廉小親，趙瑾，張曉力，吳葉蘭，段振剛

（北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院，北京100048）

APSO算法在光伏陣列MPPT追蹤器中的應(yīng)用

廉小親，趙瑾，張曉力，吳葉蘭，段振剛

（北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院，北京100048）

針對傳統(tǒng)的MPPT算法無法在光伏陣列局部遮陰或光照不均等情況下對最大功率點進行有效追蹤的問題，提出了一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化(APSO)算法。闡述了APSO算法的基本思想以及將該算法實際應(yīng)用到光伏陣列最大功率點追蹤(MPPT)追蹤器中的設(shè)計思路，并給出了帶APSO算法的追蹤器硬件實現(xiàn)原理框圖。測試結(jié)果表明，基于該算法的追蹤器能夠快速、準確地實現(xiàn)光伏陣列在部分遮擋條件下全局最大功率點的追蹤，具有一定的工程應(yīng)用價值。

光伏發(fā)電系統(tǒng)；局部遮陰；最大功率點追蹤；APSO算法

通過控制系統(tǒng)對光伏陣列實施最大功率點追蹤（maximum power point tracking,MPPT）是提高光伏電池轉(zhuǎn)換效率的有效方法之一。國內(nèi)外的專家學(xué)者提出了很多相應(yīng)的MPPT控制算法，主要包括：擾動觀察算法（P&O）、增量導(dǎo)納算法（ICA）以及基于擾動觀察法的改進算法等。然而這些傳統(tǒng)的MPPT算法主要是基于光伏陣列在輻照和溫度都一定的條件下，并且P-V輸出特性曲線呈現(xiàn)單峰狀態(tài)下進行研究的。在實際應(yīng)用中，部分遮擋或光照不均等現(xiàn)象是普遍存在的，此時光伏陣列的P-V輸出特性曲線呈多峰狀[1-2]，使得常規(guī)的MPPT算法在這種情況下失效。

自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法（adaptive particle swarm optimization,APSO）以其在多峰函數(shù)優(yōu)化、全局尋優(yōu)方面良好的優(yōu)勢，完全能夠?qū)崿F(xiàn)多峰情況下的最大功率點追蹤，提高太陽能的利用率。本文重點闡述了APSO算法的基本思想以及將該算法實際應(yīng)用到光伏陣列MPPT追蹤器中的設(shè)計思路，并給出帶APSO算法的光伏陣列追蹤器的硬件電路，在此基礎(chǔ)上進行了系統(tǒng)性能測試。

1 MPPT追蹤器的工作原理

光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。該系統(tǒng)主要由光伏陣列、追蹤器、DC/DC轉(zhuǎn)換器和負載組成。

圖1 光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

由最大功率傳輸原理可知：當(dāng)負載阻抗與電源內(nèi)阻相匹配時，負載獲得的功率最大，所以光伏陣列最大功率追蹤器實質(zhì)上就是通過采集光伏陣列的輸出電壓和輸出電流，計算得到光伏陣列的輸出功率，再根據(jù)控制算法輸出一定占空比的PWM波，繼而調(diào)節(jié)DC/DC轉(zhuǎn)換器中功率開關(guān)管的導(dǎo)通率，從而改變負載阻抗，使之與光伏陣列的內(nèi)阻等值匹配，最終實現(xiàn)最大功率點的跟蹤控制。

2APSO算法在光伏陣列MPPT追蹤中的應(yīng)用

2.1APSO算法的基本原理

APSO算法是在粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）的基礎(chǔ)上提出的。PSO算法的基本思想是基于粒子的群體迭代。算法開始時，粒子群會被隨機初始化，之后不斷進行迭代，直到粒子群追蹤到合適的全局最優(yōu)解。迭代時，粒子會通過追蹤到的粒子個體最優(yōu)解和群體最優(yōu)解來更新自己。當(dāng)所有粒子全部收斂到群體最優(yōu)解上時迭代結(jié)束。但是PSO算法收斂速度較慢,并且易陷入局部最優(yōu)。

為了增強PSO算法的全局搜索能力，使其在陷入局部最優(yōu)時，能夠以更大概率跳出局部最優(yōu)位置，一些專家學(xué)者提出了APSO算法[3]。該算法能夠克服PSO算法固定參數(shù)的不足，根據(jù)群體自適應(yīng)地調(diào)整慣性因子。其數(shù)學(xué)表示如下：

粒子群初始位置和速度隨機產(chǎn)生，然后按式(1)～(5)進行迭代，直至找到最優(yōu)解為止。APSO算法流程見圖2。

圖2APSO算法流程圖

2.2APSO算法在光伏MPPT追蹤器上的實現(xiàn)

