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一种控制光伏系统最大功率点的方法M. Salhi, and R. El-Bachtiri摘要：在光伏系统中，为使其输出最大化而不受外界温度、光照辐射度以及所接电力负荷特性的影响，一种最大功率工作的跟踪技术得到了应用。在本文章中，我们认为光伏阵列提供电源。为最大化其输出功率，我们使用直/直变换的boost电路，并用PI调节器对其进行控制。控制器参数的整定采用Bode算法。此外，我们应用一个小型信号系统模型以获得系统输出的转换功能。理论值和仿真值都在本篇中有所展现，而且实验的结果具有决定性。关键词：光伏系统 ；最大功率点跟踪； 直/直升压斩波电路；PI调节器， 1 简介自20世纪初以来，电力行业普便把以“大机组，大电厂和大电网”为主要特征的集中式单一供电系统作为现代电力工业的发展方向。经过100多年的发展，这种集中式的单一供电系统已经具有相当大的规模，为世界经济的繁荣和人民生活水平的提高做出了巨大的贡献。从20世纪80年代末开始，世界电力工业出现了由传统的集中供电模式向集中和分散结合的供电模式过渡的趋势。近年来，以可再生能源利用为主的新型发电技术，主要是太阳能光伏发电和风力发电，还包括燃料电池发电等，凭借发电方式灵活，与环境兼容等优点得到了快速发展。光伏发电系统具有非线性的特征。其P-V特性 I-V特性如图1所示。光伏系统（以下称PV）的输出电压和输出电流的乘积的最大功率点称其为“MPP”。为了达到最大的利用率，PV平板必然要在其最大功率点处工作运行。然而，PV系统由于其光照辐射度、单元温度以及负荷的变换的影响，其运行点会偏离MPP。此时为了在PV系统和负荷之间插入最大功率工作点跟踪系统（即MPPT），它可以调节系统使其在任何的环境下，都可以工作在MPP处，并且提高了系统的利用率1。在现代工程中，许多MPPT的调节器使用微控制器和计算机以实现复杂的算法，而且还有部分使用人工神经网络。这些系统都有着十分良好的性能。然而它们过于昂贵并且这些方法均需要得到一套独立的、稳定的电能供给来维持其运行；因此它们只在高能量场合适合应用。另外一种算法基于利用公式 P/V=0 以搜索功作点，既由“P/V”产生的信号作为MPPT的搜索的方向。这就使得在电压和电流为连续信号的情况，决定最大功率点成为了可能。在最近几年，很多基于这种控制算法的MPPT得用应用和证明。在参考文献9和10中，推荐了一种类似的MPPT控制系统，其中同样含有boost电路以使得Iout/V的值为零，其中Iout为直直转换电路的输出电流。图1 PV系统的I-V P-V 特性在这种方法中，为了降低系统的复杂性，电池的电压设定了一个常量E，而且假定变流器为理想器件。因此，直直转换电路的输出功率Pb也就约为PV系统的功率P。同样的方法在文献11也得以体现， 其中电池电压设定为常数，并且将其与定值电阻Pb的串联。在文献12中考虑了boost电路的损耗，既在MOSFET晶体管中的损耗。在本文章中，经过重新考虑在文献9和12中所提出的实验实施方法。建议使用一种如图3所示的控制框图。为得到最大功率工作点，采用Boost电路用以连接电池和PV系统的输出。此时，MPPT控制器必须使得“P/V=0”，根据光照辐射度 和光电板的温度T调节占空比 则使上述控制得以实现。占空比为PI调节器提供的信号之一。为了合成PI调节器的相关参数，这里应用一个小型的信号系统模型以开发系统的转换功能。PI调节器的系统Kp和Ki由频率合成法以获得。该方法的概要方案如图3（ b）所示。伴随着PV板的输出电压和输出电流的测量，其输出功率以及功率对电压的偏微分可以相继得出，并将其偏微分与0相比较。误差信号作为PI调节器的的输入信号，进而向Boost电路发送控制信号VGS。