模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

苏州大学

硕士学位论文

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

姓名：陈亚峰

申请学位级别：硕士

专业：软件工程

指导教师：李云飞

2010-10

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究中文摘要模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

中文文摘

光伏发电具有无污染、无噪音、取之不尽、用之不竭等优点，在未来供电系统中将占有重要地位。光伏电池的输出特性受外界环境影响很大，主要影响因素为电池表面温度和日照强度。由于光伏电池的转换效率低、价格昂贵且初期投入大，因此采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制来提高光伏系统的效率成为必然，从而达到充分利用太阳能的目的。

本文从研究光伏电池的输出特性出发，分析现有的几种最大功率点跟踪控制算法的工作原理，并比较其优、缺点。本文在传统PID算法的基础上加入了模糊预测控制，根据模糊控制适应性强、鲁棒性好且具有不依赖被控对象精确模型等特点，使之进一步适合光伏发电系统的输出特征[1]。同时，为减少天气因素的不确定性对最大功率点的影响，算法中加入了预测发电功能。根据检测到的外界环境数据和历史发电数据建立模糊控制预测模型，用以加速模糊控制的速度，同时可以改善预测的不准确性。模糊控制技术是智能控制技术中发展较成熟的一个分支，并具有一系列传统控制无法比拟的优点[2]。将其应用于光伏电池的最大功率跟踪既具有现实意义，又具有时代意义。

本文首先介绍了最大功率追踪技术和目前所采用的各种控制方法，接着给出了采用模糊控制的原因及实现方式。本文在某公司太阳能逆变器产品基础上进行升级，包括BOOST试验模块的设计目标和实现思路，然后描述了加入天气预测后的模糊控制算法，最后进行整体软件设计和测试。

本文研究的主要目标是在原有PID算法控制上，运用加入天气预测的模糊控制算法，控制BOOST板上的IGBT以对输入电压电流进行功率点调节控制，以此保证获得稳定的最大功率。本文设计和实现的BOOST控制器虽然只是一个原型系统，但验证了模糊控制技术在太阳能逆变器领域的可行性和有效性，对相关的应用有较高的参考价值。

关键词：光伏系统，最大功率追踪，模糊控制，预测方法

作者：陈亚峰

指导老师：李云飞

Abstract The Prediction Research on Photovoltic MPPT Based on Fuzzy Control

The Prediction Research on Photovoltaic MPPT Based on

Fuzzy Control

Abstract

PV has no pollution, no noise, an inexhaustible supply advantages, will play an important role in the future power supply system. The output characteristics of photovoltaic cells greatly affected by the external environment, the main factors is the cell surface temperature and sunlight intensity. As low conversion efficiency, very expensive and large initial investment of photovoltaic cells, so with Maximum Power Point Tracking (Maximum Power Point Tracking, MPPT) control to improve the efficiency of PV systems become necessary, thus achieve the objective of full use of solar energy.

This paper studies the output characteristics of photovoltaic cells, analyzes several existing maximum power point tracking control algorithm works, and compare their advantages and disadvantages. This paper based on the traditional PID algorithm, adding the fuzzy predictive control, according to the fuzzy control's adaptability, robustness and is not dependent on the precision model of controlled object characteristics, thus making it suitable for the output characteristics of photovoltaic power generation system[1]. Meanwhile, to reduce the uncertainty of weather factors on the maximum power point, the algorithm adds the prediction power function. According to the detected external environmental data and historical power generation data to establish fuzzy control forecasting model, to speed up the fuzzy control, at the same time can improve the prediction accuracy. As a developed branch of intelligent controlling techniques, the fuzzy control has much more advantages than conventional methods[2]. Consequently, it is significant to research on tracking the maximum power point of the PV array using a fuzzy controller.

Firstly, this paper introduced the relative technology of Maximum Power Point Tracking and the other method used at present, the following is the cause and the realization of using fuzzy control. This paper upgrade the solar inverter product of a company, including the goal and the realization of BOOST module design. Then, the fuzzy control algorithm with weather forecasts is described. At last, it gives software design and

The Prediction Research on Photovoltic MPPT Based on Fuzzy Control Abstract test.

