Kendi kendini optimize eden voltaj bozukluğuna dayalı fotovoltaik MPPT algoritması
Wang Chuanchuan1, Sun Xia1, Qian Hui1, Xu Yandong2
(1. Anhui Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Huainan, Anhui 232000; 2. Birim 73682, Xuzhou Şehri, Jiangsu Eyaleti, Xuzhou 221000, Jiangsu)
İlk olarak, fotovoltaik hücre çalışmasının temel prensibi tanıtılmış ve bu temelde geleneksel MPPT algoritması araştırılmış ve daha da geliştirilmekte olup, önceki yöntemin verdiği başlangıç voltaj değerinin üstesinden gelmek için sabit voltaj yönteminin ve bozulma gözlem yönteminin avantajlarını birleştirmektedir. Büyük adımlı bozulma yöntemini ve küçük adımlı bozulma yöntemini birleştiren gelişmiş bir voltaj kendi kendini optimize eden bozulma gözlem yöntemi önerilmiştir. Simulink simülasyonu, yöntemin hızlı dinamik yanıt hızı, düşük dalga biçimi bozulma oranı gibi avantajlara sahip olduğunu ve sistemin genel doğruluğunu ve kararlılığını iyileştirebileceğini doğrular.
TM615 + .2
Belge tanımlama kodu: Bir
10.16157 / j.issn.0258-7998.2016.07.036
Çince alıntı biçimi: Wang Chuanchuan, Sun Xia, Qian Hui ve diğerleri. Voltaj kendi kendine optimizasyon bozukluğuna dayalı Fotovoltaik MPPT algoritması.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2016, 42 (7): 142-145.
İngilizce alıntı biçimi: Wang Chuanchuan, Sun Xia, Qian Hui ve diğerleri.Kendini arayan optimal pertürbasyon yönteminin MPPT'si üzerine çalışma.Elektronik Tekniğin Uygulanması, 2016, 42 (7): 142-145.
0 Önsöz
Enerji, dünya ekonomisinin gelişimini ve refahını destekleyen çarktır.Fosil yakıtların üretimindeki keskin düşüş nedeniyle, alternatif yenilenebilir enerji kaynaklarının nasıl bulunacağı dünyadaki tüm ülkelerin ortak odak noktası haline gelmiştir. Kirlilik içermeyen ve tükenmez bir enerji kaynağı olan güneş enerjisi, son yirmi yılda daha fazla ilgi gördü. Fotovoltaik güç üretim sistemlerinin montaj maliyeti çok yüksek olduğundan, verimliliği artırmak, fotovoltaik endüstrisinin gelişimini teşvik etmenin anahtarıdır MPPT algoritmasının iyileştirilmesi, doğal olarak yurtiçi ve yurtdışındaki akademisyenler için sıcak bir nokta haline geldi. MPPT'de geleneksel olarak kullanılan yöntemler arasında sabit voltaj yöntemi, bozulma gözlem yöntemi, iletkenlik artış yöntemi vb. Bulunur. Bozulma gözlem yöntemi, voltaj bozukluğu gözlem yöntemini ve görev döngüsü bozulma gözlem yöntemini içerir.Bu yöntemin kontrol prensibi basittir, ancak maksimum güç noktasına yakın ciddi salınım sorunları vardır; iletkenlik artış yöntemi yüksek doğruluğa sahiptir ve mantıksal değerlendirme formülü değiştirilerek etkili bir şekilde azaltılabilir. Küçük salınım, ancak adım uzunluğu ve eşiğin seçilmesi zordur ve ortam aniden değiştiğinde yanlış yargı oluşabilir. Yeni bulanık kontrol yöntemi için, kontrol kuralı tablosunun doğrudan kullanımı nedeniyle izleme hızlıdır, dalgalanma küçüktür ve dinamik kararlılık iyidir.Dezavantaj, kontrol yönteminin tasarımının sistemsellikten yoksun olması, kontrol hedefinin tanımlanamaması, döngünün çok uzun olması ve maliyetin nispeten yüksek olmasıdır. Yüksek, tasarımı nispeten zor.
