资料介绍
基于改进型单纯形加速法的变步长MPPT控制算法:结合光伏并网系统控制特点,针对单纯型加速法的不足,提出一种新的基于改进单纯型最大功率点跟踪(MPPT—Maximum Power Point Tracking)优化算法,设计在线步长调节,改变电压收敛速度。利用PSIM仿真软件构建通用型光伏矩阵模型,模拟任意参数的光伏阵列,动态跟踪光照强度、环境温度的变化,应用于单相光伏并网系统。仿真结果表明,相对于常规MPPT控制算法,结合了优化技术的变步长MPPT算法能快速准确跟踪最大功率点,系统波动小稳定性高。
关键词:光伏并网系统;改进型单纯形加速法;功率跟踪;优化算法;变步长;
光伏发电是当前利用太阳能的主要形式之一[1],但光伏系统受外界温度、光照强度影响显著,导致光伏阵列不能持续工作在最大输出功率点,降低能量转换效率。为了提高太阳能利用率和系统稳定性,最大输出功率追踪(MPPT)成为非常关键的问题[2]。
国内外关于最大输出功率点跟踪算法有很多种,可分为非自寻优和自寻优两大类型[3]。非自寻优方法控制复杂,在实际中很少采用。自寻优算法目前主要包括固定电压法、登山法、增量导纳法等等[4]。融合各种算法优点结合现代控制策略和方法,衍生出多种新颖的最大功率跟踪算法,与优化控制技术相结合是其中一类设计模式。优化设计方法包括准则法和数学规划法,其中数学规划法是将优劣的标准量化为目标函数,调整变量反复迭代求取目标函数极值点。本文将结合光伏系统控制特点,讨论以改进型单纯形加速法为基础的变步长最大输出功率优化跟踪算法。
2 基于单纯形加速法的MPPT控制算法
光伏电池I-V特性与太阳辐射强度S、环境温度T有极大关系,依据电子学理论的光伏电池等效数学模型可以表述为I=g(V,S,T)。根据太阳电池电气特性,忽略串联电阻效应,在任意太阳辐射强度、环境温度下光伏电池输出功率[5]:
(1)
其中:P是光伏阵列输出功率,是一个连续可导的非线性函数。I是光伏阵列输出电流;V是光伏阵列输出电压IL是光生电流;ID0是二极管反相饱和电流;q是电荷电量;n是二极管性能指数;k是波兹曼常数;TC是太阳能电池温度。
太阳能电池的P-V特性如图1所示,在整个电压范围内功率曲线为单峰函数,太阳能电池在任何时刻都存在一个最大功率输出的工作点,这个功率点对应唯一的电池输出电压,求取曲线的最大值也就是计算dP/dV最小值的过程,属于无约束多变量的最优化控制方式。无约束多变量函数的优化方法有多种形式,例如共轭梯度法、牛顿法、单纯型加速法等。文献[6]以传统梯度法为基础逐步逼近函数最小值,实现光伏阵列输出功率快速跟踪。就优化控制方法而言,梯度法是沿着目标函数某一方向进行搜索,虽然在远离极值点地方每次都可能使目标函数有较大的下降,但在接近极值点的地方,由于锯齿现象将导致每次迭代行进距离缩短,因而收敛速度慢,在搜索精度要求高时有可能搜索不收敛。
关键词:光伏并网系统;改进型单纯形加速法;功率跟踪;优化算法;变步长;
光伏发电是当前利用太阳能的主要形式之一[1],但光伏系统受外界温度、光照强度影响显著,导致光伏阵列不能持续工作在最大输出功率点,降低能量转换效率。为了提高太阳能利用率和系统稳定性,最大输出功率追踪(MPPT)成为非常关键的问题[2]。
国内外关于最大输出功率点跟踪算法有很多种,可分为非自寻优和自寻优两大类型[3]。非自寻优方法控制复杂,在实际中很少采用。自寻优算法目前主要包括固定电压法、登山法、增量导纳法等等[4]。融合各种算法优点结合现代控制策略和方法,衍生出多种新颖的最大功率跟踪算法,与优化控制技术相结合是其中一类设计模式。优化设计方法包括准则法和数学规划法,其中数学规划法是将优劣的标准量化为目标函数,调整变量反复迭代求取目标函数极值点。本文将结合光伏系统控制特点,讨论以改进型单纯形加速法为基础的变步长最大输出功率优化跟踪算法。
2 基于单纯形加速法的MPPT控制算法
光伏电池I-V特性与太阳辐射强度S、环境温度T有极大关系,依据电子学理论的光伏电池等效数学模型可以表述为I=g(V,S,T)。根据太阳电池电气特性,忽略串联电阻效应,在任意太阳辐射强度、环境温度下光伏电池输出功率[5]:
(1)
其中:P是光伏阵列输出功率,是一个连续可导的非线性函数。I是光伏阵列输出电流;V是光伏阵列输出电压IL是光生电流;ID0是二极管反相饱和电流;q是电荷电量;n是二极管性能指数;k是波兹曼常数;TC是太阳能电池温度。
太阳能电池的P-V特性如图1所示,在整个电压范围内功率曲线为单峰函数,太阳能电池在任何时刻都存在一个最大功率输出的工作点,这个功率点对应唯一的电池输出电压,求取曲线的最大值也就是计算dP/dV最小值的过程,属于无约束多变量的最优化控制方式。无约束多变量函数的优化方法有多种形式,例如共轭梯度法、牛顿法、单纯型加速法等。文献[6]以传统梯度法为基础逐步逼近函数最小值,实现光伏阵列输出功率快速跟踪。就优化控制方法而言,梯度法是沿着目标函数某一方向进行搜索,虽然在远离极值点地方每次都可能使目标函数有较大的下降,但在接近极值点的地方,由于锯齿现象将导致每次迭代行进距离缩短,因而收敛速度慢,在搜索精度要求高时有可能搜索不收敛。
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