Base on the PID control algorithm, the aim of this paper is that the IGBT can be controlled to adjust input voltage and current by using Fuzzy control algorithm with weather forecasting in BOOST board to acquire the stability of output Maximum Power. Although the BOOST Controller described in this paper is still a prototype, to a certain extent, it experts the application of the fuzzy control in solar inverter, the implementation of this paper provides valuable reference to the developers in the related fields.

Keywords: PV system; MPPT;Fuzzy Control; Prediction

Written by Chen Yafeng

Supervised by Li Yunfei

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第一章绪论

第一章绪论

1.1 课题背景

能源是国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础。随着经济全球化进程的不断加速和工业经济的迅猛发展，世界范围内的能源短缺和环境污染己成为制约人类社会可持续发展的两大重要因素，大力发展新的可替代能源己成为当务之急[1-3]。太阳能发电作为一种新的电能生产方式，以其无污染、无噪音、维护简单等特点显示出无比广阔的发展空间和应用前景[4]。

光伏电池[5](Photovoltaic cel，简称PV)就是一种经由太阳光照射后，把光的能量转换成电能的能量转换元件。目前光伏发电存在的主要问题是光伏电池的输出特性受外界环境因素影响大，电池表面温度和日照强度的变化都可以导致输出特性发生较大的变化；并且，光伏电池转换效率低且价格昂贵，初期投入较大。因此，如何在现有的光电元件转换技术的基础上，进一步提高光伏电池的转换效率，充分利用光伏电池所转换的能量，一直是光伏系统研究的重要方向。

智能控制近年来获得了长足的进步，在众多新兴学科和新技术的有利帮助下，智能控制从中汲取了许多营养，结出了丰硕果实，尤其是模糊控制技术日渐成熟，并不断发展和完善。它具有不依赖被控对象的精确数学模型，设计简单，便于应用，抗干扰能力强，响应速度快，易于控制，对系统参数的变化有较强的鲁棒性等特点，已应用于家电、工业控制、航空等多个领域。将模糊控制技术应用于光伏发电系统在处理复杂性、不确定性方面能力更强，具有更好的灵活性和适应性，将达到更高的控制性能[6]。

1.2 光伏发电技术发展简介

日趋严重的能源危机以及日益恶化的生态环境，使世界各国根据国情走可持续发展的道路，并大力开发利用可再生能源。太阳能光伏技术[7]在这种形势下进入了快速发展的阶段。

1.2.1 国外光伏发电的发展

自从1954年第一块实用光伏电池问世以来，太阳能光伏发电取得了长足的进步。1973年的石油危机和90年代的环境污染问题大大促进了太阳光伏发电的发展。特别

第一章绪论模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究是80年代以后国际上光伏并网发电技术取得很大进展，日本、欧、美等发达国家已安装了许多太阳能并网发电系统。随着光伏发电系统的性价比提高，其应用范围越来越广，并开始从特殊场合应用向商业化应用发展。目前，世界上已建成了数十座MW 级太阳能光伏发电系统。进入20世纪90年代，太阳能光伏发电技术和其它可再生能源技术一样，成为全球减少温室效应的重要技术手段，不少发达国家开始实施基于并网的太阳能光伏发电屋顶计划[8]。1997年12月日本京都会议以后，美国总统宣布了百万光伏屋顶计划，预期在l0年内安装总容量约为3GW。随后，德国提出了l0万户光伏屋顶计划，日本提出了朝日7年光伏屋顶计划和新能源推广的基本原则，要求到2010年光伏发电容量超过5GW。而德国西门子太阳能公司在慕尼黑贸易展览中心，建成了1MW的太阳能光伏屋顶系统，则成为大功率太阳能光伏并网发电系统的代表。

