基于改进PSA算法的光伏系统最大功率点跟踪技术研究摘要：为了在不同环境条件下使光伏系统产生最大的能量，需要对光伏阵列的最大功率点进行跟踪,使系统的输出功率最大化。对此，结合经典的恒压控制法提出了基于改进PSA算法的光伏最大功率点跟踪方法。MPPT算法的主要组成部分包括系统的功率级和控制器，功率级的输入电压和输入电流被用作MPPT算法的输入，基于PSA算法的控制器则用来连续调节占空比，直到系统处于最大功率点。实例分析验证表明，该方法可以更加稳定、精确地跟踪到最大功率点。关键词：光伏系统；最大功率点跟踪；占空比；改进模式搜索算法：TM615文献标识码：A:2095-1302(2016)11-00-03。引言由于太阳能具有取之不尽、分布广泛的特性，所以光伏发电技术在新能源领域脱颖而出，为了能够实现光伏系统输出功率的最大化，需要对光伏阵列的最大功率点进行跟踪。目前有很多算法可以确定系统的率级输入端的模型［7，8］,然后应用改进的PSA算法最大功率点［1-3］,如查表法、曲线拟合技术、开路电压法、短路电流法、扰动观测法、电导增量法等。查表法和曲线拟合技术需要很大的数据存储空间；开路电压法和短路电流法不适合工作条件发生变化的场合;扰动观测法会在最大功率点附近产生振荡；电导增量法实现过程比较复杂然而尽管恒压法能够实现MPPT的基本功能并在光伏发电现场得以广泛应用，但在使用过程中无法引入外界条件参量的变化情况，难以实现MPPT的高精度搜索功能。模式搜索算法［4,5］具有很强的细搜索能力，因此将改进的模式搜索算法与恒压法结合用于最大功率实时精确跟踪。光伏发电系统主要包括光伏阵列、MPPT功率级、控制器、负载几部分［6］,而最大功率点跟踪主要由MPPT功率级和控制器来控制，对此本文首先建立功优化控制器使其精确改变占空比，实现最大功率点的稳定跟踪。1光伏组件模型及最大功率点控制光伏组件功率级输入端即光伏组件的输出主要是产生的电流信号和电压信号，设在参考条件下，构建考虑太阳辐射变化和温度影响时的光伏发电系统中光伏电池阵列数学模型如下式：(1)式中，U为光伏电池阵列电压，I为对应的输出电流,，，，，,；Sref为太阳辐射参考值，取lkW/m2；Tref为温度参考值，取25°C；Isc为短路电流，Uoc为开路电压，Im、Um分别为最大功率点电流和电压，为电流随温度变化系数，为电压随温度变化系数，以上参数都在Sref、Tref条件下获取；Rs为光伏模块串联电阻；S为总太阳辐射,Tc为太阳电池温度,Ta为环境温度，tc为电池模块温度系数。当负载电阻和内阻相等时会产生最大的输出功率。由于光伏阵列产生的功率会随太阳辐照度和温度变化而变化，因此参数的变化也会引起光伏电池的输出特性变化，可根据输出特性实时调整负载，使其与光伏阵列内阻相匹配，实现最大功率点跟踪。2仿真实验与分析2.1光伏电池功率曲线特性实验采用的太阳能电池板在光辐射度为1000W/m2,温度为25°C的标准测试条件下的基本参数为：lm=5.5A、Um=36.3V、Uoc=43.5V、lsc=5.85A。基于Matlab/SimuLinkI具箱构建的光伏电池仿真模型如图1所示。由图2(a)可知，最大功率点处电压受光辐射度影响较小，电流值随着光辐射度的增加而增大；由图2(b)可知，最大功率点处电压随着温度的升高而降低，电流阻值动态匹配,实现最大功率点跟踪。MPPT控制值受温度影响较小。2.2MPPT功率级和控制器MPPT算法的主要组成部分包括系统的功率级和控制器，功率级为DC-DC变换器的主电路[9,10],通过调整IGBT的导通时间和辅助电路完成升降压功能；控制器主要用于产生控制IGBT通断的PWM控制信号，与功率级共同作用，调整负载与光伏阵列内部法实现过程如图3所示。图3中，改进的PSA算法和恒定电压法均包含于控制器部分[11],改进的PSA算法根据外界环境变化实时计算出最大功率点处电压Umax作为恒定电压法的参考电压，从而改善了经典恒压法使用固定电压值导致其忽略外部环境不足的问题，可大大提高最大功率点跟踪的精确性。2.3改进的PSA算法为实现当外界环境变化时，光伏发电系统能够对最大功率点进行精确跟踪，避免传统跟踪方法的缺点,提高光伏发电系统的输出效率，本文提出了基于改进的PSA算法的最大功率点跟踪方法。其流程图...