一种快速状态追踪的变步长mppt光伏发电稳定性控制方法
阅读说明：本技术 一种快速状态追踪的变步长mppt光伏发电稳定性控制方法 (Variable-step MPPT photovoltaic power generation stability control method for rapid state tracking ) 是由 郑含博 杜齐 胡永乐 郭文豪 覃团发 于 2021-08-31 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法,该方法首先通过变步长实现快速跟踪最大功率点,当确定到达稳态之后,停止人工扰动,实现无振荡稳定输出功率,从而减少因振荡造成的功率损耗,提高了整个系统的效率；当外界环境突变时,该算法运用三点测量法可以根据电压、电流值的突变检测出工作条件的变化,并重置参数,从而降低重新追踪最大功率点的时间,实现了在保持基本的扰动观察法简单以及便于实现的特点的同时,还能停止稳态振荡并具备良好的追踪速度的效果。(The invention discloses a variable-step MPPT photovoltaic power generation stability control method for rapid state tracking, which comprises the steps of firstly realizing rapid tracking of a maximum power point through variable step length, stopping manual disturbance after confirming to reach a steady state, and realizing stable output power without oscillation, thereby reducing power loss caused by oscillation and improving the efficiency of the whole system; when the external environment suddenly changes, the algorithm can detect the change of the working condition according to the sudden change of the voltage and the current value by using a three-point measurement method, and resets parameters, so that the time for tracking the maximum power point again is shortened, the characteristics of simplicity and convenience in implementation of a basic disturbance observation method are kept, and the effect of stopping steady-state oscillation and having good tracking speed is realized.)
技术领域
本发明属于光伏发电技术领域，特别涉及一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法。
背景技术
近年来，为了应对化石能源日益枯竭、环境污染以及气候变化等问题，清洁能源越来越受到国际社会的重视。由于太阳能具有能源总量大、资源易开发、清洁无污染等优点，光伏发电技术正在成为各国研究和利用的重点。
由于光伏电池本身的输出特性受环境条件如太阳辐照度与温度的影响，并且其伏安特性曲线为非线性；为了提高光伏电池的发电效率，我们引入了最大功率点跟踪(MPPT)技术，使光伏电池获得最大功率输出；MPPT算法种类繁多，其中目前使用最为广泛的为扰动观察法(P&O)与电导增量法(INC)，这是因为其算法简单易实现，且可以较好地达成追踪效果。由于传统P&O与INC步长固定，导致其无法兼顾快速追踪最大功率点以及稳态时保持低振荡。当步长过大时，稳态振荡也会很大，系统稳定性变差且造成能量的损失；当步长过小时，追踪最大功率点时间会增加，追踪效果变差。此外，这两种方法在外界环境突变时会产生较大波动，重新追踪到MPP耗时较长。
