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摘要：随着能源日趋紧张，太阳能发电受到人们的普遍关注，提高光伏阵列转换效率的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT）技术成为研究的热点，而常见的MPPT算法在跟踪速度和稳态性能上存在相互矛盾的问题。针对该问题，本文提出了基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的MPPT方法，通过仿真结果比较，验证了：采用基于MPC的MPPT控制的可行性与有效性。
关键词：光伏发电；最大功率点跟踪；动态阻抗匹配；模型预测控制
引言
随着社会经济的发展，传统能源的过度利用，导致能源日趋紧缺，环境污染、气候变暖等问题日益严重。因此，开发新能源已势在必行[1]。光伏技术的发展对生态环境的改善具有重要的意义。
提高光伏发电系统的效率是光伏发电技术研究的核心问题之一。光伏阵列的输出功率不仅随外部环境温度和光照强度的变化而变化，同时也受本身特性和负载特性的影响。当外部环境条件一定时，根据最大功率点跟踪算法，实时调节光伏发电系统中升压电路的占空比，使光伏发电系统输出功率最大，提高光伏阵列转换效率[2]。
1光伏系统
太阳能发电分为利用太阳能光发电和利用太阳能热发电两大类，按照是否与大电网连接，光伏发电系统可分为并网运行系统和独立运行系统。
由光伏电池的伏安特性曲线可知，当光照强度和外部温度发生变化，光伏电池的输出功率也相应的发生变化。每条曲线有且仅有一个最大功率点，且对应唯一的电压，这就为最大功率点跟踪技术奠定了理论基础。
2基于模型预测的最大功率跟踪
光伏发电系统的最大功率点跟踪有很多实现方法，常见的有恒电压跟踪法，扰动观测法和动态阻抗匹配法等。
2.1动态阻抗匹配法
根据戴维南定理[3]，光伏发电系统在短时间内可作为线性电路看待，由最大功率传输定理可知，当外部电路的等效阻抗与光伏阵列等效内部阻抗相等，光伏系统的输出功率最大，此时光伏系统处于最大功率点。
动态阻抗匹配法实现了动态校正，其响应速度快，跟踪精度高，但存在跟踪速度和稳态性能相互矛盾。为了解决这一矛盾，本文提出了基于模型预测的最大功率点跟踪法。
2.2模型预测控制
模型预测控制[4-5]算法的核心是控制域内的在线优化。实施过程中，在每一个采样时刻，系统都会计算出最优输入序列和对应的预测输出序列，但在执行时，系统只将计算出最优输入序列的第一个元素作为输入作用于对象。
MPC采用了滚动时域控制策略，其控制是反复在线优化，而传统最优控制是一次性的离线优化。因此，模型预测控制算法具有直接处理系统约束的能力，且加入反馈信息，提高了控制系统的稳定性。
3基于MPC的MPPT算法仿真
3.1基于MPC的MPPT控制系统结构
光伏并网发电系统主要由光伏阵列、升压电路、MPPT模块、MPC模块和DC-AC逆变器组成。其中，光伏阵列将太阳能转换为电能，升压电路位于在光伏阵列和蓄电池之间，其开关信号由MPPT模块和MPC模块提供，DC-AC逆变器向负载提供稳定的交流电压。
3.2基于MPC的MPPT算法
用基于MPC法和传统的MPPT算法DIM法实现光伏发电系统最大功率点跟踪时，采用基于MPC法的控制性能好。
本文在0-0.5s，0.5-1s和1-1.5s分别进行不同控制方法下的仿真，其效率为光伏阵列的输出功率和光伏系统中Boost电路升压后的功率之比，再计算其平均效率，即为升压电路的效率。
表3 不同控制模式下的效率
对表3分析可知；基于MPC的MPPT法比传统的DIM法控制方法的效率高。
4结论
本文通过与传统MPPT算法DIM法的比较，验证了基于MPC的MPPT算法的有效性，并对仿真结果进行分析，得出基于MPC的MPPT法均比传统的MPPT控制方法中的DIM法的效率高。
参考文献：
[1]林伯强，姚昕，刘希颖.节能和碳排放约束下的中国能源结构战略调整[J].中国社会科学，2010，（7）：58-71.
[2]周林，武剑，栗秋华等．光伏阵列最大功率点跟踪控制方法综述[J]．高电压技术，2008，34（6）：1145-1153．
[3]邱关源，罗先觉等.电路[M].北京：高等教育出版社，2006.
[4]赵熙临，殷丽娟.基于状态扩展的双反馈模型预测控制技术研究[J].系统仿真学报.2015，27（3）：591-597.
论文作者:殷丽娟
论文发表刊物:《电力设备》2017年第21期
论文发表时间:2017/11/24
标签：光伏论文; 系统论文; 阵列论文; 算法论文; 最大功率论文; 阻抗论文; 模型论文; 《电力设备》2017年第21期论文;