光伏电池特性
1.1 光伏阵列的数学模型
以下为一般多晶硅光伏电池的输出电压和电流数学模型:
其中IOS为光伏电池暗饱和电流;ILG为光电流;q为单位电荷 (1.6×10-19) ;A, B为理想因子;k为波尔兹曼常数 (1.38×10-23) ;V为光伏电池输出电压;Rs为光伏电池的串联等效电阻;Tr为参考温度;T为光伏电池的实际工作温度;IOR为Tr下的暗饱和电流;ISCR为标准测试条件下光伏电池的短路电流;k1为短路电流的温度系数;λ为日照强度。
光伏电池并联提高系统的最高输出电流, 串联可提高发电系统的最高输出直流电压。分析公式 (1) 可知, 环境温度和日照强度为影响太阳能电池输出特性的主要因素。其中环境温度主要影响太阳能电池的开路电压, 日照强度主要影响太阳能电池的短路电流 (图1) 。
1.2 典型的光伏电池特性曲线
图2是在不同光强下的太阳能电池的P-U特性曲线。它表明太阳能电池即非恒压源, 也非恒流源, 而是一种非线性直流电源。而在不同的日照强度和环境温度下, 太阳能电池板的最大功率点是不同的。如果太阳能电池采用MPPT控制, 能跟踪不同光强下的最大功率, 就可以最大限度地提高光伏电池的能量利用率。
1.3 模糊控制的MPPT原理及实现
模糊控制器不需要知道太阳光伏阵列精确的数学模型, 也不需要知道环境温度和日照强度, 而是在运行的过程中不断改变可控参数的整定值, 使得当前工作点逐渐向峰值功率点靠近, 最后工作在最大功率点附近。因此, 运用模糊自寻优方法可以实现最大功率点的跟踪。
参考占空比扰动观察法的原理, 取目标函数为光伏电池的输出功率, 可控量为用来控制Boost变换器的PWM信号的占空比D。根据功率值的变化量和前一刻的占空比调整步长, 来决定这一刻的调整步长大小。模糊控制器的第n时刻的输入量为光伏系统第n时刻功率的变化量和第n-1时刻的占空比的步长。第n时刻的输出量为第n时刻的占空比步长。遵循以下原则。
(1) 若输出功率增加, 则继续原来的步长调整方向, 否则向相反方向调整步长。
(2) 离最大功率点较远时, 采用较大步长, 加快跟踪速度, 离最大功率点较近时, 采用小步长减少功率损失。
2 模糊控制的基本原理
2.1 确定输入输出模糊子集及论域
将语言变量分别定义为8个和6个模糊子集, 即:E={N B, N M, N S, N O, P O, P S, PM, PB};A={NB, NM, NS, PS, PM, PB}。其中N B, N M, N S, N O, P O, P S, P M, P B分别表示负大, 负小, 负零, 正零, 正小, 正大等模糊概念。并将他们的论域规定为14个和12个等级, 即:E={-6, -5, -4, -3, -2, -1, -0, +0, +1, +2, +3, +4, +5, +6};A={-6, -5, -4, -3, -2, -1, -0, +0, +1, +2, +3, +4, +5, +6}。A= (-0.058, 0.058) , e= (-50, 50) , 为实际值的变化范围, 通过量化因子把他们分别划归到模糊论域中。
2.2 隶属度函数
根据光伏系统的特点, 选择三角形作为隶属度函数的形状, 并且曲线距离原点越近, 曲线越陡;距离原点越远, 曲线越缓。占空比步长和功率差的隶属度函数如图3和图4所示。
2.3 模糊决策表
由光伏系统占空比和输出功率之间的特性曲线分析得到以下几条原则。
(1) 如果输出功率增加, 则继续向原来步长方向调整, 否则取相反方向。
(2) 最大功率点附近, 采用较小的步长, 减少搜索损失;最大功率点较远处, 采用较大步长, 以加快跟踪速度。
(3) 温度、日照强度等因素发生变化导致光伏系统功率发生较大变化时。系统能迅速地作出反应。
