考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略

赵兴勇，张慧生，王凯武，荀之，王帅

（1.山西大学电力工程系，山西太原 030013；2.国网山西省电力公司临汾供电公司，山西临汾 041000）

考虑局部阴影的光伏阵列MPPT优化控制策略

赵兴勇1，张慧生2，王凯武2，荀之2，王帅1

（1.山西大学电力工程系，山西太原 030013；2.国网山西省电力公司临汾供电公司，山西临汾 041000）

针对局部阴影下光伏阵列出现多峰值输出的情况，提出一种优化粒子群算法与模糊控制扰动观察法相结合的最大功率点追踪方法。利用优化粒子群算法在全局范围内寻找极值点及最大功率点；通过设置语言变量、定义模糊子集及模糊控制推理，进行跟踪调节和稳定控制，实现光伏系统最大功率输出。提高了搜寻精度，缩短了搜寻时间，避免了在最大功率点处的震荡。仿真结果验证了所提算法的有效性和合理性。

光伏阵列；局部阴影；模糊控制；最大功率点追踪；多峰值

光伏发电具有清洁、可再生、取之不尽等特点，正逐步成为世界能源组成中的重要部分。我国的光伏发电产业发展迅速，人们对光伏发电的研究取得了众多成果，逐渐进入实用化阶段。在光伏发电系统中，光伏电池的输出功率受温度、光照强度等外界条件的影响，具有较强的非线性特点。为了最大限度地将光能转变成电能、降低成本，寻找光伏电池最优工作点，即最大功率点追踪技术就成为光伏发电的关键技术[1]。对于在统一光照情况下的单峰值最大功率点追踪技术，国内外科技人员研究较多，也比较成熟，并已取得满意的控制效果，主要有电导增量法、扰动观察法和模糊控制法等[2-3]。但是，当光伏阵列遇到局部遮挡或不同特性的光伏组件组合时，就会呈现出多峰值的特点[4-5]，在这种情况下，单峰值MPPT方法会陷入局部最优，而非全局最优的窘境，影响光伏系统的效率，因此，研究多峰值MPPT方法就显得非常迫切。

国内外研究人员对于多峰值MPPT进行了大量的研究。文献[6]采用粒子群优化算法在全局范围追踪最大功率点，但追踪精度不高；文献[7-8]采用模糊控制法追踪最大功率点，但其拓扑结构过于复杂；文献[9]采用基于导数等面积的全局最大功率点追踪方法，但导数及状态方程的应用，对搜寻速度有一定的影响；文献[10]采用基于禁忌搜索法的最大功率点追踪方法，但实现方法较为复杂。文献[11]采用两阶段控制法，先找最大功率点邻域，再逐渐靠近，但需要在线测量开路电压和短路电流，另外，对超过两峰值的情况，这种方法会失效；文献[12]在单峰值MPPT算法的基础上，提出4步骤全局MPPT控制算法，但对曲线的分区及定界过于繁琐；文献[13]提出短路电流脉冲法，但功率曲线扫描时间过长，对后级电路影响较大。使得它们的应用范围受到一定的限制。

本文在分析局部阴影情况光伏阵列多峰值特性的基础上，提出一种基于粒子群算法和模糊控制扰动观察法相结合的MPPT控制方法，利用粒子群算法全局寻优能力追踪多峰值光伏发电最大功率点，通过模糊控制扰动观察法，提高搜寻精度，同时还设计了一种有效迭代终止策略，避免在最大功率点附近震荡。

1 局部阴影下光伏阵列的多峰值输出特性

光伏电池将太阳能转化成电能，单个光伏电池的等效电路如图1所示[14]。

图1 光伏电池等效电路Fig.1 Equivalent circuit of PV cell

输出特性可以用式（1）表示

式中：Iph为光生电流；Id为反向饱和电流；Rs，Rsh分别为光伏电池的串联和并联电阻；U，I分别为输出电压和电流；T为电池温度；q为电子电荷量；A，K为常数。

电池的输出特性受光照和温度的影响，当光伏阵列出现局部阴影（电池被云或建筑物遮蔽）或局部损坏时，为了限制热斑效应，光伏电池上都要反向并联一个二极管，这使得光伏阵列的输出特性发生较大的变化，在P-U曲线上出现多峰值，即有局部极值，如图2所示[14]。

图2 光伏阵列P-U特性曲线Fig.2 P-U curve of PV array

2 最大功率追踪控制策略

2.1 粒子群优化算法

粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法，结构简单，能够有效地优化各种函数。在PSO算法中，每个寻优个体被称为一个粒子，每个粒子代表一个潜在的解。利用PSO算法进行光伏发电最大功率点追踪可分为两步，一是粒子群寻优，另一是最大功率点追踪。粒子群优化目标函数是光伏阵列的输出功率，粒子变量为光伏阵列电压。在基于Boost电路的MPPT结构中，设Boost电路的占空比为D，则当D=0时，可求得开路电压。为了减小系统趋于稳态时的功率震荡，迭代的终止条件选为粒子之间最大电压差小于开路电压的0.01%；同时，通过尽量选择初始值在可能的极值点附近，以避免粒子算法陷入局部寻优的困境中。

当阴影情况或光照强度发生变化时，光伏阵列的输出特性也会发生相应的变化，需要重新启动MPPT算法，从而使系统稳定在新的最大功率点，重启条件如式（2）所示：

式中：ΔPref为功率变化量阈值，取值范围为：0.10～0.20之间；P（t），P（t－1）分别为相邻两次迭代功率值。PSO算法速度快，寻优能力强，调整参数方便灵活，但寻优精度不高。