1.2.2 国内光伏发电的发展状况及前景

我国太阳能资源丰富，国土面积上每年接受的太阳能能量约为5.6*1022焦耳，相当于1.9*1012吨标准煤。我国在光伏并网发电技术方面的研发起步较晚，至今尚处于研究试验阶段[9]。近几年来，光伏并网发电技术得到了业内人士的广泛关注。目前我国光伏发电系统主要是直流系统，即将太阳电池发出的电能给蓄电池充电，而蓄电池直接给负载供电。此类系统结构简单，成本低廉，但由于负载直流电压的不同(如l 2 V、2 4 V、4 8 V等)，很难实现系统的标准化和兼容性，特别是民用电力，由于大多为交流负载，以直流电力供电的光伏电源很难作为商品进入市场。另外，光伏发电最终将实现并网运行，交流光伏发电系统必将成为光伏发电的主流。可再生能源由边远无电地区的独立供电模式向有电地区的常规并网发电方向发展，这将大大提高可再生能源的利用率，改善社会，经济持续发展的环境[10]。

我国正处在经济转轨和蓬勃发展时期，但能源问题严峻，城市中由于大量使用化石能源，环境持续恶化。2000年世界卫生组织(WHO)公布的世界上污染最严重的十个大城市中，中国占了八个，其中北京居于第七位。大力发展光伏并网发电将有助于尽早解决这一问题。国家有关领导部门已经开始给予足够重视，首先是国家科技部已规划有步骤地推进相关的科技创新研究、示范及其产业化进程。“八五”和“九五”期间把“光伏屋顶并网发电系统”列入了“国家科技攻关计划”，在深圳和北京分别建成了一些光伏屋顶并网发电系统的示范工程。到目前为止，我国光伏并网发电的关

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第一章绪论键技术及设备仍主要来自进口，但面对如此巨大的国内需要，脚踏实地地发展具有自我知识产权的相关高技术，进而实现其产业化，已是刻不容缓的事。此次毕业设计正是在这一思想的指导下开展了这一领域内的一些研究工作。

1.3 相关研究

1.3.1 光伏发电系统

光伏发电系统主要可分为独立型发电系统（Stand-Alone）及并网型发电系统（Grid-Connectd）两种[11]。

1.独立型光伏发电系统

独立型光伏发电系统[12]是指光伏发电系统不与电网连接，其输出功率提供给本地负载的发电系统。如图1-1所示，独立型光伏发电系统是由光伏阵列、DC-DC电路、蓄电池组、逆变器和交直流负载构成。作为储能装置的蓄电池组将负载不需要的电能存储起来供日照不足时使用。由于增加了蓄电池，因而系统的成本增加、可靠性降低。

光伏阵列

图1-1 独立型光伏发电系统示意图

独立型光伏发电系统主要用于高山、离岛、基地台….等市电无法到达的偏远地区。

工作方式：

白天PV发电供负载并对电池进行充电，夜间由电池供电；

可以自给自足（必需搭配蓄电池）。

缺点：

系统设计考虑因素多（组列、蓄电池容量、负载与阴天日数等安全系数，最佳化设计复杂）；

无最大功率追踪（MPPT），搭配蓄电池使发电效能差；

第一章 绪论 模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

蓄电池每日深度充(>0.2C 充电)/放电寿命短(约500~600 cycles)；

太阳光发电量与负载需求量不搭配时，太阳光的发电能量利用率偏低

（负载需求搭配与安全系数为相互矛盾的设计）；

PV-柴油发电机，PV-风力……等混合系统为改善的方法。

2. 并网型光伏发电系统

光伏并网发电系统[13]是指将光伏阵列输出的直流电转化为与电网电压同幅值、

同频、同相的交流电，并实现与电网连接的系统。如图1-2所示，光伏并网发电系统是由光伏阵列、DC-DC 电路及逆变器构成。当日照较强时，光伏发电系统首先满足交流负载用电，然后将多余的电能回送电网；当日照不足时，根据负载需要也可从电网索取电能。系统运行过程中，电网实际上起到蓄电池的作用。