依据是光伏电池的输出功率是否能快速达到给定的要求范围, 应用IF A AND B TH EN C模糊规则, 建立模糊规则表如表1所示。
3 仿真实验
3.1 仿真模型
根据光伏阵列的数学模型, 通过Matlab/Simulink搭建MPPT模糊控制系统, 太阳能电池模型如图5所示。其中PV模块为光伏电池模型。主要的MPPT功能由模糊控制器实现, S函数实现D (n) =D (n一1) +a (n) 的功能。
3.2 仿真结果
仿真条件为:光伏电池表面温度T=25℃, 模拟外界变化因素, 日照强度A由600陡增到900, 量化因子取0.01, 取10。负载阻值R=1.568Q, 仿真时间6s, 延迟时间0.05s, 设仿真的最大步长0.025s, 功率输出如图6。
模糊控制器能根据日照强度实时调整占空比的步长。占空比的变化, 直接调节负载电压, 从而使负载功率也随之发生同方向的变化。将模糊逻辑控制用于光伏电池最大功率点的跟踪, 跟踪迅速, 且到达最大
4 结语
本文对光伏发电系统进行了建模分析, 采用模糊控制, 将占空比步长作为控制变量, 根据光伏功率变化的幅度对占空比进行自适应调整。仿真实验表明:依据光伏电池表面温度及日照强度等外界环境因素的变化, 所提出的模糊逻辑控制法跟踪性能良好, 容易实现, 解决了最大功率点附近震荡剧烈, 步长难于确定且功率损失严重等问题。运用模糊逻辑控制智能调整步长, 实现了实时跟踪。Simulink仿真结果表明该算法解决了常规算法中存在的问题, 并取得了良好的控制性能。
摘要:光伏电池的输出特性随负载及外界环境的变化而变化, 采用最大功率点跟踪电路可充分发挥光伏器件的效能。根据常用光伏发电系统控制的优缺点及最大功率点跟踪的基本原理, 本文提出了基于模糊控制具有在线参数调整的自适应占空比扰动法。当外界环境变化时, 仿真结果显示系统能够很好的跟踪此变化, 使系统始终工作在最大功率点附近, 具有很好的稳定性。
关键词:光伏电池,模糊控制,最大功率点跟踪,Matlab/Simulink
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跟踪发电 篇5
1 光伏电池原理及输出特性
光伏电池的原理是基于半导体的光伏特性效应将太阳辐射直接转换为电能[3]。
由图1 (a) 、图1 (b) 可知, 光伏电池是一种非线性直流电源。输出电流在大部分工作电压范围内相对恒定, 最终在一个足够高的电压之后, 电流迅速下降至0。
图2 (a) 、图2 (b) 分别为光伏电池在温度变化和日照强度变化下的P-V特性曲线。工作时由于光伏电池的输出特性受负荷状态、光照强度、环境温度等的影响而大幅度变化, 其短路电流与日照量几乎成正比关系增减, 开路电压受温度变化的影响较大, 从而使输出功率产生很大变化, 即最大功率点时刻在变化, 因此, 要想使光伏发电系统能够高效利用太阳能, 获取最大功率输出, 有必要跟踪控制最大功率点[4,5]。
2 HPSO-RBF神经网络算法
隐层基函数的宽度与RBF网络的泛化能力有直接关系, 宽度的选择既要考虑类内样本分散程度, 又要考虑类间距离[6]。在RBF神经网络中, 基函数的局部响应特性就是对同一类样本产生尽可能大的输出, 对其他类别的样本则产生尽可能小的输出。初始化基函数宽度的方法如下:
计算各聚类的类内分散程度dinneri, 计算公式为姨, , 即第i个聚类样本到类中心的平均距离。
计算类间距离公式为:, j=1, 2, ……且j≠i, 即距离Ci最近的中心为Ck。
基函数的宽度为:。
3 HPSO-RBF神经网络跟踪最大功率点