2.2 模糊控制扰动观察法

模糊控制能够很好地限制参数的取值范围及灵敏性，该方法由如下3个过程组成：

1）确定语言变量及定义模糊子集：上一时刻的占空比扰动值α（t－1）与本时刻的功率变化值ΔP（t）选为输入语言，本时刻的占空比扰动值α（t）为输出语言。ΔP（t）和α（t）的模糊子集分别定义为：

式中：NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB分别为负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大。

2）隶属函数的选取：功率变化的隶属度，误差较小时，采用分辨率较高的模糊控制；误差较大时，采用分辨率较低的模糊控制。步长的隶属度，当步长输出接近零时，采用较陡的隶属度函数，远离零点时，采用较缓的隶属度函数。

3）模糊推理原则：①远离最大功率点时，采用较大步长，接近最大功率点时，采用较小步长；②若输出功率保持增加，扰动方向不变，否则，向相反的方向扰动；③对于外界环境的剧烈变化，系统能够快速做出响应。

2.3 复合控制原理及策略

鉴于粒子群优化算法搜寻精度不高，在最优点附近可能出现震荡的现象，因此，引入模糊控制提高搜索精度，具体求解思路为：利用粒子群优化算法找到最大功率点的初始位置，在定义语言变量及模糊集的基础上，利用模糊控制扰动观察法继续寻优，将功率变量及占空比输入最大功率点控制电路，使系统稳定工作在最大功率点。原理框图见图3。

图3 复合控制原理Fig.3 Flowchart of hybrid control

复合算法的求解主要包括如下2个步骤。

1）粒子群寻优：初始化粒子群参数；确定目标函数；计算适应度函数；得到满足条件的最优解，并确定初始占空比。

2）模糊控制寻优：确定语言变量、隶属度函数、模糊子集；制定模糊推理逻辑；调整比例因子；确保系统稳定工作在最大功率点。

复合算法流程见图4。

3 仿真分析

以3个光伏电池组成的光伏阵列为例。设光伏阵列的温度为25℃，光照强度分别为1 000 W/m2，800 W/m2，600 W/m2。

粒子群优化算法初始参数设置如下：种群数量为20个粒子，维数为2，粒子飞行的最大和最小速度分别为1和0.3；2个学习因子分别为1和2。

光伏阵列在局部阴影下的P-U特性曲线如图5所示，系统有3个功率极值点，一个最大功率点。最大功率点对应的功率和电压分别为Pmax=173.1 W和 Umax=52.3 V。

图4 复合算法流程Fig.4 Flowchart of hybrid algorithm

图5 光伏阵列P-U曲线Fig.5 P-U curve of PV array

粒子群优化算法寻优结果如下：

经过模糊控制的扰动观测法，提高搜寻精度，最终寻优结果光伏阵列输出功率和电压，分别见图6、图7。

图6 光伏阵列输出功率Fig.6 Output power of PV array

图7 光伏阵列输出电压Fig.7 Output voltage of PV array

由图6，图7可见，光伏系统的输出功率为170.8 W，电压为52.3 V，并且稳定在该点，震荡较小。为了便于比较，图6、图7中同时给出粒子群优化法的搜寻结果，搜寻精度和时间明显比复合控制差。可见，粒子群优化算法（PSO）与模糊控制相结合（PSO and FC）的MPPT方法，在解决光伏阵列多峰值问题时，能够避免局部寻优困境，同时可以提高寻优的精度。

4 结论

本文在分析阴影条件下光伏阵列P-U输出曲线多峰值特性的基础上，提出基于粒子群优化算法和模糊控制扰动观测相结合的MPPT算法，在粒子群优化算法全局寻优的基础上，利用模糊控制的扰动观测法，减少了寻优时间，并提高寻优精度。仿真结果表明，本文提出的MPPT算法，能够在局部阴影条件下，准确搜寻到全局最大功率点，验证了所提方法的可行性和有效性。

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（编辑 徐花荣）

Optimal Control Strategies of MPPT of Photovoltaic Arrays Considering Partial Shadow

ZHAO Xingyong1，ZHANG Huisheng2，WANG Kaiwu2，XUN Zhi2，WNAG Shuai1
（1.Department of Electric Power Engineering，Shanxi University，Taiyuan 030013，Shanxi，China；2.Linfen Power Supply Company，State Grid Shanxi Electric Power Company，Linfen 041000，Shanxi，China）

In view of multi-peak characteristics of PV array output under partial shaded condition，a novel control method，which combines particle swarm optimization（PSO）algorithm with fuzzy control perturb and observation（FCP&O）algorithm，is proposed in this paper.The globally maximum power point and extreme values are found by PSO algorithm；by setting the language variables，defining fuzzy subsets and fuzzy control reasoning，the tracking adjustment and stability control is realized by using FCP&O algorithm for the maximum power output of PV generation system.With this method，the search accuracy is improved，and the search time is shortened and the shock at the maximum power point is also avoided The correctness and effectiveness are verified by simulation results.

photovoltaic array；partial shadow；fuzzy control；MPPT；multi-peak

2014-09-18。

赵兴勇（1965—），男，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向为智能微电网、分布式发电及电动汽车控制等；

张惠生（1964—），男，高级工程师，主要科技管理、电网安全运行与控制方面的工作；

王凯武（1971—），男，工程师，主要从事继电保护及科技管理方面的工作；

荀 之（1982—），男，工程师，主要从事配电网运行方面的工作；

王 帅（1990—），男，硕士研究生，主要研究方向新能源发电、智能微电网。

国网山西省电力公司科技项目（05161A）。

Project Supported by State Grid Shanxi Electric Power Company（05161A）.

1674-3814（2016）11-0114-04

TM914

A