光伏MPPT拓扑电路与控制策略仿真研究

乔颖硕;周健;王波;叶金晶;黄勇亮

【摘 要】根据太阳电池的物理原理以及输出特性,基于MATLAB的Simulink仿真平台实现了太阳电池的仿真.利用该仿真模型,并以扰动法与电导增量法为控制策略,研究了Boost、Buck、Boost-Buck以及Cuk四种DC-DC拓扑电路在太阳电池最大功率跟踪中的应用,结果表明通过适当调节续流电感等电路参数,四种电路均能较好实现最大功率跟踪.其中Boost与Buck电路结构简洁、电路参数更易调节.分析表明每种拓扑电路对负载阻抗有各自不同的适应范围,当负载阻抗超过适应范围时,电路将不能实现最大功率跟踪.同时四种拓扑电路追踪结果均表明,电导增量法算法简洁高效,输出功率波动小,跟踪效果较好. 【期刊名称】《电源技术》 【年(卷),期】2018(042)010 【总页数】4页(P1559-1562)

【关键词】光伏仿真;MPPT;阻抗匹配;扰动法;电导增量法 【作 者】乔颖硕;周健;王波;叶金晶;黄勇亮

【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院大学,北京100039;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国电子科技集团公司第五十五研究所,江苏南京210016;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院大学,北京100039;中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院大学,北京100039

【正文语种】中 文 【中图分类】TM914.4

随着人类社会的发展，能源问题和环境问题日益成为制约人类发展的两大瓶颈。太阳能发电具有清洁、可再生以及取之不竭，用之不尽的特点[1]，成为最具发展前景的新能源。太阳电池作为太阳能发电的核心部件，其工作状态受阳光辐照以及环境参数的影响较大。同时其输出功率存在唯一极大值与非线性性，如若想要获取最大效益，则需采取必要手段使太阳电池工作在最佳状态。有鉴于此，科研人员做了大量研究工作，其中周期短、便于实施的仿真研究在指导实践中发挥了重要作用。目前太阳电池的仿真模型主要分为物理模型和外特性模型两种[2]，最大功率跟踪的仿真则主要集中在控制策略中[3-5]，常见的有恒定电压法、扰动法、电导增量法、模糊控制法等。

本文基于太阳电池的输出特性，利用容易测得的短路电流、开路电压、最大功率点电流和电压等参数，在Simulink中通过编程实现太阳电池的仿真模型。在此模型基础之上，着重研究了MPPT拓扑电路的性质与特点，并结合不同的控制策略，探究不同拓扑结构最大功率追踪效果。 1 太阳电池模型 1.1 模型表述

太阳电池的本质为P-N结。根据其物理基础和工作原理能够建立光伏电池的数学模型，同时也能够建立对应的电学模型，如图1所示。

其中，Iph为光生电流，当光源恒定时可以将太阳电池看成是理想的、能稳定产生光生电流Iph的恒流源。在光伏电池两端接上负载后，负载端电压U反作用于P-N结上，产生与光生电流方向相反的暗电流Id。串联等效电阻Rs表示电池中电流

受到的阻碍作用，其数值取决于P-N结深度、半导体材料的纯度和接触电阻。串联电阻越大，线路损失越大，光伏电池输出效率越低，通常小于1 Ω。并联电阻Rsh与电池对地的泄漏电流呈反比，通常约为几千欧姆。 图1 太阳电池等效电路模型

根据图1光伏电池等效电路模型，由基尔霍夫电流定律可得：

式中：I为光伏电池输出电流，A；I0为二极管反向饱和电流；U为输出电压，V；K为波尔兹曼常数，1.38×1023J/K；T为绝对温度，K；q为电子电荷，1.6×10－19C；A为P-N结的理想因子，值在1～2之间。

根据厂家提供的标准条件下电池板参数，在式(1)的基础上做两个近似[2]：(1)由于Rsh非常大，所以忽略(V+RsI)/Rsh项；(2)Rs远小于二极管正向导通电阻，所以假设Isc=Iph。

基于以上假设，太阳电池I-V方程简化为：

式中：C1、C2、DI、DV、DT 均为中间变量。

1.2 电池等效电路模型与实验的比较

基于日本Yamashita Denso公司的太阳光模拟器测试的晶硅主要参数如表1所示。 表1 晶硅太阳电池样品Ⅲ-2测试参数型号 最大功率/W 开路电压/V 短路电流/A 4.2 0 0.6 4 8.9 9祥品Ⅲ-2 0.5 V/8.4 2 A －0.5 +0.1

根据所选用的太阳电池参数在Simulink构建模型如图2。调节光照与温度，由算术模块计算各参数之间关系，驱动可控直流源得到太阳电池当前状态下输出电流，测量并显示太阳电池电流、电压以及功率。同时将数据传输到工作空间便于统计处理。