其中： 在以上三式中，Ios , k , q , Isc , KI , , Isol , EGO , (=) , Ior , Rsh , Rs , 和T分别为单元反向饱和电流 ， 波兹曼常数（1.381e-23 J/K） , 电子电量（1.602e-19C ） , 在温度为25。C，光照强度为1000W/m2的情况下的短路电流，短路电流的温度系数，单位为W/m2的光照辐射度，光照电流，硅元件的带隙电压，理想系数，在参考温度Tr为298.18K的情况下的单元饱和电流， 并联电阻阻值，串联电阻阻值，单元的开氏温度值。PV板的输出功率P=VI，在理想工作点，可证明 故又可出：其中，A = q/(kTNcell) , Ncell为串联单元的数量。在本文章中，根据SM55建立PV系统模型。它由36个相连的单晶单元串联而成。其在标准环境（光照辐射度为1000W/m2，上午，太阳光谱，单元温度为25。C）下的测量的铭牌相关参数如表1所示。其他的参数的值如下图4 PV模型的等效电路表1：PV模型在标准测试环境下的相关特性参数符号相应参数参数值T单元温度25CVo开路电压21.7VIsc短路电流3.45AImpp最大功率电流3.15AVmpp最大功率电压17.4VPmax最大功率55WKI短路电流的温度系数0.0004A/KB. PI调节器的频率合成在这里我们可以推断，从连续模型的等效电路（图2（b）中，可以得到下列等式：其中，rL , RDSon , Rb和Vs分别为，电感阻抗，晶体管在打开状态时候的阻抗，电池阻抗，二极管的电压阈值。现在对系列等式（8-11）在理想工作点处进行扩展，在这里，对于每一个定义工作点的集合V,IL , I , Iout的q值，在这里都标记为q=qmpp+q。在稳定的状态时，有对于理想工作点附近的小变化的系统，可以用下面的控制图进行表示。 图5 系统的系统控制框其中y(t)=PV(t) , G0(s)= K0R0(s)s . K0为静态的增益，R0(s)为有理分式，并且R(0)=1，为积分阶数。 其中 如今，在MPPT工作点的搜索上已有了多种方法，其中有查表法（“look-up table”methods），扰动观察法（perturbation and observation），电导增值法(Incremental Conductance Algorithm)，动态法（dynamic approach）等等 对于MPPT的控制器，其控制的主要任务就是维持P /V=0 。使得输出功率对电压偏导为零的相应电压值，可由电导增值法计算得出，为使输出电压改变，由于光伏系统为直流系统，这里可以利用Boost电路进行升压的斩波。同时使用PI调节器调节输出电压与最大功率点误差，并通过电压比较器和触发电压对MOSGFET的占空比进行PWM调制，以得到相应的电压，使得光伏系统运行在最大功率点。3、仿真方法利用Mablab中的Simulink，我们可以搭建该文章所提及的系统模型。其仿真模板在图6中得以表示。在PV系统的模型模块中，应用等式（1-3），而在变流器和电池模型中,应用等式（8-11）。这里提倡使用一种能够使PV系统在不同的光照辐射度和温度下保持在理想工作点的控制电路。该电路图如图7所示。图6 仿真系统的框图 图7 MPPT追踪电路框图四、控制系统的流程控制系统的流程图在图2（a）和图3（b）已经展示出来。在控制电路中，直直变流电路包含一个RFP50N06型的电力MOSFET，其额定值为60V 50A，而且RDSON = 0.022 。回扫二极管D 具有快速关断的功能。在电路的输入端，电感线圈缠绕在铁芯上，并带有一定的气隙，以此来防止可能由较大的直流电流造成的饱和。在输出侧，直直变流电路连接在两个12V/85Ah的电池上并为其充电。MPPT控制系统包括三大部分，分别为PI调节电路、比较器和PV输出功率运算程序电路。其中运算电路应用AD633JN集成电路来实现乘除的信号运算。为了保证更高的精确度，可以应用霍尔元件来提取PV系统的输出电流。其次，在运算电路中，应用微分器提取PV系统电压追踪最大功率点的电压。