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摘要：针对固定参数法和扰动观察法存在的缺点，结合单变量检测方法降低了系统的成本以及减少了数据测量带来的误差的优点，提出了一种基于单变量检测方法的扰动观察法。分析了光伏电池的输出特性以及单变量检测的占空比调节原理。在Matlab中建立仿真模型，仿真结果表明，该方法能够快速的跟踪到最大功率点，并且最后能够稳定工作在最大功率点处。
关键词：最大功率点跟踪；扰动观察法；单变量检测；占空比
中图分类号：TM615 文献标识码：A
1 引言
太阳能是符合可持续发展战略的绿色能源，光伏发电技术作为太阳能利用中最有意义的技术，带来巨大的社会价值。光伏发电系统的制造成本昂贵，为了提高利用率，要使光伏电池工作在MPP处。目前常用的T方法有固定参数法，扰动观察法、电导增量法、曲线拟合法等方法[1-2]。扰动观察法是比较常用的一种控制方法。
传统的控制方法需要同时对电压、电流两个量进行采样，文献[3]提出了一种单变量检测的电导增量法，而电导增量法控制策略复杂，在实际中很少应用。本文采用一种基于单变量检测扰动观察法，通过Matlab仿真验证该方法的跟踪效果。
2 光伏电池的特性
光伏电池的工作原理是利用光电材料吸收光能后产生光电转换效应，接上负载后电流流过回路，光伏电池的等效电路模型如图1所示，电流电压的输出关系[4]式（1），
其中，Iph为光生电流；Io为PN结反向饱和电流；U、I为光伏电池输出电流；q为电子电荷； Rs为内部等效串联电阻；Rsh为内部等效并联电阻；n为PN结的曲线常数；K为Boltzmann常数；T为光伏电池表面绝对温度。
光伏电池的输出特性[1]为：在温度恒定情况下，随着光照强度的增加，输出的最大功率增加，但是最大功率点电压Um和开路电压Uoc基本保持不变；在环境条件一定的情况下，光伏电池有且只有一个最大功率点。
2 最大功率点跟踪控制算法
扰动观察法是通过比较前后两个时刻的功率变化和占空比的变化方向，来决定下一时刻占空比的扰动方向，通过选择合适的扰动步长，最终使光伏电池工作在最大功率点处。该算法虽然控制策略简单，但是扰动步长的选择直接影响系统的跟踪的精度和速度，步长太大影响跟踪精度，步长太小影响跟踪速度，所以选择合适的跟踪步长至关重要。
光伏发电系统中Boost电路的输入、输出电压与占空比存在着一定的线性关系，
（3）
其中， 为boost电路输入电压，也就是光伏电池的输出电压；Uo为boost电路输出电压；D为boost电路中mosfet的占空比。这样就可以通过控制boost电路的占空比来调节光伏电池的工作点，光伏电池的输出功率可以表示为：
（4）
Uo为固定值，结合式（2）和（4）可以得出，
（5）
由于Uo为一固定值，该算法只需检测光伏电池的输出电流一个量，结合占空比，利用式（4）就可以求出此刻的功率，进而求出P，若P小于常量m表示已经工作在最大功率点附近，此时我们可以认为光伏电池已经工作在最大功率点处，不需要继续扰动占空比，若P大于常量m表示工作点离最大功率点较远。通过判断dp/dD的正负来决定占空比的扰动方向，dp/dD小于零时，说明工作在最大功率点左侧，此时应该减小占空比，反之，应当增加占空比。改进的MPPT算法流程图如图3所示。
3 仿真研究
某电池在标准状态下参数为：Uoc=139.2V，Um =114V，Isc =5.68A，Im =5.26A，Pm =600W。由于温度为连续变量，在实际应用中不会发生突变，因此本文只研究光照强度突变时最大功率点的跟踪效果。
在Matlab/Simulink中搭建光伏发电系统仿真模型，仿真参数设置为：仿真步长为0.0003，占空比初始值为0.7，m=0.2% Pm，温度为25℃，光照强度在0.04s时由1KW/S突变为1.2KW/S，仿真结果分别如图4、图5所示。
从图4可以看出，传统扰动观察法能够迅速的跟踪光照强度变化引起的最大功率点的变化，但是在最大功率点附近震荡较大，会整个系统的稳定性。
从图5可以看出，改进的MPPT算法能够快速的跟踪到最大功率点以及光照强度变化引起的最大功率点的变化，并且能够稳定工作在最大功率点处。
4 结论
该控制方法只需检测光伏输出电流一个变量，可以降低系统的成本，减小数据测量误差对系统带来的影响，结合了固定参数法和扰动观察法的优点，并且控制方法简单，比较容易实现。通过分别对传统的固定参数法结合扰动观察法以及改进算法的仿真，验证了该方法的可行性以及良好的跟踪效果。
参考文献
[1] 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）：1145-1152.
[2] Neil S D，Luiz A C，Liu Xuejun. Comparative study of variable size perturbation and observation maximum power point trackers for PV systems [J] . Electric Power Systems Research，2010，80 （3 ）：296-305.
[3] 侯世英，殷忠宁，孙韬. 基于单变量检测的光伏电池最大功率点跟踪算法[J]. 电力自动化设备，2012，32（1）：19-23.