图1-2 并网型光伏发电系统示意图

并网型光伏发电系统适用于电力正常送达的任何地点，作为辅助电源使用。

工作方式：

白天PV 系统并网发电、夜间由电网供电；

将市电电力系统作为一个无限大、无穷寿命的免费蓄电池。

优点：

系统简单、不需安全系数设计、几乎不需维护；

具最大功率追踪（MPPT ），发电效率高；

太阳光的发电能量利用率高。

缺点：

停电时将自动关机，因而无电可用，无防灾功能；

一般并网型Inverter 无法直接搭配蓄电池使用（具特殊功能者例外）

（MPPT 功能与蓄电池冲突；蓄电池与并网发电原理互相矛盾）。

1.3.2 模糊控制技术

在过去20多年，模糊控制是智能控制的一个十分活跃的研究与应用领域。Zadeh

光伏阵列

电网

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第一章绪论于1965年提出的模糊集合成为处理现实世界各类问题的方法。此后，对模糊集合和模糊控制的理论研究和实际应用获得广泛开展。模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。模糊控制的价值可从两个方面来考虑。一方面，模糊控制提出一种新的机制用于实现基于知识(规则)甚至语义描述的控制规律。另一方面，模糊控制为非线性控制器提出一个比较容易的设计方法，尤其是当受控装置(对象或过程)含有不确定性而且很难用常规非线性控制理论处理时，更是有效[14]。

我国在模糊理论和应用方面的研究起步较晚，但发展很快。近年来，我国推出了电烤箱、电烤柜模糊控制器、模糊控制燃气快速热水器、模糊控制自动恒温器、灯光横照度模糊控制器、模糊全自动洗衣机和模糊电饭锅等产品，标志着我国模糊技术的应用研究也有了长足的进步。毫无疑问，十几年来，我国在模糊逻辑控制的研究和应用开发上已达到了一定的规模，形成了高新技术领域的研究热点技术[15]。

当然，模糊控制无论在理论上和实用上都是一门“年轻”的科学，正处于不断发展和完善的进程之中，不像经典控制理论和现代控制理论皆已形成了较完善的理论体系。同时，也许也正因为它的不完善和正在发展，显示了它有很大的发展潜力和前途。

1.3.3 Matlab/Simulink仿真工具

目前正被广泛使用的仿真软件是美国MathWorks软件公司开发的MATLAB编程语言。最初的正式版本在1984年推出，后经不断扩展，增添了实用工具箱、图形图像处理、多媒体功能、符号运算、与其它软件的接口功能，以及为带来崭新局面的控制系统模型图形输入与仿真工具(SIMULINK)。由于提供矩阵运算、数据处理、图形绘制、图像处理等强大功能，它已成为国际上最为流行的科学与工程计算的软件之一，广泛地应用于自动控制理论、应用代数、数理统计、数字信号处理、时间序列分析与建模优化设计等领域[16]。

本文运用MATLAB语言的仿真软件Simulink对模糊控制系统进行了设计与仿真。Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的仿真软件包，它支持连续、离散或两者混合的线性、非线性系统，也支持具有多采样速率系统。与用微分方程和差分方程建模的传统仿真软件相比，它具有更直观、方便和灵活的优点。Simulink 中主要包含有Sink(输出方式)、Source(输入方式)、Linea(线性环节)、Nonlinear(非线性环节)、Connection(连接与接口)和其它环节等子模型库。每个子模型库中都相应包

第一章绪论模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究含了丰富的功能模块，此外还可以根据需要量身度作，用户可以定制和封装自己的模块[17]。

1.4 本课题实现的目标和意义

本课题的目标：

1．设计了基于DSP和模糊预测控制技术的MPPT模块。

2．验证了模糊预测控制技术在光伏发电领域应用的可行性和有效性。

本课题的意义：

1．光伏发电领域数字化是未来的发展趋势，课题的研究在光伏发电领域有较好的创新和实用价值。

2．采用了模糊预测控制技术，在光伏发电领域还没见有相关的文献报道。

3．为公司新产品的研制和新技术的应用奠定了基础，对其它相关的应用也有较高的参考价值。

1.5 本文的工作内容和结构安排

本课题是在了解和分析光伏发电工作过程的基础上，针对光伏发电的非线性化，以及天气的不确定性因素对最大功率点的影响，提出了一种模糊控制发电最大功率跟踪预测模型的方案。利用模糊控制算法在处理不确定、模糊性数据方面的优势，再结合气象数据分析了影响预测精度的各项因素，建立了模糊控制的最大功率跟踪预测模型。该模型经实验验证，有着较高的精度，能较快速达到最大功率跟踪，并且表现出良好的控制性能。论文的主要内容如下：

