太阳能最大功率跟踪技术研究

【摘要】2 太阳能电池特点 太阳能电池发电受气候条件影响，输出功率随电池温度，太阳光强变化而变化，具有非线性特点（图1和图2）。 图1中，曲线1的温度最低，曲线3的温度最高。图2中，曲线...

摘 要：针对太阳能的功率特性，提出了最大功率跟踪的方法，同时分析了几种方法的特点，证明了最大功率跟踪技术的可行性。

关键词：太阳能；最大功率跟踪；微扰观察法；增量电导法

中图分类号：TN702文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）03-0285-02

1 引言

节约能源,保护环境已经成为人类可持续发展的必要条件。人们的注意力正转向再生能源的利用和开发。其中，太阳能发电已成为近些年研究的热点。但其发电效率较低成为制约发展的重要因素。目前，最大功率跟踪（MPPT）技术是提高发电效率的有效途径之一。

2 太阳能电池特点

太阳能电池发电受气候条件影响，输出功率随电池温度，太阳光强变化而变化，具有非线性特点（图1和图2）。

图1中，曲线1的温度最低，曲线3的温度最高。图2中，曲线1的光强最弱，曲线3的光强最强。可以看到，由于外界环境的变化是随机的，P-V曲线是多条漂移未知的曲线，不能通过一个固定的传递函数确定最大功率点，为了保证在一定的气候条件下，电池运行在极值功率点附近，最大功率跟踪技术必不可少。

3 最大功率跟踪的理论基础

分析图3所示的线性电路：

由此，可以看出，对于一个线性电路，当负载电阻和电源内阻相等时，电源输出功率最大。虽然太阳能电池和DC-DC转换电路都是非线性的，但是在其工作点附近很小的范围内，可以将它们看作是线性电路。但实际中，测量电阻比较复杂。考虑到电阻和电压存在一定的关系，可以把（2）式转换成dPR0dV=0，找到太阳能电池的最大功率。

4 最大功率跟踪算法的研究

近些年来，多种最大功率跟踪技术得到了深入研究。微扰观察法（简称P&O）和增量电导法(简称IncCond法)是目前比较流行的方法。

4.1 微扰观察法（P&O法）

微扰观察法实质是引入一个小的变化，然后进行观察，并与前一个状态进行比较，进而调节。

具体方法是：先测量太阳能电池第i时刻的电压Vi和电流Ii，由Pi=Vi×Ii计算出功率Pi。然后与第i-1时刻功率比较。根据比较的结果调节太阳能电池的工作点。这里引入一个参考电压VREF，当进行比较后，调解参考电压，使之逐渐接近最大功率点的电压。在调节太阳能电池工作点时，依据这个参考电压进行调节。

图中，Vi,Ii,Pi为第i时刻的电压，电流和功率。Vi-1,Pi-1为第i-1时刻的电压和功率。

从流程图中可以看出，采样第i时刻的电压Vi和电流Ii，计算出功率Pi，与第i-1时刻的功率Pi-1比较后。判断电压的变化，在参考电压VREF加（减）一个调整因子ΔV，然后进入下一次测量，比较。这种方法简单易懂，容易实现，是目前比较常用的方法。但是这种方法依赖于VREF初始值的设定，不适于气候快速变化的情况。当VREF初始值与最大功率点的电压相差较大，且调整因子ΔV设置不是很合理时，将会花较大的时间才能使工作点到达最大功率点，而且有可能会导致工作点远离最大功率点。

4.2 增量电导法（IncCond法）

微扰观察法通过调整工作点电压，使之逐渐接近最大功率点电压来实现太阳能电池最大功率跟踪，避免了微扰观察法的盲目性。

其原理如下：

假设太阳能电池输出功率为P

P=V×I(3)

方程（3）中，对V求导：

dPdV=d(IV)dV=I+VdIdV

(4)

假设最大功率点电压为Vmax

由图（1）和图（2）可知，当dPdV＞0时，V＜Vmax；当dPdV＜0时，V＞Vmax；当dPdV=0时，V=Vmax。

将上述三种情况带入方程（4），可得：

当V＜Vmax时，dIdV＞-IV(5)

当V＞Vmax时，dIdV＜-IV(6)

当V=Vmax时，dIdV=-IV(7)

可以根据dIdV与-IV之间的关系来调整工作点电压，从而实现最大功率跟踪。

图5为增量电导法流程图。图中，Vi,Ii为第i时刻的电压、电流。由于dV是分母，首先判断dV是否为0。如果dV=0,dI=0，则认为找到最大功率点，不需要调整。如果dV=0，电流变化量不为0，依据dI的正负调整参考电压。若dV不为0，则根据方程（5）、（6）、（7）对参考电压进行调整。

从以上分析看出：采用增量电导法，对工作点电压的调整不再是盲目的，即通过每次测量和比较，预测出最大功率点的大致位置，再根据结果进行调整。这样，即使在气候变化较快的时候，也不会出现远离最大功率点的情况。通过对比可知：在对太阳能电池进行最大功率跟踪时，增量电导法效果较好。但是由于其计算量比较大，需要记录的数据较多，必须采用高速处理器。

图5 增量电导法流程图

4.3 这两种方法中调整因子ΔV的确定

在微扰观察法和增量电导法中，均涉及调整因子ΔV的问题。ΔV的取值与能否很好的实现最大功率跟踪关系紧密。ΔV设置太大，导致跟踪精度不够，太阳能电池的工作点将始终在最大功率点附近；ΔV设置太小，虽然提高了跟踪精度，但是跟踪速度很慢，系统会浪费很多能量。

目前，ΔV的确定有很多方法，概括起来主要分为两类：（1）固定ΔV,(2)变化的ΔV。

比较简单的方法是依据经验采用固定ΔV。采用此法，设计简单，计算容易，但由于太阳能电池的输出功率存在非线性，跟踪精度和跟踪速度之间的矛盾很难较好的解决。

变化的ΔV则依据每次测量和计算的结果不断调整ΔV。当远离最大功率点时，增大ΔV，加快跟踪速度；当接近最大功率点时，减小ΔV，提高跟踪精度。

调整ΔV的算法有PID算法，自适应搜索算法，模糊算法，神经网络等。

参考文献

［1］凝铎，高继春.发展太阳能光伏发电的意义及前景［J］.西北轻工业学院学报，2002(20):1-2.

［2］C.Hua,J.Lin,and C.Shen,“Implementationof a microprocessor-controlledpeak-power-tra-cking system,”IEEETrans.Aerosp.Electron.Syst.,vol.32,pp.182-189.Jan.1996.

［3］Eftichios Koutroulis, Kostas Kalaitzakis, Member, IEEE, and Nicholas C, Voulgaris, “Development of a Microcontroller-Based, Photovotaic Maximum Power Point Tracking Control System.，” IEEE Transactions on Power Electronics, vol.16, No.1, pp.49-50, JAN.2001.

［4］C.R.Sullivan and M.J.Powers,“A high-efficiency maximum power point tracker for photovoltaic arrays in a solar-powered race vehicle,” in Proc. IEEE Power Electron. Spec. Conf.，June 1993,pp:574-580.

［5］A.de Medeiros Torres, F.L.M.Antunes, and F.S.dos Reis.“ An artificial neural network-based real time maximum power tracking controller for connecting a PV system to the grid,” Proceeding of IEEE the 24th annual conference on Industrial Electronics Society 1998,vol.1,pp:554-558.

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