为避免出现计算饱和现象, 要对样本数据进行归一化处理, 使输入的样本数据在[0, 1]之间, 归一化公式如下:
其中, χmin和χmax分别为最小值和最大值。
RBF神经网络的输入向量为光照强度和温度[H, T]T, 输出向量为最大功率点的电压值, 电流值[Vmax, Imax]T。选取PMSE衡量预测效果, 其公式为[7]:
其中, e (k) 是第k个样本实际输出和网络预测输出功率的绝对误差, y (k) 是第k个样本的实际输出功率。
利用HPSO算法优化最近邻聚类算法的聚类半径, 粒子数都选取40, c1=2.8, c2=1.3, 收缩因子k=0.729 8, 粒子的初始位置ε随机取值区间为[0.2, 1.0]。选用RBF神经网络核对720组数据进行网络训练, 混合粒子群算法迭代10次后, ε=0.351, 确定RBF隐层的中心个数为18。720组测试数据的预测效果和实际工程中常用的PSO算法进行最大功率点跟踪比较如表1所示, HPSO-RBF算法的预测误差均在8%以下, 能够有效地预测出最大功率值。
选取测试一天中8∶00—16∶00每小时最大功率值的平均值的数据进行详细分析, 表2对HPSO-RBF与PSO这2种方法的性能进行对比, 结果表明, HPSO-RBF算法的预测误差均在5%以下, 能够有效地预测出最大功率值。图3和图4分别是PSO和HPSO-RBF的仿真曲线。由图3、图4可知, HPSO-RBF算法在最大功率点的电压、功率的预测都明显优于PSO算法的预测值。
注:实线是实际值, 虚线是预测值。
4 结论
将HPSO-RBF网络模型用于非线性时间预测, 可以看出, 该模型具有很高的辨识精度, 验证了该算法的有效性。将HPSO-RBF算法用于MPPT跟踪, 通过数值仿真试验, 与工程常用的PSO算法对比, 验证了HPSO-RBF的预测精度明显优于PSO算法。
参考文献
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跟踪发电 篇6
通常光伏发电系统MPPT由DC/DC变换器完成, 将光伏电池等效成直流电源, 电源内阻R随着外界环境的变化而变化, 变换电路视为外部负载。MPPT的原理就是实现阻抗匹配, 使变换电路作为负载与光伏电池的内阻实现动态匹配时, 光伏发电系统即工作在最大功率点 (MPP) 。
1 最大功率点跟踪控制方法的综合分析
1.1 恒电压法
恒定电压法实际上是把MPPT控制简化为稳压控制, 实现了光伏电池的稳压输出。图1所示为不同光强下光伏电池U-I特性曲线。
当光照强度较大且温度恒定时, 光伏阵列各曲线上最大功率点所对应的电压几乎都分布于一个固定值的两侧。因此, 该方法只需生产商提供MPP点对应输出电压, 即可进行最大功率点跟踪。
这种控制方法的优点是控制简单, 易于实现。但是恒电压法忽略了温度对光伏电池的影响, 当环境温差变化较大时, 输出电压也有较大的变化。因此, 恒电压法的缺点是控制适应性差, 只适合日照情况稳定的工作场合。
1.2 扰动观察法
扰动观察法的控制思路为首先扰动输出电压, 测量电压扰动之后的功率变化量, 若功率变化量为正, 则表示扰动方向正确, 可继续向相同的方向扰动;若扰动后的功率变化量为负, 则向相反的方向扰动。经过不断调整扰动方向和观察, 使光伏电池的工作点接近MPP点。
扰动观察法具有寻优原理简单, 被测参数较少, 较易实现等优点。然而该方法在到达MPP点附近后, 其扰动并不会停止, 其稳定工作点会在MPP点附近振荡, 这必然导致部分功率损失。同时该方法在日照强度突变时可能出现误判导致跟踪错误, 发生程序失序现象。
1.3 导纳增量法