[4] 周德佳，趙争鸣，吴理博，等. 基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析[J]. 清华大学学报：自然科学版，2007，47（7）：1109 - 1112.
关键词：最大功率点跟踪；扰动观察法；单变量检测；占空比
中图分类号：TM615 文献标识码：A
1 引言
太阳能是符合可持续发展战略的绿色能源，光伏发电技术作为太阳能利用中最有意义的技术，带来巨大的社会价值。光伏发电系统的制造成本昂贵，为了提高利用率，要使光伏电池工作在MPP处。目前常用的T方法有固定参数法，扰动观察法、电导增量法、曲线拟合法等方法[1-2]。扰动观察法是比较常用的一种控制方法。
传统的控制方法需要同时对电压、电流两个量进行采样，文献[3]提出了一种单变量检测的电导增量法，而电导增量法控制策略复杂，在实际中很少应用。本文采用一种基于单变量检测扰动观察法，通过Matlab仿真验证该方法的跟踪效果。
2 光伏电池的特性
光伏电池的工作原理是利用光电材料吸收光能后产生光电转换效应，接上负载后电流流过回路，光伏电池的等效电路模型如图1所示，电流电压的输出关系[4]式（1），
其中，Iph为光生电流；Io为PN结反向饱和电流；U、I为光伏电池输出电流；q为电子电荷； Rs为内部等效串联电阻；Rsh为内部等效并联电阻；n为PN结的曲线常数；K为Boltzmann常数；T为光伏电池表面绝对温度。
光伏电池的输出特性[1]为：在温度恒定情况下，随着光照强度的增加，输出的最大功率增加，但是最大功率点电压Um和开路电压Uoc基本保持不变；在环境条件一定的情况下，光伏电池有且只有一个最大功率点。
2 最大功率点跟踪控制算法
扰动观察法是通过比较前后两个时刻的功率变化和占空比的变化方向，来决定下一时刻占空比的扰动方向，通过选择合适的扰动步长，最终使光伏电池工作在最大功率点处。该算法虽然控制策略简单，但是扰动步长的选择直接影响系统的跟踪的精度和速度，步长太大影响跟踪精度，步长太小影响跟踪速度，所以选择合适的跟踪步长至关重要。
光伏发电系统中Boost电路的输入、输出电压与占空比存在着一定的线性关系，
（3）
其中， 为boost电路输入电压，也就是光伏电池的输出电压；Uo为boost电路输出电压；D为boost电路中mosfet的占空比。这样就可以通过控制boost电路的占空比来调节光伏电池的工作点，光伏电池的输出功率可以表示为：
（4）
Uo为固定值，结合式（2）和（4）可以得出，
（5）
由于Uo为一固定值，该算法只需检测光伏电池的输出电流一个量，结合占空比，利用式（4）就可以求出此刻的功率，进而求出P，若P小于常量m表示已经工作在最大功率点附近，此时我们可以认为光伏电池已经工作在最大功率点处，不需要继续扰动占空比，若P大于常量m表示工作点离最大功率点较远。通过判断dp/dD的正负来决定占空比的扰动方向，dp/dD小于零时，说明工作在最大功率点左侧，此时应该减小占空比，反之，应当增加占空比。改进的MPPT算法流程图如图3所示。
3 仿真研究
某电池在标准状态下参数为：Uoc=139.2V，Um =114V，Isc =5.68A，Im =5.26A，Pm =600W。由于温度为连续变量，在实际应用中不会发生突变，因此本文只研究光照强度突变时最大功率点的跟踪效果。
在Matlab/Simulink中搭建光伏发电系统仿真模型，仿真参数设置为：仿真步长为0.0003，占空比初始值为0.7，m=0.2% Pm，温度为25℃，光照强度在0.04s时由1KW/S突变为1.2KW/S，仿真结果分别如图4、图5所示。
从图4可以看出，传统扰动观察法能够迅速的跟踪光照强度变化引起的最大功率点的变化，但是在最大功率点附近震荡较大，会整个系统的稳定性。
从图5可以看出，改进的MPPT算法能够快速的跟踪到最大功率点以及光照强度变化引起的最大功率点的变化，并且能够稳定工作在最大功率点处。
4 结论
该控制方法只需检测光伏输出电流一个变量，可以降低系统的成本，减小数据测量误差对系统带来的影响，结合了固定参数法和扰动观察法的优点，并且控制方法简单，比较容易实现。通过分别对传统的固定参数法结合扰动观察法以及改进算法的仿真，验证了该方法的可行性以及良好的跟踪效果。
参考文献
[1] 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）：1145-1152.
[2] Neil S D，Luiz A C，Liu Xuejun. Comparative study of variable size perturbation and observation maximum power point trackers for PV systems [J] . Electric Power Systems Research，2010，80 （3 ）：296-305.
[3] 侯世英，殷忠宁，孙韬. 基于单变量检测的光伏电池最大功率点跟踪算法[J]. 电力自动化设备，2012，32（1）：19-23.
[4] 周德佳，趙争鸣，吴理博，等. 基于仿真模型的太阳能光伏电池阵列特性的分析[J]. 清华大学学报：自然科学版，2007，47（7）：1109 - 1112.