第一章为绪论：主要介绍此论文的研究背景、国内外的发展状况、相关研究、并给出论文的结构安排；

第二章对光伏电池特性及最大功率跟踪控制进行研究：分析光伏电池的工作原理及电气特性；介绍何为最大功率跟踪，分析现有最大功率点跟踪控制算法的工作原理及优缺点，在此基础上提出了改进策略，对模糊预测MPPT控制算法进行初步分析；

第三章探讨气候因素对MPPT效率的影响：对不同光强和温度下引起的误差进行分析；

第四章对如何将天气预测和模糊控制应用于最大功率点跟踪进行研究：对模糊控制技术进行介绍，并给出模糊控制器的详细设计过程；首先根据日照强度和温度，建

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第一章绪论立模糊预测模型，预测出初步的最大功率点的电压和功率；再以此最大功率点电压为起始点，运用模糊控制最大功率跟踪模型，找到最终的最大功率点；

第五章给出光伏电池模糊控制最大功率跟踪系统的设计：在完成算法研究的基础上，根据光伏电池最大功率跟踪系统的规格与性能要求，对系统总体结构与功能进行设计；给出光伏电池最大功率跟踪系统的硬件电路图，包括主电路、控制电路、隔离驱动电路、电压(电流)线性检测电路等模块的设计过程；

第六章给出模糊天气预测算法的仿真：运用MATLAB/SIMULINK建立光伏电池模型；最后运用MATLAB/SIMULINK、模糊逻辑工具箱模拟模糊预测算法进行仿真，使用仿真结果验证模糊预测算法的控制性能；

第七章给出模糊预测MPPT的实测结果与分析：对完成的光伏电池最大功率跟踪系统进行性能测试，给出测试数据并进行必要的分析。经过一年的实际测试与对比，在总功率的产生上有些微的进步，还有提升的空间。

第八章为总结与展望：对本论文的研究工作给予总结并对下一步的工作进行探讨。

第二章光伏电池特性及其MPPT介绍模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第二章光伏电池特性及其MPPT介绍

2.1 光伏电池的基本原理和工作特性

2.1.1 光伏电池的基本原理

太阳能是一种辐射能，它必须借助于能量转换器才能转换成为电能。这种把光能转换成电能的能量转换器，就是光伏电池。

光伏电池工作原理[18]的基础是半导体PN结的光生伏打效应。通常，用于光伏电池的半导体材料是一种介于导体和绝缘体之间的特殊物质，和任何物质的原子一样，半导体的原子也是由带正电的原子核和带负电的电子组成，半导体硅原子的外层有4个电子，按固定轨道围绕原子核转动。当受到外来能量的作用时，这些电子就会脱离轨道而成为自由电子，并在原来的位置上留下一个“空穴”，在纯净的硅晶体中，自由电子和空穴的数目是相等的。如果在硅晶体中掺入硼、稼等元素，由于这些元素能够俘获电子，它就成了空穴型半导体，通常用符号P表示；如果掺入能够释放电子的磷、砷等元素，它就成了电子型半导体，以符号N代表。若把这两种半导体结合，交界面便形成一个PN结。光伏电池的奥妙就在这个“结”上，PN结就像一堵墙，阻碍着电子和空穴的移动。当光伏电池受到阳光照射时，电子接受光能，向N型区移动，使N型区带负电，同时空穴向P型区移动，使P型区带正电。这样，在PN 结两端便产生了电动势，也就是通常所说的电压。这种现象就是上面所说的“光生伏打效应”。如果这时分别在P型层和N型层焊上金属导线，接通负载，则外电路便有电流通过，如此形成的一个个电池元件，把它们串联、并联起来，就能产生一定的电压和电流，并输出功率。如图2-1所示，其中图(a)为光生伏打效应示意图，图(b)为电池元件串并联的接线图。

制造光伏电池的半导体材料已知的有十几种，因此光伏电池的种类也很多。目前，技术最成熟，并具有商业价值的光伏电池要算硅太阳电池。

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究 第二章 光伏电池特性及其MPPT 介绍

(a)

(b) 图2-1 光伏电池的基本原理（a ）光生伏打效应示意图（b ）电池元件串并联接线图

2.1.2 光伏电池的电气特性 光伏电池相当于具有与受光面平行的极薄PN 截面的大面积的等效二极管，其等效电路如图2-2所示。

图

2-2 光伏电池等效电路图

由图2-2中电流的流向可得光伏电池的输出特性方程[19]：

=I Rsh d LG I I I ??

