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一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510862792.8

申請日:

2015.12.01

公開號:

CN105425894A

公開日:

2016.03.23

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G05F 1/67申請日:20151201|||公開
IPC分類號: G05F1/67 主分類號: G05F1/67
申請人: 國網甘肅省電力公司電力科學研究院; 國網甘肅省電力公司; 國家電網公司; 西安電子科技大學
發明人: 鄭偉; 智勇; 拜潤卿; 梁福波; 李養俊; 陳仕彬; 乾維江; 郝如海; 張彥凱; 高磊; 邢延東; 祁瑩; 魏喬; 章云
地址: 730050甘肅省蘭州市七里河區西津東路648號
優先權:
專利代理機構: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙)11350 代理人: 湯東鳳
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510862792.8

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.03.29|||2016.04.20|||2016.03.23

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供了一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法。首先,根據光伏電池等效電路得出光伏陣列數學模型,構建目標函數及約束函數;其次,根據目標函數和約束函數建立拉格朗日函數,然后對拉格朗日函數進行求解,確定其搜索方向dk及拉格朗日乘子λk;再次,由改進的Armijo準則進行搜索,確定最大功率點處電壓的補償因子,由此即可計算出新的迭代點;最后,若電壓的收斂判別不滿足終止條件則對Hessian矩陣進行更新,繼續迭代,直到得出最大功率點處的最優電壓解。本發明可彌補經典最大功率點跟蹤方法忽略外部條件變化、在最大功率點處易振蕩、且實現復雜等問題。本發明可減小外部環境變化引起的功率損耗,實現最大功率點處電壓的快速、穩定地精確跟蹤。

權利要求書

1.一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法,其特征在于:首先,根據光
伏電池等效電路得出光伏陣列數學模型,構建目標函數及約束函數;其次,
根據目標函數和約束函數建立拉格朗日函數,然后對拉格朗日函數進行求解,
確定其搜索方向dk及拉格朗日乘子λk;再次,由改進的Armijo準則進行搜索,
確定最大功率點處電壓的補償因子由此即可計算出新的迭代點;最后,
若電壓的收斂判別不滿足終止條件則對Hessian矩陣進行更新,繼續迭代,
直到得出最大功率點處的最優電壓解。
2.根據權利要求1所述的一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法,其特
征在于:其具體包括下述步驟:
步驟一,在考慮外界環境變化條件下,根據光伏電池的等效電路,構建
光伏陣列模型,其電流模型如下所示:
I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } + N p · Δ I ]]>
其中,I、U分別為一定環境條件下光伏陣列的電流和電壓,Isc為短路電流,
Uoc為開路電壓,Np為光伏組件并聯數目,Ns為光伏組件串聯數目,ΔU、ΔI分
別為輻射照度和溫度變化下的電壓、電流的變化,
φ2=(Um/Uoc-1)/ln(1-Im/Isc),式中Im、Um分別為光伏陣列工作在最大功率點處
的電流值和電壓值;
步驟二,將光伏陣列的輸出功率表達式作為目標函數,即:
f = U I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } · U + N p · Δ I · U ]]>
其中,f為光伏陣列的輸出功率,在約束條件較為g:U>0時,建立拉格朗日
函數L(U,λ)如下所示:
L ( U , λ ) = f ( U ) + Σ i = 1 m λ i g i ( U ) ]]>
其中λ為拉格朗日乘子,g(U)為約束條件表達式;
步驟三,對以上的拉格朗日函數利用進行求
解,其中dk為搜索方向,Hk為第k次搜索的Hessian矩陣的正定擬牛頓近似,
由此確定第k次搜索的方向d和拉格朗日乘子λ;
步驟四,根據改進的Armijo準則進行一維搜索,即建立關于θ的目標函
數如下所示:
F = f ( U + ρ θ i · d k ) - f ( U ) - η · ρ θ i · d f ( U ) ]]>
其中ρθ保證使目標函數F充分減小,η為收縮因子(0<η<1);
步驟五,若F(θi+δi)<F(θ),則有θi+1=θi+δi,增加步長δi+1=γδi,轉步驟
六;若F(θi-δi)<F(θ),則有θi+1=θi-δi,縮小步長δi+1=ηδi,轉步驟六;否則,
θi+1=θi;
步驟六,若δi+!<ε或者循環計數i>imax,則轉步驟七;否則i=i+1,轉步
驟五;
步驟七,根據μ=θi+1確定最大功率點處電壓的補償因子由此計
算出新的迭代點 U k + 1 = U k + k d k ; ]]>
步驟八,若滿足收斂終止條件|Uk+1-Uk|≤ε,或者達到最大迭代次數
k>Imax,則Uk+1即為光伏陣列最大功率點處的最優電壓解,跟蹤優化過程結束;
否則進行步驟九;
步驟九,更新Hessian矩陣,其更新方法如下所示:
H k + 1 = H k + q k q k T q k T s k - H k T H k s k T H k s k ]]>
其中sk=Uk+1-Uk, q k = f ( U k + 1 ) + Σ i = 1 m λ i g i ( U k + 1 ) - [ f ( U k ) + Σ i = 1 m λ i g i ( U k ) ] , ]]>符號表
示梯度;然后令k=k+1,轉步驟三。