导纳增量法避免了扰动观察法扰动方向的盲目性, 可以判断出工作点电压与MPP点之间的关系。在光伏电池功率电压特性曲线MPP点的两侧, 功率对电压的导数的极性相反。将功率公式P=UI求导, 并根据该极性关系, 可以得出在MPP点应满足:
上式可作为光伏电池实际工作点是否在MPP点处的判据。通过控制光伏电池的导纳增量和瞬时导纳之间的大小来改变控制信号, 从而实现MPPT控制。
导纳增量法可以使光伏电池的输出电压稳定地追随环境因素变化;同时该方法的控制稳定性较高, 可不受功率-时间曲线等因素的影响。导纳增量法的缺点在于控制算法较为复杂, 实现难度较高。
2 一种新的综合优化方法
本文提出一种将上述三种常用控制算法结合的MPPT综合优化法。首先在控制程序的起始阶段, 采用跟踪速度较快的扰动观察法, 选取较大的扰动步长, 使得光伏电池工作点快速的逼近MPP点;然后利用导纳增量法控制稳定性较好的特点, 使工作点稳定地跟踪到MPP点;最后采用恒电压法, 其抗干扰能力强, 可以使光伏电池稳定运行于MPP上;若起始阶段环境因素突变, 为了防止扰动观察法出现失序现象, 程序直接跳转到扰动方向明确的导纳增量法。MPPT综合优化法的程序流程图如图2所示:
该综合优化MPPT跟踪方法充分地利用了上述三种控制算法的优点;在MPPT跟踪过程中, 扰动观察法的跟踪速度要明显快于导纳增量法, 在MPP点附近, 导纳增量法的稳态性能优于扰动观察法;当外部环境未剧烈变化时, 恒电压法的电压是直接给定, 无需寻优, 可以实现稳压控制。
3 总结
本文对三种实用化程度较高的MPPT算法进行了比较分析, 提出了一种综合优化法, 该方法可以很好的平衡光伏发电系统对MPPT算法跟踪速度与跟踪精度的要求, 是对光伏并网发电系统最大功率点跟踪控制技术的一种有益探索。
摘要:本文对光伏并网发电系统最大功率跟踪问题进行研究, 对常用的三种最大功率点跟踪算法进行了综合分析, 并提出一种综合优化法, 该方法可以有效的提高光伏并网发电系统的效率。
关键词:光伏发电,最大功率点跟踪,综合优化
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跟踪发电 篇7
全球不可再生的化石能源储存量的有限性和人类社会延续发展对能源的无限需求的矛盾愈发激烈, 利用可再生能源成为解决这一矛盾的有效途径。太阳能作为可再生能源的一种, 其开发和利用受到了全世界的关注。光伏发电是充分利用太阳能的有效途径, 目前国内大部分光伏发电都允许并网运行更是为未来我国光伏发电的发展提供了条件。光伏列阵周围的建筑和数目以及光伏板上的灰尘等原因会造成光伏列阵的局部遮阴, 在这种情况下, 光伏列阵的输出特性就会发生不规则的变化, 输出功率会出现多个局部最大值点, 采用传统方法如爬山法、扰动观察法、电导增量法等就无法对局部最大值点和全局最大值点进行区分, 因此研究优化算法对遮阴情况下光伏列阵的全局最大功率点进行追踪具有重要意义。
1 光伏列阵研究
光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。这种技术的关键元件是太阳能电池。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件, 再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。
建立光伏电池的数学模型, 是研究光伏阵列输出特性的前提条件。对于大容量的光伏并网发电系统不便采用于物理机制的建模, 所以, 通常情况下采用光伏电池的外特性等效模型进行研究, 模型如图1所示, 模型是完全按照光伏电源的外特性等效而来。整个模型由恒流源Iph、反向二极管、串联电阻Rs和并联电阻Rsh构成。其中的Iph为光生电流, 其值就等于光伏阵列的短路电流, 表明了光伏阵列的外部环境的日照强度。