2.2.1APSO算法在光伏MPPT追蹤器上的設(shè)計思路

在光伏最大功率點追蹤的應(yīng)用中，定義光伏陣列的功率函數(shù)作為APSO算法的目標函數(shù)。由于每次改變控制脈沖波（PWM）的占空比之后，負載發(fā)生變化，光伏陣列輸出的電壓和電流都會隨之改變，所以在設(shè)計追蹤器上實際應(yīng)用的APSO算法時，粒子的位置對應(yīng)于追蹤器輸出（PWM）的占空比；粒子的速度對應(yīng)于每次迭代之后占空比的變化量。這樣在應(yīng)用到追蹤器上時，APSO算法的式(1)、式(2)就可以作如下修改：

粒子的速度和位置：

每個粒子的位置極值點：

全局最優(yōu)功率點：

當(dāng)APSO算法在追蹤器上應(yīng)用時，會先對粒子所包含的數(shù)據(jù)賦初值。粒子初始化結(jié)束以后，粒子群將根據(jù)式(6)～(9)進行第一次迭代，尋找粒子的極值和全局最大值。迭代完成之后，判斷所有粒子是否已經(jīng)收斂。倘若尚未收斂，追蹤器將對粒子參數(shù)進行調(diào)整，并更新粒子位置，為下一次迭代做準備。上述過程會一直循環(huán)，直到所有粒子收斂到最優(yōu)位置，算法才停止，此后，追蹤器會定時檢測光伏輸出特性是否改變。若改變，就再次啟動算法重新搜索最大功率點；若未變，則追蹤器將維持在最優(yōu)占空比位置，這樣整個系統(tǒng)就會工作在全局最優(yōu)點的位置。

為加快APSO算法的收斂速度，避免陷入局部最優(yōu)，在設(shè)計APSO算法時，需要注意以下兩點：

（1）如何有效地對粒子群進行初始化，加強初始解的多樣性

初始化時，將粒子位置均勻分布在整個光伏陣列P-V曲線的橫軸上，這樣粒子群的搜索空間中就會包括光伏陣列輸出的全局最大功率點。同時，由于占空比變化范圍是0～100%，則對應(yīng)的粒子位置也在這個范圍內(nèi)變化。如果系統(tǒng)選取的粒子個數(shù)為10個，將其粒子的位置均勻分成10份，也就是將PWM的占空比分成10份。第一個粒子在0～10%之間的位置中隨機選取一點作為自己的初始位置，第二個粒子在10%～20%之間的位置隨機選取一點作為自己的初始位置，其余的8個粒子采用同樣的方式進行初始化。這樣就可以保證粒子的初始化位置能夠均勻分布在整個光伏陣列P-V曲線的橫軸上。

這種初始化方式與粒子初始化時簇擁在一個小范圍內(nèi)的方式相比，尋找全局最優(yōu)的速度更快，還可以避免粒子過早收斂在局部最優(yōu)點上。

（2）如何檢測光伏輸出特性是否改變

光伏系統(tǒng)在追蹤到最大功率點后，若光伏系統(tǒng)光照發(fā)生變化，光伏陣列的P-V輸出特性曲線將發(fā)生變化，最大功率點的位置將會發(fā)生改變。為了準確地對最大功率點進行追蹤，需要及時檢測光伏系統(tǒng)的輸出特性是否改變。假設(shè)系統(tǒng)在占空比為δ時有最大功率輸出，需在其兩側(cè)以φ作為步長來調(diào)整占空比，具體檢測方法如圖3所示。這樣，就可以及時有效地對最大功率點進行追蹤，保證系統(tǒng)的輸出功率一直處于最大。

2.2.2APSO算法應(yīng)用于追蹤器時參數(shù)調(diào)整思路

圖3 檢測光伏輸出特性是否改變的流程圖

此外，由于占空比最大精度為0.1%，所以還應(yīng)保證粒子的變化速度即占空比的變化不小于0.1%，如果調(diào)整后的速度小于最小細分值0.1%，需將速度調(diào)整為0.1%。

這樣，通過APSO算法在MPPT追蹤器上的應(yīng)用，就可以實現(xiàn)光伏陣列在有遮擋情況下多峰值的最大功率點追蹤。

3 帶APSO算法的追蹤器硬件設(shè)計

在設(shè)計追蹤器的硬件電路時，采用了模塊化的設(shè)計方式。追蹤器控制電路的核心芯片采用TI公司的DSP芯片TMS320F28027，追蹤器硬件原理框圖如圖4所示，主要由DSP控制模塊、采集模塊和MPPT控制模塊三部分組成。

圖4 追蹤器硬件原理框圖

系統(tǒng)工作時，首先通過采集模塊實時采集光伏陣列的輸出電流和電壓，輸入至DSP上，由控制模塊計算出相應(yīng)的輸出功率，并利用APSO算法產(chǎn)生PWM控制信號，調(diào)節(jié)DC/DC轉(zhuǎn)換電路中功率開關(guān)管的導(dǎo)通率，控制負載阻抗值。系統(tǒng)按照這種模式持續(xù)工作下去，直到負載阻抗和光伏電池內(nèi)阻等值匹配，即當(dāng)前光伏陣列輸出的功率是全局最大功率為止。