說明書

一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法

技術領域

本發明涉及清潔能源的開發及利用的技術領域,尤其對于提高太陽能的
利用率及光伏系統的發電效率具有重要的意義。

背景技術

隨著環境和能源壓力的日益增加,清潔能源的開發和利用逐漸成為主流,
其中太陽能憑借其取之不盡,用之不竭且無污染的優勢在新能源發電領域脫
穎而出。但其主要存在的問題是太陽能發電的效率問題,由于外界環境時刻
處于動態變化中,光伏陣列的輸出功率也隨之改變,因此解決該問題的主要
途徑之一就是進行最大功率點跟蹤。

針對最大功率點跟蹤問題,國內外學者已得出很多的研究成果,像經典
的恒定電壓法、擾動觀測法、電導增量法、模糊控制法等。這些最大功率點
跟蹤方法可以實現動態尋優,但均存在一些弊端,需要通過算法進行進一步
的優化。其中恒定電壓法由于其結構簡單,易于實現,系統工作電壓具有良
好的穩定性等優點得到了廣泛應用,但其忽略了很多外部條件,結果不夠準
確,為克服其不足,我們使用本發明對其進行優化。

本發明通過將原問題轉化為拉格朗日函數,通過求解一系列子問題并通
過改進的Armijo準則進行搜索,獲得補償因子來求出新的迭代點進而解得原
問題的最優解。用該算法來優化恒定電壓法并將其應用于最大功率點跟蹤,
可在光輻射度和環境溫度變化的條件下實現最大功率點穩定地精確跟蹤。

發明內容

為解決目前經典最大功率點跟蹤方法中存在的問題,本發明提出了一種
優化的恒定法實現最大功率點跟蹤的方法。該方法保留了經典恒壓控制法簡
單易實現且實現穩定的優點,同時能夠考慮外部環境的變化,進行準確地動
態尋優,實現穩定精確跟蹤最大功率點的目標,提高光伏系統的發電效率。

為達到以上目的,本發明是采取如下技術方案予以實現的:

一種光伏系統最大功率點跟蹤優化方法包括如下步驟:首先,根據光伏
電池等效電路得出光伏陣列數學模型,構建目標函數及約束函數;其次,根
據目標函數和約束函數建立拉格朗日函數,然后對拉格朗日函數進行求解,
確定其搜索方向及拉格朗日乘子;再次,由改進的Armijo準則進行搜索,確
定最大功率點處電壓的補償因子,由此即可計算出新的迭代點;最后,若電
壓的收斂判別不滿足終止條件則對Hessian矩陣進行更新,繼續迭代,直到
得出最大功率點處的最優電壓解。

上述光伏系統最大功率點跟蹤優化方法具體包括下述步驟:

步驟一,在考慮外界環境變化條件下,根據光伏電池的等效電路,構建
光伏陣列模型,其電流模型如下所示:

I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } + N p · Δ I ]]>

其中,I、U分別為一定環境條件下光伏陣列的電流和電壓,Isc為短路電流,
Uoc為開路電壓,Np為光伏組件并聯數目,Ns為光伏組件串聯數目,ΔU、ΔI分
別為輻射照度和溫度變化下的電壓、電流的變化,
φ2=(Um/Uoc-1)/ln(1-Im/Isc),式中Im、Um分別為光伏陣列工作在最大功率點處
的電流值和電壓值;

