趙興勇，張慧生，王凱武，荀之，王帥

（1.山西大學(xué)電力工程系，山西太原 030013；2.國網(wǎng)山西省電力公司臨汾供電公司，山西臨汾 041000）

考慮局部陰影的光伏陣列MPPT優(yōu)化控制策略

趙興勇1，張慧生2，王凱武2，荀之2，王帥1

（1.山西大學(xué)電力工程系，山西太原 030013；2.國網(wǎng)山西省電力公司臨汾供電公司，山西臨汾 041000）

針對局部陰影下光伏陣列出現(xiàn)多峰值輸出的情況，提出一種優(yōu)化粒子群算法與模糊控制擾動觀察法相結(jié)合的最大功率點(diǎn)追蹤方法。利用優(yōu)化粒子群算法在全局范圍內(nèi)尋找極值點(diǎn)及最大功率點(diǎn)；通過設(shè)置語言變量、定義模糊子集及模糊控制推理，進(jìn)行跟蹤調(diào)節(jié)和穩(wěn)定控制，實現(xiàn)光伏系統(tǒng)最大功率輸出。提高了搜尋精度，縮短了搜尋時間，避免了在最大功率點(diǎn)處的震蕩。仿真結(jié)果驗證了所提算法的有效性和合理性。

光伏陣列；局部陰影；模糊控制；最大功率點(diǎn)追蹤；多峰值

光伏發(fā)電具有清潔、可再生、取之不盡等特點(diǎn)，正逐步成為世界能源組成中的重要部分。我國的光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，人們對光伏發(fā)電的研究取得了眾多成果，逐漸進(jìn)入實用化階段。在光伏發(fā)電系統(tǒng)中，光伏電池的輸出功率受溫度、光照強(qiáng)度等外界條件的影響，具有較強(qiáng)的非線性特點(diǎn)。為了最大限度地將光能轉(zhuǎn)變成電能、降低成本，尋找光伏電池最優(yōu)工作點(diǎn)，即最大功率點(diǎn)追蹤技術(shù)就成為光伏發(fā)電的關(guān)鍵技術(shù)[1]。對于在統(tǒng)一光照情況下的單峰值最大功率點(diǎn)追蹤技術(shù)，國內(nèi)外科技人員研究較多，也比較成熟，并已取得滿意的控制效果，主要有電導(dǎo)增量法、擾動觀察法和模糊控制法等[2-3]。但是，當(dāng)光伏陣列遇到局部遮擋或不同特性的光伏組件組合時，就會呈現(xiàn)出多峰值的特點(diǎn)[4-5]，在這種情況下，單峰值MPPT方法會陷入局部最優(yōu)，而非全局最優(yōu)的窘境，影響光伏系統(tǒng)的效率，因此，研究多峰值MPPT方法就顯得非常迫切。

國內(nèi)外研究人員對于多峰值MPPT進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[6]采用粒子群優(yōu)化算法在全局范圍追蹤最大功率點(diǎn)，但追蹤精度不高；文獻(xiàn)[7-8]采用模糊控制法追蹤最大功率點(diǎn)，但其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)過于復(fù)雜；文獻(xiàn)[9]采用基于導(dǎo)數(shù)等面積的全局最大功率點(diǎn)追蹤方法，但導(dǎo)數(shù)及狀態(tài)方程的應(yīng)用，對搜尋速度有一定的影響；文獻(xiàn)[10]采用基于禁忌搜索法的最大功率點(diǎn)追蹤方法，但實現(xiàn)方法較為復(fù)雜。文獻(xiàn)[11]采用兩階段控制法，先找最大功率點(diǎn)鄰域，再逐漸靠近，但需要在線測量開路電壓和短路電流，另外，對超過兩峰值的情況，這種方法會失效；文獻(xiàn)[12]在單峰值MPPT算法的基礎(chǔ)上，提出4步驟全局MPPT控制算法，但對曲線的分區(qū)及定界過于繁瑣；文獻(xiàn)[13]提出短路電流脈沖法，但功率曲線掃描時間過長，對后級電路影響較大。使得它們的應(yīng)用范圍受到一定的限制。

本文在分析局部陰影情況光伏陣列多峰值特性的基礎(chǔ)上，提出一種基于粒子群算法和模糊控制擾動觀察法相結(jié)合的MPPT控制方法，利用粒子群算法全局尋優(yōu)能力追蹤多峰值光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)，通過模糊控制擾動觀察法，提高搜尋精度，同時還設(shè)計了一種有效迭代終止策略，避免在最大功率點(diǎn)附近震蕩。