此外，该控制系统还应用集成电路NE555振荡器来获得MOSFET的占空比。五、结果和相应的讨论A理论值基于博得方法采用频率合成法获得的PI控制器的增益和积分常数分别为Kp=0.01 ， T=1.8ms 9.在Boost电路中，L=1mH ， 并选择输入电容C=4.7mF 16.对于不同的光照辐射度和温度下，理想的PV系统的输出电压Vmpp和输出功率Pmpp如表2所示表2 在不同的光照和温度下的输出电压Vmpp和输出功率Pmpp的理想值（W/m2）和T(K)的值Vmpp(V)Pmpp(W)=100 T = 298.1814.254.393=1000 T = 298.1817.3954.80=1000 T = 320.1815.6548.61=100 T = 320.1812.313.715其中，转换频率为15KHz。B.仿真结果在这里我们应用仿真来展示系统对不同的温度和光照辐射度剧烈变化的响应。为达到以上目的，光照辐射度和温度T分别初始化为100W/m2和298.18K，并且分别在0.02s和0.05s时切换成1000W/m2和320.18K。（如图8（a）和8（b），反之亦然。也就是说，在0.02s和0.05s处将光照辐射度和温度分别从1000W/m2和320.18K切换回100 W/m2和298.18K。由仿真得到的PV系统的输出功率和输出电压的理想如表3所示。观察表2和表3，可以明显地看出，一方面PV系统的输出功率和输出电压的平均值与Pmpp和Vmpp十分接近。另一方面，由仿真得到的数据与C语言程序得到的数据几近吻合。MPPT特性的仿真表现出了系统的稳定性。由于直直换流器切换工作的影响，数据会在理想值的上下振荡。表3 在不同的光照和温度下的输出电压Vmpp和输出功率Pmpp的理想值（W/m2）和T(K)的值Vmpp(V)Pmpp(W)=100 T = 298.1814.254.396=1000 T = 298.1817.4154.83=1000 T = 320.1815.6648.64=100 T = 320.1812.313.549C实验结果在仿真的基础上，现应用上述方法进行实验。实验电路包路MOSFET晶体管，快速切换的二极管，单电感的Boost电路。在没有测量光照辐射度的情况下，为了履行经验，我们进行了如下的试验：在黑屋中（没有风以及日光），用灯炮型号为EJH24V250W的悬挂式探照灯向PV阵列提供给定的光照（I）以及温度(TI285K)。在这种情况下（I和TI被认为是不变的），经测量可得，一方面开路电压V0（=19.5 V）短路电流Isc（80.5mA）.另一方面，在变换负荷的情况下我们也可以得到一系列不同的输出电压和输出电流。测量的结果可以用来绘制P-V特性曲线，进而得到在光照强度为I以及温度为TI 最佳的工作点“MPPI”（如图10所示）首先，我们将直直变流器的输入与PV模型连接，其输出与电池相连。其后，使用PWM输出信号VGS去调控MOSFET的门极。MPPT跟踪器使得工作点为理想工作点。实验结果展示在图10，图11（a），图11（b）和图12中。在光照强度为I以及温度为TI的情况下，使用P-V特性，PV系统的理想输出电压和理想输出功率的响应在MPPI 处为：VmppI=12V PmaxI=717.6mW 测得的响应电流为59.8mA。应用MPPT跟踪，我们得到了最大功率电压(图11（a）)Vmpp2 = 12.5V和最大功率电流Impp2=59mA(图11（b）)的理想工作点。所以，最大的输出功率响应为737.5mW。这些结果表示在MPPT控制系统的应用之下，PV系统的输出功率，输出电压，输出电流分别提高2.77% ， 4% ， 1.36% 。 六 结论PV系统可在使用MPPT跟踪系统的情况下可使其输出功率最大化。其中包括，由控制系统驱动的、连接在PV输出和负荷之间的能
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