步驟二,將光伏陣列的輸出功率表達式作為目標函數,即:

f = U I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } · U + N p · Δ I · U ]]>

其中,f為光伏陣列的輸出功率,在約束條件較為g:U>0時,建立拉格朗日
函數L(U,λ)如下所示:

L ( U , λ ) = f ( U ) + Σ i = 1 m λ i g i ( U ) ]]>

其中λ為拉格朗日乘子,g(U)為約束條件表達式;

步驟三,對以上的拉格朗日函數利用進行求
解,其中dk為搜索方向,Hk為第k次搜索的Hessian矩陣的正定擬牛頓近似,
由此確定第k次搜索的方向d和拉格朗日乘子λ;

步驟四,根據改進的Armijo準則進行一維搜索,即建立關于θ的目標函
數如下所示:

F = f ( U + ρ θ i · d k ) - f ( U ) - η · ρ θ i · d f ( U ) ]]>

其中ρθ保證使目標函數F充分減小,η為收縮因子(0<η<1);

步驟五,若F(θi+δi)<F(θ),則有θi+1=θi+δi,增加步長δi+1=γδi,轉步驟
六;若F(θi-δi)<F(θ),則有θi+1=θi-δi,縮小步長δi+1=ηδi,轉步驟六;否則,
θi+1=θi;

步驟六,若δi+!<ε或者循環計數i>imax,則轉步驟七;否則i=i+1,轉步
驟五;

步驟七,根據μ=θi+1確定最大功率點處電壓的補償因子由此計
算出新的迭代點

步驟八,若滿足收斂終止條件|Uk+1-Uk|≤ε,或者達到最大迭代次數
k>Imax,則Uk+1即為光伏陣列最大功率點處的最優電壓解,跟蹤優化過程結束;
否則進行步驟九;

步驟九,更新Hessian矩陣,其更新方法如下所示:

H k + 1 = H k + q k q k T q k T s k - H k T H k s k T H k s k ]]>

其中sk=Uk+1-Uk,符
號表示梯度;然后令k=k+1,轉步驟三。

與經典控制方法相比,本發明具有以下有益的技術效果:

1、本發明結合拉格朗日函數子問題求解和非精確一維搜索方法,能快速
找到最大功率點位置,動態響應速度快。

2、本發明采用改進的Armijo準則進行搜索,使得一維搜索的速度更快,
所以在求解光伏發電系統輸出功率動態模型時具有良好的收斂性。

3、將本發明與經典恒壓法相結合來實現最大功率點跟蹤,不僅簡單易行,
且能避免陷入局部最優,達到穩定地、精確地跟蹤最大功率點的目的。

4、本發明可彌補經典最大功率點跟蹤方法忽略外部條件變化、在最大功
率點處易振蕩、且實現復雜等問題。本發明可減小外部環境變化引起的功率
損耗,實現最大功率點處電壓的快速、穩定地精確跟蹤。

為了更清楚的理解本發明,以下結合附圖對本發明作進一步的詳細說明。

附圖說明

圖1為本發明方法的步驟流程圖;

圖2為本發明方法實施例的總體框圖;

圖3為本發明方法實施例中光伏電池輸出特性曲線圖;

圖4為本發明方法實施例的MATLAB/Simulink仿真控制模型圖;

圖5為本發明方法實施例的最大功率點智能跟蹤效果圖。

具體實施方式

如圖1所示(其中圖1中大寫的Y是YES的縮寫,代表滿足所屬條件
的情況;大寫的N是NO的縮寫,代表不滿足所屬條件的情況),一種光伏
系統最大功率點跟蹤優化方法,包括下述步驟:

步驟一,在考慮外界環境變化條件下,根據光伏電池的等效電路,構建
光伏陣列模型,其電流模型如下所示:

