光伏并网发电系统的建模与仿真.docx

光伏并网发电系统的建模与仿真 0 最大功率跟踪mppt 太阳能广泛应用于电池充电系统、水泵、家庭能源和卫星能源等领域。但是,光伏发电系统的一个主要缺点是其价格昂贵而发电效率却较低,这已成为限制其发展的主要因素之一。所有的光伏系统都希望电池阵列在同样日照、温度的条件下输出尽可能多的电能,以提高其发电效率,这也就是理论和实践上的太阳能电池阵列的最大功率点跟踪MPPT(Maximum Power Point Tracking)。太阳能光电应用的日益普及加速了人们对这一问题的研究。目前,国内外已经提出了多种MPPT算法。扰动观察法由于实现简单,需要测量的参数少,是目前光伏系统中最为常用的MPPT方法,但是该方法在系统达到最大功率点后,会在其左右振荡,造成较大的能量损耗,尤其是在气候条件变化缓慢时,情况更为严重。基于此,提出了一种改进的自适应占空比扰动法,该方法有效地克服了传统的扰动观察法的不足,能够同时提高系统的动态和稳态性能。 1 最大功率跟踪过程 光伏发电系统实际中常用的MPPT法的基本思想都是调整系统的输出电压,从而达到系统最优工作点。在最大功率点跟踪过程中,就是要不断调整输出电压,使得d P/d U=0(P表示光伏系统输出功率,U表示光伏系统输出电压)。 扰动观察法跟踪情况的示意图如图1所示。扰动观察法的动态跟踪过程为,假设工作点在U1处,光伏电池的输出功率为P1,如果使工作点移到U2=U1+ΔU,光伏电池的输出功率为P2,比较P1与P2可得P2P1,说明输入信号差ΔU使得输出功率变大,工作点位于最大功率点的左边,继续增大电压,使工作继续朝向右边即Pmax的方向变化。如果工作点超过了Pmax到达U4,此时若再增加电压,使工作点移到U5=U4+ΔU,则比较可得P4P5,说明工作点在Pmax的右边,因此需要改变输入信号变化的方向,每次减去ΔU,这样周而复始地循环,直到找到最大功率点。 文献中提出了对光伏电池输出的电流进行扰动来实现最大功率点的跟踪,其思想是一样的。运用扰动观察法对最大功率进行扰动时,当到达最大功率点Pmax附近后,其扰动也不会停止,这样系统的工作点只能在最大功率点附近振荡运行,导致部分功率的损失,此外,初始值和跟踪的步长对跟踪的精度和速度都有较大的影响,有时会发生程序运行中的失序(误判)现象。 2 占空比扰动法 在光伏系统的应用中,光伏阵列和负载之间的接口通常采用PWM型的DC/DC变换器和DC/AC逆变器,在这种电路的拓扑结构中,占空比D就是可以控制的变量。文献提出了一种基于PV光伏阵列输出功率与占空比之间关系的MPPT法———占空比扰动法。利用占空比扰动法的光伏发电系统的结构框图如图2所示。MPPT控制器通过调整PWM信号的占空比D来调节变换器的输入/输出关系,从而实现阻抗匹配的功能。因此,占空比D的大小决定了光伏电池输出功率P的大小。 图3为P-D关系的示意图,从图中不难发现,P-D的关系与P-U的关系相似,并且当d P/d D=0时,输出功率达到最大值,因此扰动观察法的原理仍然适用。占空比扰动法通过当前功率与前一时刻的功率比较,从而决定占空比的增加和减少。这种方法直接把占空比作为控制参数,只需要一个控制循环,从而减少了控制器设计的难度。 3 自动在线调整器的建立 在占空比扰动观察法中,调整占空比D时仍然存在着调整步长大小的选择问题。如果步长过小,跟踪时间就会拉长,从而影响系统的动态响应特性;反之,如果步长过大,输出功率的波动就会加大,其平均值大大小于最大值,从而使系统的稳态误差变大。这里通过引入一个步长λ的自动在线调整器来解决上述问题。步长λ的自动在线调整器的表达式如式(1)所示: 式中λ(k)为占空比D的调整步长(0λ(k)≤1); ΔP=P(k)-P(k-1),表示功率变化的大小;ε为 一个常数。 改进的自适应占空比扰动算法的程序流程图如图4所示。 图中t表示系统设定的门限值,决定了控制器的跟踪精度,当ΔPt时,认为系统已经达到最大功率点的临近区域,不再需要调整占空比D;η变量为步长λ的符号位,决定占空比D的变化方向,取1和-1。当功率减小时η取反,反之η不变;常量ε决定了自动在线调整器的柔韧性。ε越大,调整器的反应越灵敏。常量λ和ε需要根据实际的控制要求与系统特性决定取值。 4 模拟研究 4.1 光伏电池模型 光伏电池的等效电路如图5所示。 光伏电池的输出特性满足: 式中的符号说明如表1所示。 根据式(2)(3)和(4)的数学模型,利用Matlab/Simulink仿真工具,建立了光伏电池的通用仿真模型,图6为光伏电池Simulink仿真模块的内部结构和封装模型。其中T、S和U分别表示环境温度、日照强度和光伏阵列的工作电压。该模型可以模拟任何环境温度和日照强度下光伏电池的输出。利用该模型模拟的典型的