()sh s s os LG R IR V IR V AKT q I I +?????

?????????+?=1exp （2-1） 其中

???????????????????????=T T BK qE T T I I r GO r or os 11exp 3

（2-2） ()[]1000

2981λ

?+=T k I I SCR LG （2-3）

上述三个公式的参数解析详见表2-1。

I V

第二章 光伏电池特性及其MPPT 介绍 模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究 表2-1 光伏电池等效模型参数解析 符号

描述 单位 数值 I,V

光伏电池输出电流，输出电压 A,V T,λ

光伏电池的表面温度（绝对温度），日照强度 o K,W/m 2 T r

参考温度 o K 301.18 I os ,I or

光伏电池暗饱和电流，T r 下的暗饱和电流 A I LG

光电流，由日照强度决定 A I SCR

标准测试条件STC(光伏电池温度25℃，日照强度为1000 W ／m 2)下，光伏电池的短路电流 A k

波尔兹曼常数 J ／o K 1.38×10-23q

单位电荷 C 1.6×10-19 k 1

短路电流的温度系数 A ／o K E GO

半导体材料的禁带宽度 J A,B

理想因子 1~2之间R s ,R sh 光伏电池的串联，并联等效电阻 Ω

一般讨论实际等效电路时，可忽略R s 或R sh 。对光伏电池等效电路进行分析可以发现：串联电阻Rs 越大，则短路电流会越小，但不会对开路电压造成大影响；并联电阻R sh 越大，则开路电压会变小，但不会影响到短路电流。在发电效率上，似乎输出电流对输出功率的影响程度会较大，加上影响开路电压的因素除了R sh 外还包括二极管的电流值，因此，R s 对光伏电池的发电效率的影响较为明显，在下面的讨论中将忽略R sh ，并且得到简化的光伏电池输出特性方程，如公式2-4。

()?????????????+?=1k exp s os LG IR V T A q I I I （2-4）

根据公式2-4可画出图2-3所示的光伏电池的I -V 示意图。可见，光伏电池的输出具有明显的非线性。在外部负载短路情况下，即V =0，此时光电流I LG 全部流向外部的短路负载，短路电流I sc 几乎等于光电流，有I sc = I LG ；在处于开路状态时，I =0，光电流全部流经二极管D ，此时开路电压：

)1ln(k os

+=I I q T A V LG oc （2-5）

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究 第二章 光伏电池特性及其MPPT 介绍

图2-3 光伏电池的I-V 示意图

从公式2-2可以看出，光伏电池的输出电流和电压受到外界因素，如温度、日照强度等的影响。在不同的温度、日照强度下有不同的短路电流I sc ，并且与日照强度成正比，与温度成一定的线性关系。同样，开路电压V oc 也与二者有密切的关系，如下：

)298(k T s ?+=T V V oc oc （2-6）

其中，V ocs ，为标准测试条件下的开路电压，k T 为开路电压的温度系数。

2.1.3 影响光伏电池输出特性的因素

光伏电池利用太阳能发电，因此其输出电流、输出电压自然受到外界气候因素，如温度、日照强度等的影响。图2-4为在大气温度固定，不同日照强度下，光伏模组对日照量变化的特性曲线图；图2-5为在日照强度固定，不同大气温度下，光伏模组对温度变化的特性曲线图。

从图2-4可以看出，当温度不变，日照强度变大，光伏电池模组的开路电压不变(根据公式2-6，开路电压只受到温度的影响。实际上随着日照强度变大，开路电压略有增加)，短路电流增大，从而输出功率变大。并且，从P -V 曲线图可以看出，最大输出功率点P max 几乎落在同一根垂直线的两侧邻近处。即当温度一定时，光伏电池输出电压保持恒定且为在某一日照强度下相应于最大功率点处的电压，则不管日照量如何变化，光伏电池可大致保持在该温度下的最大功率输出。可见，日照强度的大小是影响光伏电池功率输出的重要因素。从图2-5可以看出，当日照强度一定时，温度增加，光伏电池开路电压有所下降，短路电流略有上升，因此输出功率减小。并且，从P -V 可以看出，对应于温度的变化，P max 几乎成线性变化。温度的上升，会造成光伏电池输出功率的减小，因此工作环境的温度将会直接影响到光伏电池的效率。

