通过对光伏水泵系统功率输出特点的分析,找到影响最大功率输出的影响因素,通过进一步对光伏输出I-V 曲线和P-U 曲线分析,提出了一种对最大功率点跟踪(MPPT) 扰动观察法的优化算法和实现方法,解决了MPPT 扰动观察法在最大功率点附近震荡的问题。
1 MPPT 与扰动观察法原理
光伏组件是光伏水泵系统的能量来源,光伏组件的输出功率受外部环境影响较大,如光照强度、温度变化等;即使在外部环境参数稳定时,其输出功率还会受所连接的负载的影响,研究表明,只有当连接的负载为某一恒定值时,即所谓的阻抗匹配,光伏组件输出功率才达到最大值,此时光伏组件所输出的功率为最大功率点。为了最大限度发挥光伏组件的效率,在外部环境和负载变化的情况下使光伏组件仍保持最大功率的输出,就需要不断调节光伏组件的工作电压,使其输出功率最大化,这个功率调节过程被称为最大功率点跟踪(MPPT)。图1 为光伏组件1#、2#、3# 的输出I-V 曲线和对应电阻负载1#、2#、3#的I-V 曲线,两者的交点即为光伏阵列的最大功率点。通过对这些曲线分析可知,除了在 Pa、Pb、Pc 点阻抗达到了阻抗匹配外,其他点都未能实现阻抗匹配,即输出功率未达到最大点,这说明采用光伏组件直接与水泵电机耦合会导致系统功率不能充分发挥,即总效率欠佳。因此,若想充分发挥光伏组件的效率,最大化提高瞬时功率,就需对最大功率点进行跟踪。
扰动观察法实现MPPT 的过程中,在一定的时间间隔内调整光伏组件的工作电压,使其输出功率随之变化。若调整扰动电压的方向,光伏组件的输出功率变大,则说明扰动方向正确;若输出功率变小,则需往相反方向调整扰动电压。流程图如图2 所示。
扰动观察法的经典控制流程图如图3 所示。其中,D 表示DC/DC 变换器的占空比;Δd 表示步长;P(k) 表示调整k 次的功率;U(k) 表示调整k次的电压。
由图4 可知,当扰动步长较大时,如电压从U3 调整到Um,则对应功率为P3 变化到Pmax,统稳态震荡范围大,能量损失也大;当扰动步长较小时,如从电压U1 调整到U2,对应的功从P1 变化到P2,虽然系统震荡范围小,但在环境变化较大时,跟踪速度慢,所用的时间长,功率损失也较大。
2 MPPT 的优化
为了解决上述问题,本文提出一种可根据扰动结果来判断外部环境突变和是否达到最大功率的简易算法。当外部环境突变时,通过加大步长来达到快速跟踪最大功率的目的;当到达最大功率点附近时,通过缩短步长来达到减小震荡的目的。该方法的流程图如图5 所示。
由图5 可看到,扰动后的结果共4 种,分别记为1、2、3、4。每次扰动完成后,将扰动结果存在寄存器Sn 中,S(n-1)、S(n-2)……表示前几次的观察结果,并比较最近n 次的扰动结果。当最近n 次的扰动相同时,即视为环境突变,此时切换到大步长模式;当最近n 次的扰动结果不同时,即视为到达最大功率点附近,此时切换到小步长模式。
为了避免系统在大步长模式和小步长模式之间频繁切换,在设置步长时应注意,大步长Δdmax 不得大于或等于n 倍小步长Δdmin。比如,当n=4、Δdmin =0.02 时,必须满足Δdmax<4Δdmin,此时Δdmax=0.05 较为合适。
3 优化后的MPPT 应用测试
图6 为水泵负载测试电路图,图中光伏阵列表示电源,在给定一个电压后,水泵开始工作,带优化的MPPT 控制器(CPU) 计算出的光伏组件输出功率为初始值,随后,CPU 通过改变IGBT的导通频率给出一个扰动电压,CPU 再次计算光伏组件的输出功率,一般给出6 组扰动电压,CPU 通过对比计算,自动调节电压幅度和方向,保证光伏组件在最短时间内使输出功率达到最大值,且能保证功率值的波动幅度小,不会对控制系统产生冲击。
通过观察MPPT 扰动观察法取不同步长时对光伏水泵扬水系统输出功率的影响,对比总结优化后的扰动观察法的优势。
图7、图8 是Δd 分别取0.02 和0.05 时的P-T 图, 图9 是Δd 取可变步长时(0.02~0.05)的P-T 图。由图7 可知,当步长较小时,系统达到稳定( 最大功率点) 时所需时间较长,在外部环境变化频繁的场合将损失较多的能量。
由图8 可知,当步长较大时,虽然系统达到稳定时所需时间较短,但是系统在稳定后的振幅较大,在系统稳定时,损失的能量较多。
图9 是优化过的步长可根据环境变化的P-T图,可以看出,经过优化的系统既能较快的达到稳定,又能减小系统在稳定时的波动。
4 应用实例及测试
图10 为优化后的MPPT 在光伏水泵中的应用,该水泵为交流水泵,扬程为28 m、额定流量为4.2 m3/h、额定电流为4.5 A、额定电压为220 V、功率为1.1 kW。其采用直接连接方式,具体配置为:光伏组件+ 控制器+ 电机+ 潜水泵。光伏阵列由10 块240 W 多晶硅光伏组件串、并联构成,考虑到各种损耗和环境因素,其实际输出功率约为1600 W,可满足系统需求控制器采用优化过的扰动观察算法的MPPT 和变频逆变器,其主要工作内容是通过检测主回路电流电压,计算出光伏阵列的输出功率,同时给出信号,实现在调压过程中对光伏阵列输出最大功率的跟踪。电机和潜水泵做成一个整体,该搭配由于受电机的功率等级、电压等级等的影响,特别是很大程度上受到光伏阵列电压和功率的制约,往往需要在兼顾阵列结构的条件下专门设计,特别是处于变压工作状态时,需适应较宽的电压工作范围;泵采用常用的容积泵;蓄水池的尺寸为5 m×5 m×3 m。
通过同样的光照条件测试,在注水时间同为10 h 时,采用普通的MPPT 控制器的太阳能水泵注水高度为0.98 m,采用优化后的MPPT 控制器的太阳能水泵注水高度为1.12 m。不仅效率提高了,由于系统受冲击小,系统稳定性和寿命也得到了很大的提高。
5 结论
通过优化的MPPT 扰动观察法能够解决扰动观察法的两大难题,大幅缩短了系统稳定时间,减小了系统震动幅度。在环境复杂的情况下也无需人工设定步长,具有一定的自适应能力。相比普通MPPT 扰动法,优化后的MPPT 的综合运行效率得到了一定程度的提升。
攀枝花学院电气信息工程学院 ■ 索绪洲
来源《太阳能》杂志社2018 年 第 3 期( 总第287 期)
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通过对光伏水泵系统功率输出特点的分析,找到影响最大功率输出的影响因素,通过进一步对光伏输出I-V 曲线和P-U曲线分析,提出了一种对最大功率点跟踪(MPPT) 扰动观察法的优化算法和实现方法,解决了MPPT 扰动观察法