I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } + N p · Δ I ]]>

其中,I、U分別為一定環境條件下光伏陣列的電流和電壓,Isc為短路電流,
Uoc為開路電壓,Np為光伏組件并聯數目,Ns為光伏組件串聯數目,ΔU、ΔI分
別為輻射照度和溫度變化下的電壓、電流的變化,
φ2=(Um/Uoc-1)/ln(1-Im/Isc),式中Im、Um分別為光伏陣列工作在最大功率點處
的電流值和電壓值;

步驟二,將光伏陣列的輸出功率表達式作為目標函數,即:

f = U I = N p I s c { 1 - φ 1 [ exp ( ( U - Δ U ) / N s φ 2 U o c ) - 1 ] } · U + N p · Δ I · U ]]>

其中,f為光伏陣列的輸出功率,在約束條件較為g:U>0時,建立拉格朗日
函數L(U,λ)如下所示:

L ( U , λ ) = f ( U ) + Σ i = 1 m λ i g i ( U ) ]]>

其中λ為拉格朗日乘子,g(U)為約束條件表達式;

步驟三,對以上的拉格朗日函數利用進行求
解,其中dk為搜索方向,Hk為第k次搜索的Hessian矩陣的正定擬牛頓近似,
由此確定第k次搜索的方向d和拉格朗日乘子λ;

步驟四,根據改進的Armijo準則進行一維搜索,即建立關于θ的目標函
數如下所示:

F = f ( U + ρ θ i · d k ) - f ( U ) - η · ρ θ i · d f ( U ) ]]>

其中ρθ保證使目標函數F充分減小,η為收縮因子(0<η<1);

步驟五,若F(θi+δi)<F(θ),則有θi+1=θi+δi,增加步長δi+1=γδi,轉步驟
六;若F(θi-δi)<F(θ),則有θi+1=θi-δi,縮小步長δi+1=ηδi,轉步驟六;否則,
θi+1=θi;

步驟六,若δi+!<ε或者循環計數i>imax,則轉步驟七;否則i=i+1,轉步
驟五;

步驟七,根據μ=θi+1確定最大功率點處電壓的補償因子由此計
算出新的迭代點 U k + 1 = U k + k d k ; ]]>

步驟八,若滿足收斂終止條件|Uk+1-Uk|≤ε,或者達到最大迭代次數
k>Imax,則Uk+1即為光伏陣列最大功率點處的最優電壓解,跟蹤優化過程結束;
否則進行步驟九;

步驟九,更新Hessian矩陣,其更新方法如下所示:

H k + 1 = H k + q k q k T q k T s k - H k T H k s k T H k s k ]]>

其中sk=Uk+1-Uk,符
號表示梯度;然后令k=k+1,轉步驟三。

本發明直接將約束函數與目標函數用拉格朗日函數表示,并利用一維搜
索進行子問題的迭代求解,更加直觀簡便,效率更高。

實施例:

本實施例的主要目的是驗證本發明的有效性與穩定性。圖2為光伏系統的
整體框圖,其中MPPT_Controller模塊主要是按照圖1所示流程進行編程輸出
Umax作為恒壓控制法的參考電壓,隨著外部環境的改變,控制PWM輸出,實現
外部負載與光伏陣列內部阻抗的動態匹配,從而實現最大功率點跟蹤。仿真
選取的200W光伏電池在標準測試條件下的參數為Um=36.3V、Im=5.5A、
Uoc=43.5V、Isc=5.85A。

圖3所示為光伏電池在光輻射度分別在1000W/m2、800W/m2、600W/m2
時的U-P和U-I曲線,其結果與實物理論值相匹配,驗證了模型的正確性。圖4
所示為光伏系統實現最大功率點跟蹤的整體的仿真圖,其光輻射度從
1000W/m2變化到800W/m2時的功率輸出曲線如圖5所示,由曲線可知該發明
可實現最大功率動態跟蹤,具有快速性和平穩性。圖5與圖3所示輸出值相比
較有一定的功率損耗,主要由電路中各部件的損耗引起,在合理范圍之中。
綜上,可得出本發明應用于最大功率點的動態跟蹤,具備有效性和穩定性。

本實施例沒有詳細敘述的部件、工藝及字母表示屬本行業的公知部件、
和常用手段及常識,這里不一一敘述。

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一種 系統 最大 功率 跟蹤 優化 方法
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