第二章光伏电池特性及其MPPT介绍模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

（a）（b）

图2-4 在大气温度固定，不同日照强度下，光伏模组对日照量变化的特性曲线图：（a）

光伏模组的输出电流与输出电压的关系图；（b）光伏模组的输出功率与输出电压的关系图

（a）（b）

图2-5 在日照强度固定，不同大气温度下，光伏模组对温度变化的特性曲线图：（a）光

伏模组的输出电流与输出电压的关系图；（b）光伏模组的输出功率与输出电压的关系图

2.2 光伏电池最大功率跟踪方法

由于太阳能板的输出功率会受到外界环境因素，如日照强度、温度、元件老化及光电材料等影响，为了让太阳光电池发挥最大的效能，必须对太阳能光电系统的功率转换级加以适当控制，使其在各种不同工作环境之下，也能自太阳光电池汲取最大功率，此控制方法即所谓的最大功率跟踪法（Maximum Power Point Tracking, MPPT）[20]。

一般而言要让太阳能电力转换系统输出最大的功率，方式有以下三种：

（1）追踪太阳光－以机械装置使太阳能板能尽量接受直射的日照；

（2）做最大功率点追踪－将太阳能电池操作在特性曲线的最大功率点；

（3）两者都做。

本文是对第二种方法所作的研究。

从图2-3所示的光伏电池阵列输出特性曲线可以看出，在一定的温度和日照强度

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第二章光伏电池特性及其MPPT介绍下，光伏电池的输出电压和输出电流之间具有非线性的关系，并且具有唯一的最大功率点MPP(Maximum Power Point)。MPPT就是通过测量电压、电流和功率，以及比较它们之间的变化关系，决定当前工作点与峰值点的位置关系，然后控制电流(或电压)向当前工作点与峰值功率点移动，最后控制电流(或电压)在峰值功率点附近一定范围内来回摆动[21]。

对于电阻型负载，其负载线与I-V曲线的交叉点决定了光伏电池的工作点。不同的负载R L决定了不同的工作点。因此在不同的温度、日照强度条件下，当最大功率点发生漂移时，可通过调整负载使光伏电池重新工作在最大功率点处，如图2-6所示。

图2-6 不同负载对应的光伏电池工作点示意图

通常的MPPT实现方法有：电压回授法、功率回授法、增量电导法以及扰动观察法。以下将就这几种最大功率点跟踪算法分别说明其工作原理，并比较其优缺点[22,23]。

2.2.1 电压回授法

电压回授法是最简单的一种最大功率跟踪法。经由事先的测试，我们可得到光伏电池在某一日照强度及温度下的最大功率点的电压大小，此方法就是借由调整光伏电池的端电压，使其能与事先测量的电压相符，来达到最大功率跟踪的效果。恒电压跟踪CVT就是一种电压回授法。对于早期应用于人造卫星的光伏电池而言，由于外太空的日照强度及温度变化缓慢且幅度较小，因此电压回授法仍不失为一个好方法。

但是，随着光伏电池日益普及到日常生活用品时，由于有地球公转、自转，造成大气的变化，使得最大功率点瞬息万变，此方法已经无法符合我们的需求，因此电压回授法已经很少被用在最大功率跟踪上。

2.2.2 功率回授法

功率回授法与电压回授法类似，但由于电压回授法无法在瞬息万变的气候条件下

第二章 光伏电池特性及其MPPT 介绍 模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究 自动跟踪最大功率点，因此功率回授法加入了输出功率对电压变化率的逻辑判断，以便能随着气候的变化而达到最大功率跟踪点。由光伏电池的P-V 曲线可以看出，当0=dV dP 时，即是最大功率点，配合控制流程即可动态地跟踪光伏电池在不同日照强度及温度下的最大功率点。