为了提高P&O算法的性能，最大效率地利用太阳能资源，需要从提升寻找最大功率点的速度以及减小系统稳态时的振荡等方面入手，去设计一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法来解决上述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法，本发明在保持基本的扰动观察法简单以及便于实现的特点的同时，还能停止稳态振荡并具备良好的追踪速度，减少了因振荡造成的功率损耗，提高了整个系统的效率，并且可以降低重新追踪最大功率点的时间，解决了现有技术系统稳定性差、追踪效果差，无法兼顾快速追踪最大功率点以及稳态时保持低振荡的问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法，包括以下步骤：
S1，对于运行中的光伏阵列，采样第k个周期的光伏阵列的输出电压U(k)、输出电流I(k)，并计算此时的输出功率P(k)＝U(k)*I(k)；设定两个变量m和n用于改变步长，并赋初始值分别为m＝1，n＝1；
S2，对于运行中的光伏阵列，采样第(k-1)个周期与第(k-2)个周期的采样值，与第k个周期的数据进行做差：
dU1＝U(k)-U(k-1)；
dU2＝U(k-1)-U(k-2)；
dI1＝I(k)-I(k-1)；
dI2＝I(k-1)-I(k-2)；
dP1＝P(k)-P(k-1)；
dP2＝P(k-1)-P(k-2)；
S3，通过S2中计算值判断|dP1/dU1|>0.98*I(k)是否成立：
若成立，则令m＝a，其中a为大于1的常数；
若不成立，则m值不变；
S4，判断|dP1/dU1|<ε1是否成立，其中ε1为大于0的常数：
若成立，则令m＝b，其中b为小于1的常数；
若不成立，则m值不变；
S5，判断|dP1/dU1|<ε2是否成立，其中ε2为大于0的常数：
若成立，则令n＝0；
若不成立，则n值不变；
S6，判断(dI1<ε3)&(dI2>ε4)是否成立，其中ε3、ε4为大于0的常数：
若成立，则令m＝a；
若不成立，则m值不变；
S7，判断dP/dU＝0是否成立：
若成立，则进行再赋值：
令U(k-2)＝U(k-1)、U(k-1)＝U(k)；
I(k-2)＝I(k-1)、I(k-1)＝I(k)；
P(k-2)＝P(k-1)、P(k-1)＝P(k)；
赋值后数据返回步骤S1；
若不成立，执行步骤S8；
S8，判断dP/dU>0是否成立：
若成立，则令Uref＝Uref+ΔU*m*n，返回步骤S1；
若不成立，则令Uref＝Uref-ΔU*m*n，返回步骤S1；
其中ΔU为初始步长。
优选地，步骤S3中，a值的大小根据需要进行预设，用于增大步长，以实现快速寻找最大功率点的目的。
优选地，步骤S4中，ε1值的大小根据需要进行预设，预设值设置为趋近于0的正值，意味着此时工作点距离最大功率点较近，b值可以缩小步长，以实现更精准寻找最大功率点同时减小振荡的目的。
优选地，步骤S5中，ε2值的大小根据需要进行预设，预设值设置为趋近于0的正值，意味着此时工作点已经近似为最大功率点，n值取0以实现停止人为扰动的目的。
优选地，步骤S6中，通过设定ε3和ε4的值可以检测外界环境是否发生突变，若环境发生突变，通过改变m的值以实现大步长重新快速寻找最大功率点的目的。
优选地，步骤S8中，ΔU为初始步长，通过改变m与n的值可改变步长。
本发明的有益效果为：
1，本发明采用了三段式自适应变步长的方法，开始时采用大步长使追踪速度大大加快，中期采用原始步长过渡，后期采用小步长实现更精准寻找最大功率点同时减小振荡的目的。当寻找到最大功率点后停止人为扰动，消除稳态振荡；
2，本发明采用三点测量法，测出连续的三个工作点的电流值，并计算出两个电流差值dI1与dI2，利用两个电流差值dI1与dI2的大小来检测外界环境是否发生突变，并且在外界环境突变时重新快速追踪最大功率点；
3，本发明经过仿真试验，验证了其性能的可靠性，并且较高地提升了光伏电池的发电效率。
附图说明
图1为本发明的光伏电池的I-U特性曲线图；
图2为本发明的光伏电池的P-U特性曲线图；
图3为本发明的改进型P&O算法流程图；
图4为本发明实施例中的光储混合系统的仿真模型图；
图5为本发明实施例中传统P&O算法与改进型P&O算法的输出功率对比图；
图6为本发明实施例中储能电池SOC变化图。
具体实施方式
实施例1：
如图1～图2所示，在同一光照与温度条件下，光伏电池的P-U曲线类似于一条抛物线，而光伏电池的理论输出电压与输出电流可以是I-U特性曲线上的任意一点的情况，其实际输出值取决于外部负载阻抗的情况；最大功率点跟踪技术就是在不同环境下通过控制算法及外部电路来调节外部等效电阻的阻值，以此改变光伏电池的输出电压与输出电流，从而让光伏电池持续保持最大功率输出，从而提高光伏电池的发电效率。