1 局部陰影下光伏陣列的多峰值輸出特性

光伏電池將太陽能轉(zhuǎn)化成電能，單個光伏電池的等效電路如圖1所示[14]。

圖1 光伏電池等效電路Fig.1 Equivalent circuit of PV cell

輸出特性可以用式（1）表示

式中：Iph為光生電流；Id為反向飽和電流；Rs，Rsh分別為光伏電池的串聯(lián)和并聯(lián)電阻；U，I分別為輸出電壓和電流；T為電池溫度；q為電子電荷量；A，K為常數(shù)。

電池的輸出特性受光照和溫度的影響，當(dāng)光伏陣列出現(xiàn)局部陰影（電池被云或建筑物遮蔽）或局部損壞時，為了限制熱斑效應(yīng)，光伏電池上都要反向并聯(lián)一個二極管，這使得光伏陣列的輸出特性發(fā)生較大的變化，在P-U曲線上出現(xiàn)多峰值，即有局部極值，如圖2所示[14]。

圖2 光伏陣列P-U特性曲線Fig.2 P-U curve of PV array

2 最大功率追蹤控制策略

2.1 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法，結(jié)構(gòu)簡單，能夠有效地優(yōu)化各種函數(shù)。在PSO算法中，每個尋優(yōu)個體被稱為一個粒子，每個粒子代表一個潛在的解。利用PSO算法進(jìn)行光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)追蹤可分為兩步，一是粒子群尋優(yōu)，另一是最大功率點(diǎn)追蹤。粒子群優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)是光伏陣列的輸出功率，粒子變量為光伏陣列電壓。在基于Boost電路的MPPT結(jié)構(gòu)中，設(shè)Boost電路的占空比為D，則當(dāng)D=0時，可求得開路電壓。為了減小系統(tǒng)趨于穩(wěn)態(tài)時的功率震蕩，迭代的終止條件選為粒子之間最大電壓差小于開路電壓的0.01%；同時，通過盡量選擇初始值在可能的極值點(diǎn)附近，以避免粒子算法陷入局部尋優(yōu)的困境中。

當(dāng)陰影情況或光照強(qiáng)度發(fā)生變化時，光伏陣列的輸出特性也會發(fā)生相應(yīng)的變化，需要重新啟動MPPT算法，從而使系統(tǒng)穩(wěn)定在新的最大功率點(diǎn)，重啟條件如式（2）所示：

式中：ΔPref為功率變化量閾值，取值范圍為：0.10～0.20之間；P（t），P（t－1）分別為相鄰兩次迭代功率值。PSO算法速度快，尋優(yōu)能力強(qiáng)，調(diào)整參數(shù)方便靈活，但尋優(yōu)精度不高。

2.2 模糊控制擾動觀察法

模糊控制能夠很好地限制參數(shù)的取值范圍及靈敏性，該方法由如下3個過程組成：

1）確定語言變量及定義模糊子集：上一時刻的占空比擾動值α（t－1）與本時刻的功率變化值ΔP（t）選為輸入語言，本時刻的占空比擾動值α（t）為輸出語言。ΔP（t）和α（t）的模糊子集分別定義為：

式中：NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB分別為負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，負(fù)零，正零，正小，正中，正大。

2）隸屬函數(shù)的選?。汗β首兓碾`屬度，誤差較小時，采用分辨率較高的模糊控制；誤差較大時，采用分辨率較低的模糊控制。步長的隸屬度，當(dāng)步長輸出接近零時，采用較陡的隸屬度函數(shù)，遠(yuǎn)離零點(diǎn)時，采用較緩的隸屬度函數(shù)。

3）模糊推理原則：①遠(yuǎn)離最大功率點(diǎn)時，采用較大步長，接近最大功率點(diǎn)時，采用較小步長；②若輸出功率保持增加，擾動方向不變，否則，向相反的方向擾動；③對于外界環(huán)境的劇烈變化，系統(tǒng)能夠快速做出響應(yīng)。

2.3 復(fù)合控制原理及策略

鑒于粒子群優(yōu)化算法搜尋精度不高，在最優(yōu)點(diǎn)附近可能出現(xiàn)震蕩的現(xiàn)象，因此，引入模糊控制提高搜索精度，具體求解思路為：利用粒子群優(yōu)化算法找到最大功率點(diǎn)的初始位置，在定義語言變量及模糊集的基礎(chǔ)上，利用模糊控制擾動觀察法繼續(xù)尋優(yōu)，將功率變量及占空比輸入最大功率點(diǎn)控制電路，使系統(tǒng)穩(wěn)定工作在最大功率點(diǎn)。原理框圖見圖3。

圖3 復(fù)合控制原理Fig.3 Flowchart of hybrid control

復(fù)合算法的求解主要包括如下2個步驟。

1）粒子群尋優(yōu)：初始化粒子群參數(shù)；確定目標(biāo)函數(shù)；計算適應(yīng)度函數(shù)；得到滿足條件的最優(yōu)解，并確定初始占空比。

