基于微电网直流母线电压的正弦扰动MPPT法

时间：2024-08-31

姜茂林，张继勇

(扬州大学电气与能源动力工程学院，江苏扬州，225127)

0 引言

工业化的加速促进了经济发展的同时也扩大了对资源的开采，煤炭、石油储备告急，新能源的发展刻不容缓，太阳能、风能、水能越来越受到人们的重视。2019年底，全世界太阳能发电容量高达586GW，中国太阳能发电容量达到204GW[1]，处于快速发展阶段。与火力发电相比，光伏发电呈现分布式且靠近负荷，但是不能直接并网。数量多且分散的特点让微电网孕育而生，微电网可根据电网状况切换并网、离线模式，不受电网故障影响。在郊区、山区、海岛等地，充足的太阳能可让当地居民自给自足。

地球每天接收的太阳能能量时当前全球发电量总和的20万倍，是地球每天消耗能源总量的200倍，太阳能取之不尽、用之不竭。我国西部地区太阳能极其丰富，东南沿海次之，四川盆地较低。2015年年底，我国已有11个省光伏装机量超过1GW，并入35kV及以下电压等级的达到13.63GW，并入10kV及以下电压等级的达到4.73GW。随着光伏发电技术的不断完善，光伏发电开始走进居民家中，电网与互联网相结合，智能电网孕育而生。虽然太阳能丰富且清洁，但是受季节、地理位置、时间限制，发出的功率不稳定，加上储能系统和逆变系统成为微电网，较好地实现了光伏的削峰填谷。处于孤岛模式时，微电网中直流母线电压的数值决定着系统的稳定，当光伏不足或负载过多时，直流母线降压，可通过储能补充实现直流母线电压的稳定；但是当光伏过剩亦或负载过低时，直流母线升压；无法通过储能来降低直流母线电压，此时必须依靠改变光伏MPPT工作点降低光伏功率来降低直流母线电压，保证系统的稳定。

一般来说，在为光伏系统设计最佳 MPPT 技术时，有几个关键问题，包括成本、效率、能量损失和实施类型。考虑到这些，人们为光伏系统开发了多种MPPT方法，可分为两类：经典方法：如扰动观察（P&O）、增量电导（IC）、和分数开路电压；人工智能技术：如神经模糊、模糊逻辑、遗传算法(GA)、粒子游动乐观(PSO)、滑动模式和神经网络(NN)。文献[3]提出了一种改进的最大功率点跟踪技术，该技术使用用于光伏阵列算法；文献[4]通过添加模糊认知网络改进了传统的FLMPPT方法。虽然这些提议减少了MPP周围的振荡并避免了辐照度变化期间的漂移问题，但由于额外的步进控制单元，它们的实现变得更加复杂；文献[5]提出了基于不对称模糊函数过程的最大功率点跟踪，以最大限度地减少传统 FL-MPPT的较长处理时间；文献[6]利用灰狼优化算法和径向移动算法等智能控制算法，在复杂环境条件下可以准确实现MPPT。本文设计了一种基于直流母线电压的正弦扰动MPPT算法，较好地控制了直流母线电压。

1 太阳能电池模型

1.1 太阳能电池电图

等值电路图如图1所示，PN结由PN结合部分和串联电阻Rs组成，Rs为考虑横向电流的等效电阻。图1中的圆圈加箭头的符号表示太阳能电池电势，它产生的光电流为Iph，相当于二极管整流电路的正向电流，Rsh为分路电阻，补偿由PN结缺陷造成的漏电流Ish，其方向与Iph相反。负载RL上流过的电流为IL，则用公式表示的太阳能电池发电状态的电流方程式为，式中Iph为光电流；ID为PN结的正向电流；Ish为PN结的漏电流。由电压表示的太阳能电池等值电路的基本方程式为：UJ= UL+ ILRs，

图1 太阳能电池的等值电路

式中，UJ为PN结合部的端电压；UL为负载RL两端的电压；IL为负荷电流。

式中，A为与PN结材料特性有关的系数；B为与PN结材料特性有关的系数；k为波兹曼常数；T为绝对温度；Rsh为考虑PN结缺陷的分路电阻；q为电荷电量，

1.2 电池输出特性

太阳能虽然资源丰富，但是其能源密度低，且受时间影响较大，所以要使输出功率最大，找到光伏发电最大功率点是光伏发电重要的一步，即光伏发电最大功率点的跟踪。如图2所示，电压与电流并非为线性关系，随着电压的增加，电流减小的越快。随着光照强度的增加，电压与电流的曲线各不相同，但是光照强度的固定代表着最大功率点的固定，即一个光照强度对应着一个最大功率点。

图2 不同光照下的I-V图像