4 測試結(jié)果

算法響應(yīng)時間是衡量算法性能的重要指標。為檢測所設(shè)計的追蹤器性能，對算法響應(yīng)時間進行了測試。算法的響應(yīng)時間以初始化粒子為起點，以尋找到全局最優(yōu)點粒子群收斂為終點。通過安捷倫E4360仿真電源軟件讀取AD采集卡的采集數(shù)據(jù)并繪制出功率-時間（P-t）圖和電壓-時間（V-t）圖，如圖5所示。

圖5APSO算法追蹤最大功率點時P-t響應(yīng)和V-t響應(yīng)圖

從圖5中的P-t曲線可以看出，粒子群在4.3 s位置開始初始化，此時隨著粒子位置的不斷調(diào)整，仿真電源的輸出功率呈現(xiàn)很大的波動，直到5.6 s時粒子群初始化結(jié)束；在5.7 s時算法進行第一次迭代，此次迭代結(jié)束后粒子群沒有收斂；在5.8 s時粒子群進行第二次位置調(diào)整，直到6.9 s時第二次調(diào)整結(jié)束，并進行第二次迭代，此次迭代后粒子群仍沒有收斂；在7.0 s位置處，粒子群進行第三次調(diào)整，直到8.0 s時第三次調(diào)整結(jié)束，并進行第三次迭代，此次迭代結(jié)束后粒子群收斂，輸出占空比穩(wěn)定在11%位置，整個APSO算法從啟動到收斂僅耗時3.7 s系統(tǒng)利用該算法進行追蹤后，追蹤到的最大功率點功率為57.174 W，而安捷倫E4360仿真電源所給出的實際最大功率點功率為58.183 W，因此精度達98.3%。

由測試結(jié)果可以看出APSO算法能夠在多峰情況下快速、精確地追蹤到最大功率點，使系統(tǒng)穩(wěn)定工作在輸出功率最大點處，滿足算法的設(shè)計要求。

5 結(jié)束語

該系統(tǒng)的設(shè)計通過將搜索速度快、穩(wěn)態(tài)性能好的APSO算法應(yīng)用到MPPT追蹤器上，成功地解決了部分遮擋或光照不均等情況下，光伏陣列P-V輸出特性呈現(xiàn)多極值點，傳統(tǒng)MPPT算法無法準確跟蹤最大功率的問題，為光伏系統(tǒng)最大功率點追蹤提供了一個新的思路和解決辦法，具有一定的工程價值和良好的應(yīng)用前景。但由于實驗室條件有限，一些強電的測試實驗沒有完成，如何在大功率條件下實現(xiàn)光伏控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制，今后還將進一步研究。此外如何進一步提高APSO算法的快速性也將是下一步研究工作的重點。

[1]廉小親，張曉力，王嵩，等.光伏系統(tǒng)在部分遮擋條件下的GMPPT算法研究[J].電源技術(shù)，2012，36(10):1470-1473.

[2]馮寶成，蘇建徽.部分遮擋條件下光伏組件的建模與仿真研究[J].電氣傳動，2011，41(7):61-64.

[3]朱艷偉，石新春，但揚清，等.粒子群優(yōu)化算法在光伏陣列多峰最大功率點跟蹤中的應(yīng)用[J].中國電機工程學(xué)報，2012，32(4): 42-48.

[4]韓江洪，李正榮，魏振春.一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法及其仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2006，18(10):2969-2971.

[5]林川，馮全源.一種新的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法[J].計算機工程，2008，34(7):181-183.

Application ofAPSO algorithm in MPPT tracker of PV system

LIAN Xiao-qin,ZHAO Jin,ZHANG Xiao-li,WU Ye-lan,DUAN Zhen-gang

The traditional MPPT algorithm couldn't solve the problem of trackingmaximum power point effectively in the situation of PV array partially shaded or uneven illumination,an adaptive particle swarm optimization(APSO) algorithm was proposed.The basic idea of the algorithm and the design idea when the algorithm applied in the PV array MPPT tracker were elaborated,and thehardware block diagram of theAPSO algorithm-based tracker was put forward.Test results show that the tracker can work quickly and accurately to achieve globalmaximum power point tracking under partially shaded conditions,andhas a certain value in engineering applications.

photovoltaic power generation system;partially shaded;MPPT;APSO algorithm

TM 914

A

1002-087 X(2014)10-1836-03

2014-03-15

北京市教委科技創(chuàng)新平臺(PXM2011-014213-113551)；北京市教委科技發(fā)展計劃面上項目(KM201110011005)

廉小親(1967—)，女，河南省人，博士，教授，主要研究方向為計算機測控技術(shù)、可再生能源利用。