郑必伟陈庆彬毛行奎
　　
　　(福州大学电气工程与自动化学院，福建福州350108)
　　
　　摘要:太阳能电池作为光伏逆变系统最重要的器件之一,其光电转换效率的高低直接影响整个系统的性能以及成本。光伏电池的输出特性受光照强度及其工作环境影响很大,具有明显的非线性特点,因此需要对其最大输出功率点进行跟踪(MPPT)。基于光伏电池的直流物理模型,在MATLAB7.6的simulink平台下建立光伏模块模型,并基于Boost电路利用该模型对常见的三种MPPT控制方案进行仿真研究,仿真结果证明了这些方案的有效性及其优缺点。
　　　　
　　太阳能是空间最普遍的能源,取之不尽,用之不竭,是公认的最干净、最有发展前途的能源。该能源能够有效缓解石化能源危机、环境污染、偏远地区的供电等问题,许多国家纷纷投入巨资进行研究。光伏系统的光伏阵列是整个系统的核心,其输出特性具有很强的非线性,研究如何有效地对光伏阵列输出最大功率点进行跟踪已成为太阳能光伏系统技术研究领域的一个较大热点,而计算机仿真技术作为一种有效的方案验证手段,利用计算机对光伏系统一些控制方案进行研究也越来越得到广大业内人士的关注[1]。
　　
　　针对最大功率跟踪,国内外学者提出了许多不同的控制方案,目前最常见的控制方法有恒定电压法(CVT)、扰动观测法(P&O)、电导增量法、穷举法结合二次插值法等,各种算法具有其各自的优缺点[2]。本文首先建立光伏电池直流物理模型,该模型可以任意修改太阳辐射强度、环境温度、光伏模块等参数,可以正确仿真出实际光伏阵列的输出特性和大部分参数变化对整个系统产生的影响。MATLAB/simulink是一个功能非常强大的仿真平台,具有方便、快捷的模块化建模环境。在simulink平台下,对光伏电池的性能进行仿真研究,考虑了太阳辐射强度、环境温度等因素的影响,并利用建立的太阳能电池模型,在Boost电路上进行几种MPPT方案的验证。
　　
　　1 光伏电池simulink仿真建模
　　
　　光伏阵列的输出具有非线性特征,并且其输出受光照强度、环境温度和负载情况影响。在一定的光照强度和环境温度下,光伏电池可以工作在不同的输出电压,但是只有在某一输出电压值时,光伏电池的输出功率才能达到最大值[3]。典型光伏电池在不同辐射强度下的功率电压曲线及不同温度下的电压电流曲线如图1所示,由此图可以看出光伏电池的输出特性曲线是高度非线性的。
　　
　　光伏电池的等效物理模型如图2所示。

　　上述各式的各个变量或者常量参数的意义如表1所示。
　　
　　根据上述各式,在MATLABsimulink下建立的太阳能逆变系统光伏阵列的仿真模型如图3(a)所示,

图3(b)是该模块的封装图及对光伏阵列模块的输出特性进行测试的电路图。封装图上的T、R、Upv、Ipv分别表示环境温度、太阳辐射强度、光伏阵列的工作电压和输出电流,双击该模块可以进行光伏阵列的参数设置,其设置界面如图4所示[4]。
　　
　　仿真得到的不同辐射强度下的功率电压曲线和电压电流曲线如图5所示。
　　
　　由图可知,该光伏电池模型完全满足仿真要求,以下就利用该模型对太阳能光伏逆变系统的MPPT功能进行仿真[5]。
　　
　　2基于Boost的MPPT仿真
　　
　　最大功率点跟踪控制(MPPT)策略实时检测光伏阵列的输出功率,采用一定的控制算法预测当前工况下阵列可能的最大功率输出,通过改变当前的阻抗情况来满足最大功率输出的要求。这样即使光伏电池的结温升高使得阵列的输出功率减少,系统仍然可以运行在当前工况下的最佳状态。下面对三种常见的MPPT控制算法[扰动观测法(P&O)]、电导增量法、穷举与二次插值结合法)进行仿真研究。
　　
　　为了使光伏阵列能够输出最大功率,通常是将光伏阵列接在一个DC/DC变换器的输入端,然后通过控制变换器功率开关驱动的占空比来进行整个系统的阻抗匹配,从而寻优最大功率点,本文中仿真研究选用的功率电路为单管Boost变换器。
　　
　　2.1扰动观察法(P&O)
　　
　　所谓扰动观察法,就是通过对太阳能电池输出电压、电流的检测,计算得到太阳能电池当前的输出功率P,将其与前一时刻的功率做比较,从而确定给定参考电压UREF的调整方向。若△P>0,说明参考电压调整的方向正确,可以继续按原来的方向调整[6]。若△P<0,说明参考电压调整的方向错误,需要改变参考电压的调整方向,扰动观察法的程序流程图如图6所示。
　　
　　MATLAB\simulink中的仿真电路图如图7(a)所示,其仿真结果见图7(b)。
　　
　　（未完待续）

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