2）模糊控制尋優(yōu)：確定語言變量、隸屬度函數(shù)、模糊子集；制定模糊推理邏輯；調(diào)整比例因子；確保系統(tǒng)穩(wěn)定工作在最大功率點(diǎn)。

復(fù)合算法流程見圖4。

3 仿真分析

以3個光伏電池組成的光伏陣列為例。設(shè)光伏陣列的溫度為25℃，光照強(qiáng)度分別為1 000 W/m2，800 W/m2，600 W/m2。

粒子群優(yōu)化算法初始參數(shù)設(shè)置如下：種群數(shù)量為20個粒子，維數(shù)為2，粒子飛行的最大和最小速度分別為1和0.3；2個學(xué)習(xí)因子分別為1和2。

光伏陣列在局部陰影下的P-U特性曲線如圖5所示，系統(tǒng)有3個功率極值點(diǎn)，一個最大功率點(diǎn)。最大功率點(diǎn)對應(yīng)的功率和電壓分別為Pmax=173.1 W和 Umax=52.3 V。

圖4 復(fù)合算法流程Fig.4 Flowchart of hybrid algorithm

圖5 光伏陣列P-U曲線Fig.5 P-U curve of PV array

粒子群優(yōu)化算法尋優(yōu)結(jié)果如下：

經(jīng)過模糊控制的擾動觀測法，提高搜尋精度，最終尋優(yōu)結(jié)果光伏陣列輸出功率和電壓，分別見圖6、圖7。

圖6 光伏陣列輸出功率Fig.6 Output power of PV array

圖7 光伏陣列輸出電壓Fig.7 Output voltage of PV array

由圖6，圖7可見，光伏系統(tǒng)的輸出功率為170.8 W，電壓為52.3 V，并且穩(wěn)定在該點(diǎn)，震蕩較小。為了便于比較，圖6、圖7中同時給出粒子群優(yōu)化法的搜尋結(jié)果，搜尋精度和時間明顯比復(fù)合控制差?？梢?，粒子群優(yōu)化算法（PSO）與模糊控制相結(jié)合（PSO and FC）的MPPT方法，在解決光伏陣列多峰值問題時，能夠避免局部尋優(yōu)困境，同時可以提高尋優(yōu)的精度。

4 結(jié)論

本文在分析陰影條件下光伏陣列P-U輸出曲線多峰值特性的基礎(chǔ)上，提出基于粒子群優(yōu)化算法和模糊控制擾動觀測相結(jié)合的MPPT算法，在粒子群優(yōu)化算法全局尋優(yōu)的基礎(chǔ)上，利用模糊控制的擾動觀測法，減少了尋優(yōu)時間，并提高尋優(yōu)精度。仿真結(jié)果表明，本文提出的MPPT算法，能夠在局部陰影條件下，準(zhǔn)確搜尋到全局最大功率點(diǎn)，驗證了所提方法的可行性和有效性。

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（編輯 徐花榮）

Optimal Control Strategies of MPPT of Photovoltaic Arrays Considering Partial Shadow

ZHAO Xingyong1，ZHANG Huisheng2，WANG Kaiwu2，XUN Zhi2，WNAG Shuai1
（1.Department of Electric Power Engineering，Shanxi University，Taiyuan 030013，Shanxi，China；2.Linfen Power Supply Company，State Grid Shanxi Electric Power Company，Linfen 041000，Shanxi，China）

In view of multi-peak characteristics of PV array output under partial shaded condition，a novel control method，which combines particle swarm optimization（PSO）algorithm with fuzzy control perturb and observation（FCP&O）algorithm，is proposed in this paper.The globally maximum power point and extreme values are found by PSO algorithm；by setting the language variables，defining fuzzy subsets and fuzzy control reasoning，the tracking adjustment and stability control is realized by using FCP&O algorithm for the maximum power output of PV generation system.With this method，the search accuracy is improved，and the search time is shortened and the shock at the maximum power point is also avoided The correctness and effectiveness are verified by simulation results.

photovoltaic array；partial shadow；fuzzy control；MPPT；multi-peak

2014-09-18。

趙興勇（1965—），男，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為智能微電網(wǎng)、分布式發(fā)電及電動汽車控制等；

張惠生（1964—），男，高級工程師，主要科技管理、電網(wǎng)安全運(yùn)行與控制方面的工作；

王凱武（1971—），男，工程師，主要從事繼電保護(hù)及科技管理方面的工作；

荀 之（1982—），男，工程師，主要從事配電網(wǎng)運(yùn)行方面的工作；

王 帥（1990—），男，碩士研究生，主要研究方向新能源發(fā)電、智能微電網(wǎng)。

國網(wǎng)山西省電力公司科技項目（05161A）。

Project Supported by State Grid Shanxi Electric Power Company（05161A）.

1674-3814（2016）11-0114-04

TM914

A