通过光伏阵列的等效电路图可以得出光伏阵列输出功率P:
光伏电池的制造商通常会在电池上详细的标出标准外界环境下的相关参数, 如光伏电池的开路电压Uoc、短路电流Isc、在最大功率点处的电压和电流Um、Im。所谓标准外界环境是指外温度为25℃、光照强度为1000W/㎡。
在Matlab/Simulink环境下对上述光伏阵列的输出特性 (I-U、P-U) 进行仿真分析, 标准工况下的光伏电池仿真模型如图2所示:
光伏列阵是由多个光伏模块组成, 将太阳能电池组件进行串并联组装成方阵, 串联的光伏组件电流相同, 每个组件都并联了旁路二极管;并联的光伏组件电压相同。在非局部遮荫情况时, 光伏电池的输出特性与光照强度和光伏电池表面的温度有关系, 下面分别假设表面温度不变但光照强度不同的I-U、P-U输出特性曲线和光照强度不变且表面温度变化的I-U、P-U输出特性曲线。
图3为表面温度不变的情况下, 光照强度变化的情况下的I-U、P-U的输出特性曲线。从图中可以观察出, 光伏电池的短路电流是随着光照强度增加的而增加。而光伏电池的开路电压则不随着光伏阵列的光照强度的变化而改变。
图4为相同光照强度不同的温度下I-U、P-U的输出特性曲线。从图中可以观察出, 光伏电池的短路电流是随着光照强度增加的而稍稍增加;而光伏电池的开路电压则随着光伏阵列的表面温度的增加而减少。
综上所述, 光伏电池的最大功率点在不同的外在环境下是不同的, 为了保证光伏电池始终工作在高效率状态, 必须对光伏电池的最大功率点进行跟踪。
光伏阵列通常安装在开阔、光照充足的地域, 在长期的使用中会受到尘土、落叶等落到电池表面, 形成阴影;现在的光伏屋顶系统, 结构和环境复杂, 随着环境变化, 容易产生局部阴影;另外, 大型光伏电站中的电池阵列安装间距不合理也可能产生阴影。当光伏列阵发生局部遮阴的情况时, 各个光伏组件接收到的光照强度不同, 导致光伏列阵的P-U曲线发生变化。输出曲线从单峰值曲线就变为多峰值曲线, 如图5所示。
从图5中可知, 当光伏阵列表面出现部分遮荫情况时, 输出P-U曲线会呈现多峰值的特性, 峰值最大的点称为为全局最大功率点, 其余的为局部最大功率点。
综上所述, 光伏电池的最大功率点在不同的外在环境下是不同的, 为了保证光伏电池始终工作在高效率状态, 必须对光伏电池的最大功率点进行跟踪。
2 最大功率点跟踪法
2.1 基本工作原理
根据光伏电池外特性的I-U, P-U曲线, 可知光伏电池的输出电流和功率都是关于电压的非线性函数。但是P-U曲线都是成先上升后下降的趋势的, 所以整条曲线只有一个最高点, 所以光伏并网系统只有在该最高点点对应的工作电压下工作才能输出最大功率。但是随着外界的日照强度、结点温度和负载的变化, P-U曲线也是变化的。在P-U曲线上只有一个最高点的, 理论上只要实时的调整光伏系统的工作电压, 就可以使整个系统始终工作在最大功率点, 提高光伏电池的转换效率。
本文采用前级DC/DC的Boost的变换电路为硬件基础的MPPT控制方法。DC/DC的Boost电路原理图如图6所示:
对图6进行简单的电路分析, 可以得出理想状态下的Boost电路的输入输出表达式是:
iV是Boost电路的输入电压, oV是电路输出电压, D是开关管S的占空比。
Vi由光伏阵列输送给Boost电路, Vpv为光伏阵列的输出电压, 那么Vi=Vpv, 则有;