图2 太阳电池模型

经验证，改变负载端电阻由零变化到无穷大和钳制输出端电压用于获取太阳电池输出的I-V和P-V关系是等效的，亦即测试中常用的I-V扫描仪的恒电阻扫描和恒电压扫描两种模式。通过编程实现基于时间的电压扫描，获取仿真模型的I-V数据，在Origin中将仿真数据与实测数据绘图(图3)比较，其中I0为实验数据，I为仿真数据。由图可知开路电压、短路电流重合，最大功率点基本吻合，误差小于0.2%，模拟结果的填充因子FF较实验小，基本满足后续最大功率拓扑电路与控制策略的研究需求。

图3 仿真数据与实验数据I-V对比 2 最大功率跟踪

太阳电池I-V输出的非线性，决定其输出功率存在唯一最大值，即P-V曲线存在单一峰值。而光伏组件的输出功率受环境以及组件本身特性等多种因素的影响，通常其并非工作在最佳状态。要想获得最大效益，充分发挥组件性能，需要通过技术手段使组件工作在最大功率点。这种手段即是最大功率点跟踪。 2.1 最大功率跟踪电路拓扑

太阳电池最大功率跟踪的实现只需钳制太阳电池的电流或者电压于最大功率点。然而最大功率点并非恒定不变，而是随自身性能与环境参数动态变化。直流-直流变换电路即能满足这种动态性。其一般由全控型器件、续流二极管、电感、电容等电子元件构成。只需调节全控型器件的开关动作，即可控制输入与输出电压的比例关系。一般采用脉冲宽度调制(PWM)，调节开关的占空比即能等效调节电压关系。 本文采用的直流变换电路有Boost、Buck、Boost-Buck与Cuk四种拓扑结构，见表2。在Simulink中通过编程实现上述电路仿真，其中为满足电流连续性，需分别计算电容和电感的临界值，对追踪速度与稳定度有重要影响。在调节负载电阻由零变化到无穷大进行I-V扫描时，发现Boost在负载阻值小于某个临界值情况

下，并不能实现最大功率跟踪的功能，所以依次实验四种拓扑电路，发现Buck电路在负载阻抗大于某一临界值时不能实现最大功率跟踪，而Boost-Buck与Cuk电路基本不受负载阻抗的影响。同时发现这一临界值即为太阳电池在最大功率点处的阻抗。通过进一步的理论计算各拓扑电路阻抗关系见表2，其中D为PWM的占空比，值在0～1之间。这些拓扑电路实现最大功率跟踪的基本原理为阻抗匹配，即直流变换电路与负载电阻构成的等效阻抗与电池的阻抗相等，此时太阳电池输出最大功率。例如Boost电路，只有当输出阻抗Ro足够大时，其与(1－D)2的乘积才能与Rin相匹配，而在I-V曲线关系中的表现则为Rload＞Rmpp，即图3中B-C段。同理依据阻抗匹配关系，可以分别得到其他三种电路的工作区域，见表3。 表2 直流拓扑电路输入与输出关系? 表3 不同拓扑电路工作区域 2.2 最大功率跟踪控制策略

最大功率跟踪的实现，除了必备的电路结构，控制策略也是很重要的因素，其直接决定了最大功率跟踪的效果。常用的最大功率跟踪控制算法有扰动法(P&O)和电导增量(INC)法，很多文章已经就其算法的具体控制流程做出了阐明[4-7]，不再赘述。 本文工作主要集中于不同拓扑电路在不同的控制策略下追踪效果的比较。利用组件JAP-60-250/3BB的参数在Simulink中采用变步长算法，仿真总时长设为0.16 s，并且在0.1 s时刻将光照强度由1 000 W/m2阶跃跳变为800 W/m2。模拟外界条件改变，观察其响应速度，进行横向与纵向的比较，结果见图4。

图4 四种拓扑电路，P&O法和INC法最大功率追踪结果比较

四种电路拓扑配合扰动法与电导增量法均能实现最大功率追踪的功能，且追踪精度达99%以上。其中最初的追踪振荡主要由提供续流的电感决定，电感越大追踪越快而振荡也较大，反之电感越小追踪较慢但振荡较小，如图5所示。当外界光照

条件改变，四种电路均能很快重新追踪到最大功率点，其反应时间为毫秒级别。四种电路综合比较，电导增量法比扰动法纹波小，所以其追踪效果较好。

实际使用中，Boost与Buck电路因其结构简单，使用器件少，节省成本而得到广泛使用。同时根据并网逆变的要求，直流侧需升压至400 V左右便于逆变，故逆变器中较多采用Boost电路作最大功率跟踪，而Buck电路则多用在需要降压的光伏应用电路中。

图5 续流电感对追踪效果的影响 3 结束语

本文根据太阳电池物理原理与输出特性，通过编程实现在Simulink中对太阳电池的建模仿真。仿真结果与实验测试结果基本吻合，验证了模型的可行性。同时利用所建模型，研究了不同直流拓扑电路在实施最大功率跟踪时负载阻抗的取值范围。通过调节续流电感等电路参数，可以控制启动追踪时间以及减小追踪功率的振荡。可知四种直流变换电路都能实现最大功率跟踪的功能，追踪精度可达99%。四种拓扑结构中电导增量法均较扰动法追踪稳定。文章对于按条件选取最大功率追踪方案有理论指导意义。 参考文献：

【相关文献】

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