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兩大常見太陽能MPPT算法優(yōu)缺點介紹

鉅大LARGE  |  點擊量:4875次  |  2020年03月20日  

詳細對太陽能光伏陣列發(fā)電比較熟悉的朋友,關于MppT這個概念一定不陌生。所謂MppT,是最大功率點的簡稱,在太陽能光伏陣列的輸出過程中,會受到陣列和環(huán)境、溫度等因素的影響。因此只有在達到某一輸出電壓值時,才能夠達到輸出的最大值,這時光伏陣列的工作點就達到了輸出功率電壓曲線的最高點,這就是MppT。本文將針對目前比較常見的集中MppT算法進行介紹,并針對其優(yōu)缺點進行分析。


MppT的工作原理為,在一個規(guī)定的周期內,微處理器定期地主動調節(jié)pWM的占空比D,改變太陽能電池的輸出電流,從而引起太陽能電池的輸出電壓變化,檢測太陽能電池輸出電壓及輸出電流,計算出太陽能電池陣列的輸出功率,然后根據(jù)最大功率點跟蹤策略尋找最大功率點的位置。


恒定電壓控制法CVT


在太陽能電池溫度變化不大時,太陽能電池的輸出p—V曲線上的最大功率點幾乎分布于一條垂直直線的兩側。因此,若能將太陽能電池輸出電壓控制在其最大功率點時的電壓處,這時太陽能電池將工作在最大功率點。


CVT控制具有以下優(yōu)點


控制簡單,控制易實現(xiàn);


系統(tǒng)不會出現(xiàn)因控制電壓給定劇烈變化而引起振蕩,具有良好的穩(wěn)定性;


CVT控制具有以下缺點:


控制精度差,系統(tǒng)最大功率的跟蹤的精度取決于給定電壓值選擇的合理性;


控制的適應性差,當系統(tǒng)外界環(huán)境,如太陽輻射強度,太陽能電池板溫度發(fā)生改變時系統(tǒng)難以進行準確的最大功率點跟蹤;


跟蹤誤差分析


由于太陽能電池的輸出功率曲線在不同的溫度以及不同的太陽輻射強度下具有不同的最大功率值,當系統(tǒng)外界環(huán)境條件改變時,系統(tǒng)的最大功率點電壓發(fā)生改變,系統(tǒng)的最大功率跟蹤就會出現(xiàn)穩(wěn)定的誤差,誤差的大小取決于最大功率點電壓的偏移大小。


提高跟蹤效率策略


通過人工干預的方法,按時根據(jù)季節(jié)的變化調整系統(tǒng)的控制電壓給定值Vconst;


在系統(tǒng)中設計太陽能電池組件溫度檢測裝置以及太陽能輻射強度檢測裝置,根據(jù)檢測到的外界環(huán)境數(shù)據(jù)自動調整系統(tǒng)控制電壓的給定值;


擾動觀測法p&O


擾動觀測法的原理是目前實現(xiàn)MppT的常用方法之一。其原理是先在上一時刻控制電壓給定值U(k-1)的基礎上進行擾動,將(U(k-1)+dU)作為此時刻輸出電壓給定值,再檢測輸出電流值I(k),計算當前的輸出功率p(k)后,將此時的功率同上一時刻的功率值p(k-1)相比,若功率新增,則表示擾動方向正確,可朝同一方向繼續(xù)擾動。若功率值減小,則說明擾動方向錯誤,需向相反的方向進行擾動。


擾動觀測法p&O的優(yōu)點:


控制思路簡單,實現(xiàn)較為方便;


可實現(xiàn)最大功率點的動態(tài)跟蹤,提高系統(tǒng)的利用效率。采用擾動觀測法p&O的缺點:跟蹤穩(wěn)按時,只能在最大功率點附近振蕩運行;


跟蹤誤差分析


由于功率變化過程中的非單調性造成的誤差。


擾動觀測法是利用功率與時間的函數(shù)關系去跟蹤功率時間曲線的極值,但是在實際系統(tǒng)中,由于功率隨時間的曲線受到系統(tǒng)其他因素的影響而并非一定為一個單極值曲線,因此采用擾動觀測法控制時系統(tǒng)在功率時間曲線上的極值點處將出現(xiàn)跟蹤失效。從而造成系統(tǒng)功率輸出的損失。


由于擾動觀測法自身算法上的不嚴謹造成的誤差。由于一天之中,日照強度是時刻變化的,因此太陽能電池組件的p-V曲線也在時刻變化。假設系統(tǒng)已經工作在最大功率點附近,此時工作電壓記為V1,組件輸出功率記為p1,當電壓擾動方向向右移動到V2時,若此時日照強度繼續(xù)下降,則對應輸出功率可能為p2,系統(tǒng)誤判擾動方向錯誤,從而控制工作電壓往左移動回到點V1,假如日照強度持續(xù)下降,則可能會出現(xiàn)控制系統(tǒng)不斷誤判,使輸出電壓不斷向左移動,使組件輸出功率不斷下降,最大功率點跟蹤失敗。


提高跟蹤效率策略


由于擾動觀測法是利用功率與時間的函數(shù)關系去跟蹤功率時間曲線的極值,因此只能通過新增擾動頻率和減小擾動步長來改善跟蹤效果,減小誤判盲區(qū)范圍。


以上這兩種方法是目前常見的太陽能MppT算法,借助這些方法,便能夠得出對太陽能光伏發(fā)電的最佳也是最大功率點位置。關于太陽能光伏發(fā)電有興趣或苦于設計結果能效始終不高的朋友可以花上一點時間來閱讀本文,相信會有意想不到的收獲。


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