由此可知, 可以通过调节开关管S的占空比D来调整光伏阵列的输出电压, 由于外界光照强度和结点温度的变化引起光伏阵列最大功率点变化时, 需要调整光伏阵列的输出电压去追踪最大功率点。在没有阴影的情况下, 光伏阵列的输出曲线只有一个拐点, 此拐点就是整条曲线的最高点, 即光伏电池的最大功率点, 最高点对应的工作电压是唯一的, 这种一一对应的关系, 就使得要追踪光伏阵列的最大功率点, 只需要对光伏阵列的输出电压进行适当的调整。基于DC/DC的前级Boost变换器的MPPT控制系统框图如图7所示, DC/DC变换器通过对光伏阵列的端口电压和电流实时采样并进行相关处理, 得到最佳端口电压的调节指令, 再用参考电压减去采样值信号, 将它们的差值送入PI控制环节进行处理, 在三角载波的调制作用下产生PWM波, 经过调制过的PWM波用来驱动开关管, 改变开关管的占空比, 实现对光伏阵列的输出电压的闭环控制, 从而实现最大功率点跟踪控制。
2.2 全局最大功率点跟踪方法
通过以上对光伏阵列的输出功率特性分析可知, 在光伏阵列出现局部阴影情况时的, 光伏阵列的P-V输出特性为多峰曲线, 传统的常规MPPT算法容易陷入局部最优。而粒子群算法在解决多峰函数问题方面具有稳定的收敛特性, 可以应用到具有多峰P-V输出特性的最大功率点跟踪控制中。
采用粒子群算法的最大功率点跟踪控制分为两个步骤, 第一步是采用粒子群寻优算法获得最优端口电压值, 第二步是用获得的最优端口电压值为指令信号对DC/DC电路进行调整。在粒子寻优阶段, 每个粒子都是一个潜在解, 通过适值函数评判其优劣, 通过速度更新公式改变位置, 直至收敛到最大功率点上。粒子的速度更新与学习因子和惯性系数有关。当惯性系数较大时, 粒子可能飞过最优解的区域, 从而错失对全局最优解的搜索, 而当惯性系数较小时, 会影响对于最优解的收敛时间。因此, 合理的惯性系数决定了粒子能否快速准确的找到最优解。
3 仿真与分析
本文采用Matlab软件进行仿真分析, 内部控制算法采用S函数编写。MPPT控制器输出的控制指令, 即PWM波, 被送到DC/DC直流变换器中。图9为光伏电池MPPT控制仿真图, 跟踪步长设置为2。
为了检测新型模拟退火粒子群算法在MPPT中的运用, 本文采取了对比的方式进行研究。光伏列阵运用多个光伏模块来实现, 将光伏模块的光照强度变为1000W/m2和600W/m2不等来模拟遮阴情况。
图9为采用新型算法时光伏列阵的输出功率曲线, 可以看出最大功率是在50W左右波动, 在0.01时攀升至最大功率输出。图10为采用单一粒子群算法时的光伏列阵的输出功率曲线, 在0.013时攀升至最大功率输出, 但输出只有33W左右, 是第一个极值点, 表明此时陷入了局部最优。通过此仿真证明了本文提出的改进的模拟退火粒子群算法可以跳出局部最优, 得到全局最大功率点。
4 结论
通过分析了局部阴影情况下的光伏阵列的输出特性, 提出了一种基于模拟退火粒子群算法的MPPT控制方法。该方法将模拟退火算法的思想融入到粒子群算法中, 提高粒子的探索能力, 可以实现全局最大功率点的准确快速跟踪。并且运用Matlab/Simulink仿真软件进行了仿真验证。
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跟踪发电 篇8
1 光伏电池特性
光伏电池无需外加电压,可以直接将太阳能转换成电能,并驱动负载工作。太阳能电池的工作原理是光生伏特效应,即吸收光辐射而产生电动势。根据光伏电池的工作原理,以及影响光伏电池工作效能的因素,可以用下式所示的数学方程来表示光伏电池的输出电流与输出电压的关系:
式中I为光伏电池板的输出电流(A);U为光伏电池板的输出电压(V);q为一个电子所含的电荷量(l.6×10-19C);K为波尔兹曼常数(l.38×10-23J/K),;T为光伏电池板表面温度(K);n为光伏电池板的理想因数(n=1~5);I0为表示光伏电池板的逆向饱和电流。