这种方法的优点是可减少能量损耗以及提升整体效率，但缺点是较为复杂且需较多的运算过程，在实际应用中，较少采用。

2.2.3 增量电导法

增量电导法[24]（Incremental Conductance Algorithm ）的基本原理与功率回授法是相同的，其出发点为0=dV dP 这个逻辑判断式，其中的功率P 可以由电压V 与电流I 表示，而将0=dV dP 改写成：

()0=+==dV

dI V I dV IV d dV dP （2-8） 将上式整理后可得

V

I dV dI ?= （2-9） 在上式中dI 表示增量前后测量到的电流差值，dV 表示增量前后测量到的电压差值。因此，只要符合公式(2-9)要求时，则表示已达到最大功率点，即不进行下一次扰动。如果不符合则继续扰动。

虽然增量电导法也是以改变光伏电池输出电压来达到最大功率点，但是借着修改逻辑判断式来减少在最大功率点附近的振荡现象，使其更能适应瞬息力变的气候条件。然而使公式(2-9)成立，需要非常精密的传感器进行测量，成本非常高。

2.2.4 扰动观察法

扰动观察法[25]（Perturbation and observation,P&O ）也被称为爬山法(Hill Climbing)，它与增量电导法可说是殊途同归，差别仅在于逻辑判断式与测量参数的取舍而己。其工作原理为测量当前阵列输出功率，然后在原输出电压上增加一个小电压分量(或称之为扰动)，测量出改变后的功率，比较改变前的功率即可知道功率变化的方向。若功率值增大，则表示扰动方向正确，可朝同一方向继续扰动。若功率值减小，则说明扰动方向错误，需向相反的方向扰动。由于扰动观察法的结构简单，且需要测量的参数较少，所以它被普遍地应用在光伏电池的最大功率点跟踪上。

模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究第二章光伏电池特性及其MPPT介绍

图2-7 扰动观察法跟踪情况示意图

图2-7说明了这个动态过程，假设工作点在V1处，光伏电池输出功率为P1，如

，光伏电池输出功率为P2，然后比较现时功率P2与记忆果使工作点移到V

V

=

+

VΔ

2

1

功率P1。因为P2>P1，说明输入信号差V

Δ使输出功率变大，工作点位于最大功率值P max的左边，继续增大电压，使工作点继续朝右边即P max的方向变化。如果工作点已越过P max到达V4，此时若再增加V

Δ，则工作点到达V5，比较结果：P5

Δ，再比较现时功率与记忆功率，就这样周而复始地寻找最大功率点P max。图2-8为扰动观察法的控制流程图。

第二章光伏电池特性及其MPPT介绍模糊控制在光伏最大功率追踪预测中的应用与研究

图2-8 扰动观察法的控制流程图

然而运用该方法当到达最大功率点P max附近之后，其扰动并不会停止，而会在最大功率点P max左右振荡，因此造成能量损耗并降低光伏电池的效率。尤其是在气候条件变化缓慢时，能量损耗的情况更为严重，这是因为气候条件变化缓慢时，光伏电池所产生的电压及电流变动并没有什么太大的变化，而此方法仍然会继续扰动以改变其电压值而造成能量损失，此为扰动法的最大缺点。虽然可以缩小每次扰动的幅度，以降低P max点的振荡幅度来减少能量损失，不过当温度或照度有大幅变化时，这种方法会使跟踪到另一个最大功率点的速度变慢，此时将有大量的能量被浪费掉。因此当采用扰动观察法时，扰动幅度的大小就需由使用者来做一取舍。

2.3 MPPT效率及其跟踪算法改进策略

当电池表面温度或日照强度等因素发生变化时，最大功率点也会发生漂移，并且这些外界因素又是因地区而异，有时甚至是瞬息万变的。因此，如何在时刻变化外界环境下，使光伏电池维持在最大功率点处，成为光伏系统中一个急需解决而又非常重要的问题[26]。

图2-9所示为外界环境变化时的功率-电压曲线，可以看出，当系统外界环境条件改变时，系统的最大功率点电压发生改变，系统的最大功率跟踪就会产生稳定的误