如图3所示，一种快速状态追踪的变步长MPPT光伏发电稳定性控制方法，包括以下步骤：
S1，对于运行中的光伏阵列，采样第k个周期的光伏阵列的输出电压U(k)、输出电流I(k)，并计算此时的输出功率P(k)＝U(k)*I(k)；设定两个变量m和n用于改变步长，并赋初始值分别为m＝1，n＝1；
S2，对于运行中的光伏阵列，采样第(k-1)个周期与第(k-2)个周期的采样值，与第k个周期的数据进行做差：
dU1＝U(k)-U(k-1)；
dU2＝U(k-1)-U(k-2)；
dI1＝I(k)-I(k-1)；
dI2＝I(k-1)-I(k-2)；
dP1＝P(k)-P(k-1)；
dP2＝P(k-1)-P(k-2)；
S3，通过S2中计算值判断|dP1/dU1|>0.98*I(k)是否成立：
若成立，则令m＝a，其中a为大于1的常数；
若不成立，则m值不变；
S4，判断|dP1/dU1|<ε1是否成立，其中ε1为大于0的常数：
若成立，则令m＝b，其中b为小于1的常数；
若不成立，则m值不变；
S5，判断|dP1/dU1|<ε2是否成立，其中ε2为大于0的常数：
若成立，则令n＝0；
若不成立，则n值不变；
S6，判断(dI1<ε3)&(dI2>ε4)是否成立，其中ε3、ε4为大于0的常数：
若成立，则令m＝a；
若不成立，则m值不变；
S7，判断dP/dU＝0是否成立：
若成立，则进行再赋值：
令U(k-2)＝U(k-1)、U(k-1)＝U(k)；
I(k-2)＝I(k-1)、I(k-1)＝I(k)；
P(k-2)＝P(k-1)、P(k-1)＝P(k)；
赋值后数据返回步骤S1；
若不成立，执行步骤S8；
S8，判断dP/dU>0是否成立：
若成立，则令Uref＝Uref+ΔU*m*n，返回步骤S1；
若不成立，则令Uref＝Uref-ΔU*m*n，返回步骤S1；
其中ΔU为初始步长。
优选地，步骤S3中，a值的大小根据需要进行预设，用于增大步长，以实现快速寻找最大功率点的目的。
优选地，步骤S4中，ε1值的大小根据需要进行预设，预设值设置为趋近于0的正值，意味着此时工作点距离最大功率点较近，b值可以缩小步长，以实现更精准寻找最大功率点同时减小振荡的目的。
优选地，步骤S5中，ε2值的大小根据需要进行预设，预设值设置为趋近于0的正值，意味着此时工作点已经近似为最大功率点，n值取0以实现停止人为扰动的目的。
优选地，步骤S6中，通过设定ε3和ε4的值可以检测外界环境是否发生突变，若环境发生突变，通过改变m的值以实现大步长重新快速寻找最大功率点的目的。
优选地，步骤S8中，ΔU为初始步长，通过改变m与n的值可改变步长。
实施例2：
如图4所示，该模型主要由光伏阵列、Boost变换器、负载、储能锂电池以及MPPT控制器组成；在仿真过程中，设定温度为25℃不变，光照强度刚开始为800W/m2，在1s时从800W/m2跃变为1kW/m2，为了探究更大幅度的光照变化，在2s时从1kW/m2跃变为400W/m2。
如图5所示，本发明采用的改进型P&O算法相较于传统P&O算法可以更快追踪到最大功率点，并且稳态时基本无振荡，输出功率也提升较多，经过计算，提升效率最大可达到0.39％，提升效果随着光照强度的增加而愈发显著。
如图6所示，由该曲线图可知，储能电池的SOC由初始的45％近线性地增长到45.0042％(1s时)，然后又以更大斜率近线性地增长到45.0113％(2s时)，最后又近线性地减小到45.0093％(3s时)；该变化产生的原因分析如下：
因为当光照强度在800W/m2和1000W/m2时，光伏阵列的发电功率大于负载的用电功率，所以剩余电能会用于给储能电池充电，曲线呈上升趋势，并且光照强度越大时，发电功率越大，因此充电速率更快，曲线斜率更大。然而当光照强度在400W/m2时，光伏阵列输出功率不足以单独供应负载用电，此时储能电池同时给负载供电，所以在2s到3s之间储能电池SOC下降。此外由于光照强度不变时，光伏阵列稳态时输出功率恒定，所以储能电池SOC变化情况接近线性。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案，而不应视为对于本发明的限制，本申请中的实施例及实施例中的特征在不冲突的情况下，可以相互任意组合。本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案，包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进，也在本发明的保护范围之内。
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