在Matlab中建立光伏电池数学模型[1],写成嵌入函数的形式,并根据数学模型,绘制不同辐照度和不同温度条件下的I-U、P-U曲线如图1所示。
从图1四组特性曲线可以看出辐照度主要影响太阳能电池的短路电流,温度主要影响太阳能电池的开路电压,特定辐照度和温度条件下光伏系统存在单峰值最大功率,这为进行最大功率点跟踪找到了理论依据。
2 光伏阵列MPPT原理
2.1 MPPT原理分析
光伏组件的输出存在着功率最大点,在特定的温度和光照条件下,组件能否工作在最大功率点取决于组件所带的负载大小,图2是用图解法得出光伏组件的工作点的示意图。其中a)图是光伏组件工作时的等效电路图,b)图中曲线为太阳能光伏组件输出的电流电压(I-U)曲线,直线表示负载电阻的I-U特性,二者的交点即为光伏组件的工作点,工作点的电压电流既要符合光伏组件的I-U特性又符合负载自身的I-U特性。如果两条线的交点不在最大功率点,此时负载和光伏组件就处于失配状态,光伏组件所产生的电能就没有被充分利用。外界的环境因素通常是无法人为改变的,温度和辐照度在一天中是变化的,方阵的输出特性也随之变化,要使光伏方阵始终能够输出最大功率,必须适应其所接负载的变化。通常的光伏系统最大功率跟踪器是一个DC/DC变换器,因此可以把光伏阵列等效看成直流电源,DC/DC变换电路看成外部负载。光伏方阵所接的等效负载是DC/DC变换器占空比D和其所带负载的函数,调节变换器的占空比就可以达到改变光伏方阵等效负载的目的,使之在不同的外部环境下始终跟随光伏阵列的内阻变化,两者动态负载匹配时就可以获得光伏阵列组件的最大输出功率,从而实现最大功率跟踪。
2.2 仿真分析
选择Solarex MSX60 60 W电池阵列,其主要参数Uoc=21.0 V,Isc=3.74 A,Um=17.1 V,Im=3.5 A,Pm=59.9 W。在Matlab中建立仿真模型,其中光伏电池采用嵌入函数形式。设置仿真时间为1 s,仿真算法为变步长ode45,辐照度为1 000 W/m2,温度为25℃,仿真模型如图3所示,使其外接电阻的变化范围为0~10Ω,观察输出功率的变化。
仿真分析发现当负载电阻在4.9Ω左右的时候取得最大功率,由此可以说明该太阳能电池模型的最佳匹配负载为4.9Ω。对照光伏电池的特性参数Um=17.1 V,Im=3.5 A可以计算得到Rm=Um/Im=4.89Ω。Rm是理论计算得到的当前工作条件下的最佳匹配负载,由此可见当外接负载的阻值等于光伏的电池的最佳匹配负载时,系统取得最大功率。与理论分析的结论是完全吻合的。
3 DC/DC变换电路
DC/DC变换器,亦称直流斩波器,其工作原理是通过调节控制开关,将一种持续的直流电压变换成另一种(固定或可调的)直流电压,其中二极管起续流的作用,LC电路用来滤波。常用的DC/DC变换电路有降压式(Buck)、升压式(Boost),文中选择Boost电路作为DC/DC变换电路。
3.1 Boost电路构成
图4为升压式变换电路,它由开关S、二极管D、储能电感L和滤波电容C等组成。当开关S导通时,电源向电感储存能量,电感电流增加,二极管截止,电容C向负载供电,此时UL=Ui。当开关S截止时,电感电流减小,释放能量,由于电感电流不能突变,产生感应电动势。感应电动势左负右正,迫使二极管导通,并与电源一起经二极管向负载供电,同时向电容充电。此时UL=Ui-Uo。所以,输出电压大于输入电压。这种变换器适用于蓄电池电压高而太阳能光伏输出电压低的情况。
Boost变换器的优点是:(1)输入电流连续,对电源的电磁干扰相对较小;(2)开关晶体管发射极接地,驱动电路简单。其缺点为:(1)输出侧二极管的电流是脉动的,使输出纹波较大;(2)电压比永远大于1,只能升压。
3.2 升压变压器工作原理
假设升压变换器电路中电感L值很大,电容C值很大,电流连续。Ui表示输入电压,Uo表示输出电压,iL为流过电感的电流。设Boost电路开关周期为T,占空比为D,0~DT时间内开关S开通时,其电路如图5 a)所示,输入电压Ui向电感L充电,同时电容C上的电压向负载供电。DT~T时间内开关S关断时,其电路如图5 b)所示,输入电压和电感L一起向电容C充电,并向负载提供能量。
在电流连续工作状态下电压关系[2]:在0~DT时间内,开关管导通,电感中的电流按照直线规律上升:
在DT~T时间内,开关管关断,电感中的电流线性下降,则:
式(2)与式(3)联立可得:
3.3 Boost电路阻抗变换
当光伏阵列采用Boost电路作为DC/DC变换电路时,考虑Boost电路输出负载为纯电阻的情况,且变换器的效率为100%,则可以对Boost电路阻抗的进行简单地变换。由式(4)可知Boost电路输入电压和输出电压关系Ui=Uo×(1-D),又由于变换前后功率守衡,所以Ii=Io/(1-D),由此可以求出等效电阻为:
其中:R'为Boost电路等效输入阻抗;D为开关占空比;RL为负载阻抗。式中不考虑Boost电路电感的自身电阻。
从式(5)可知,开关占空比越大,Boost电路输入阻抗就越小。当改变Boost电路开关占空比,使得其等效输入阻抗与光伏系统阻抗相匹配,则光伏电池将输出最大功率,这也是利用Boost电路实现最大功率跟踪的理论依据。
4 Boost电路实现最大功率跟踪仿真
建立仿真图形如图6所示,其中光伏电池模型、Boost电路均采用嵌入函数的形式[3],设置仿真时间为1 s,仿真算法为变步长ode45,使占空比在0~1之间变化,观察输出功率的变化。当负载电阻分别为100Ω和30Ω时得到P-D仿真曲线见图7。
从两组曲线上可以看出D在0~1之间变化,功率存在一个最大值,观察曲线发现当负载RL=100Ω时,D在大约0.78时获得最大功率,根据式(5)计算等效电阻为:R'=100×(1-0.78)2=4.84Ω。当负载RL=30Ω,D在大约0.6时获得最大功率,同样根据式(5)计算等效电阻为:R'=30×(1-0.6)2=4.8Ω,与前面理论分析的最佳匹配电阻4.9Ω十分相近。同时也说明完全可以通过调节Boost电路的占空比,达到最大功率跟踪的目的。
5 结语
论文分析了3部分内容:(1)光伏电池的I-U特性、P-U特性,表明太阳能电池确实存在单峰值最大功率点;(2)最大功率点跟踪原理,说明当负载阻值等于光伏电池的最佳匹配负载时系统即工作于最大功率点;(3)Boost电路结构和电压关系,并推导出Boost阻抗变换关系,得出只要改变Boost电路的占空比即可以改变等效阻抗。
最后得出光伏系统最大功率点跟踪方案,即改变Boost占空比使得负载的等效阻抗与光伏电池阵列阻抗相匹配。通过Matlab仿真验证理论分析的正确性和方案设计的可行性。
摘要:为有效地利用太阳能,必须进行最大功率点跟踪。分析了光伏电池特性,推导出Boost电路阻抗变换关系,给出了光伏发电系统最大功率点跟踪方案,即改变Boost占空比使得负载的等效阻抗与光伏电池阵列内部阻抗相匹配。利用Matlab软件对光伏电池、Boost电路进行建模,仿真结果验证了理论分析的正确性与方案设计的可行性。
关键词:太阳能电池,最大功率点跟踪,升压电路,仿真
参考文献
[1]禹华军,潘俊民.光伏电池输出特性与最大功率跟踪的仿真分析[J].计算机仿真,2005,22(6):248-252.
[2]曹旭阳.独立光伏路灯系统MPPT控制器设计[D].青岛:中国海洋大学,2007.
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