Yukarıda bahsedilen geleneksel fotovoltaik MPPT analizi ve araştırmasına dayanarak, bu makale voltajı kendi kendine optimize eden bir bozulma MPPT algoritması önermektedir. Algoritma, bozulma gözlem yönteminin ve sabit voltaj yönteminin avantajlarını birleştirir ve büyük adım bozukluğu yöntemini ve küçük adım bozukluğu yöntemini birleştirir.Adım uzunluğu, dış ortamdaki değişikliklere göre otomatik olarak ayarlanabilir ve ilk maksimum voltaj Um değeri, etkin bir şekilde üstesinden gelmek için sürekli olarak güncellenebilir. Literatürde önerilen bozulma yönteminin neden olduğu verilen gerilimin yanlışlığından kaynaklanan yanlış izleme sorunu çözülmüştür. Bir fotovoltaik hücre modeli oluşturmak için MATLAB / Simulink simülasyon platformunu kullanan simülasyon sonuçları, bu yöntemin hem tepki hızı hem de kontrol doğruluğu avantajlarına sahip olduğunu göstermektedir.Maksimum güç noktası yakınında kararlı izleme elde edebilir, maksimum güç noktasının doğruluğunu ve kararlılığını artırabilir ve enerji kaybını azaltabilir. .
1 Fotovoltaik hücrelerin matematiksel modeli
Şekil 1, bir fotovoltaik hücrenin eşdeğer model devresini göstermektedir Paralel direnç Rsh eşdeğer kaçak direncidir ve Rs, fotovoltaik hücrenin eşdeğer seri direncidir.
Devre prensibine göre, fotovoltaik hücrenin çıkış akımı:
Formülde kısa devre akımı Iph ile temsil edilir, diyot doygunluk iletim akımı Io, diyot sabiti n ile temsil edilir, q elektronların yüküdür (1.6 × 10-19C) ve K Boltzmann sabitidir (1.38 × 10-23J) / K). Yukarıdaki şekildeki eşdeğer kaçak direnci Rsh, direnç açısından genellikle büyüktür, bu nedenle genellikle etkisini görmezden geliriz ve Rs, basitleştirilebilen diyot direncine göre göz ardı edilebilir:
Genel olarak, Rs diyotun ileri iletim direncinden çok daha küçüktür, bu nedenle Iph = Isc olarak ayarlayın.Maksimum güç noktası ve açık devre durumunda olduğunda, voltaj ve akım arasındaki ilişki dikkate alınmalıdır. Maksimum güç noktası koşulu altında: U = Um, I = Im, açık durumda: U = Uoc, I = 0, fotovoltaik hücrelerin matematiksel modelinin yukarıdaki analizini birleştirerek, denklem (3) basitleştirilebilir:
Bunlar arasında: a = 0,0025 / , b = 0,5, c = 0,00288 / , e doğal logaritmadır. Elde edilen matematik modele göre, Şekil 2 ve Şekil 3'te gösterildiği gibi, MATLAB'da Simulink aracı kullanılarak fotovoltaik hücrenin simülasyon modeli oluşturulmuştur.
Üretici tarafından sağlanan ana parametreler Isc = 3,90 A, Uoc = 21,6 V, Im = 3,45 A, Um = 17,4 V ve standart gücü yaklaşık 60 W'tır. Standart sıcaklıkta farklı ışık yoğunluğuna ve standart ışık yoğunluğunun farklı sıcaklığına sahip I-U ve P-U karakteristik eğrileri, Şekil 4'te gösterildiği gibi simülasyonla elde edilir, simülasyon grafik sonuçları üretici tarafından sağlanan parametrelerle tutarlıdır.
2 MPPT algoritmasını geliştirin
Geleneksel bozulma gözlem metodu prensip olarak basittir ve uygulaması kolaydır, ancak dalga formu açıkça maksimum güç noktasında salınır ve sıklıkla yanlış izleme meydana gelir ve bu da ciddi güç kaybı sorunlarına yol açar. Ayrıca, bozucu adım uzunluğu daha büyükse, kararlı durumdaki salınım aralığı daha büyüktür ve enerji kaybı daha ciddidir.Eğer bozulma adım uzunluğu çok küçükse, dış ortamdaki değişikliklere hızlı yanıt veremeyecektir. İzleme hızı ve doğruluğunun gerekliliklerini hesaba katmak için, bu makale, parazit gözlem yönteminin ve sabit voltaj yönteminin avantajlarını birleştirir ve büyük adım bozukluğu yöntemini ve küçük adım bozukluğu yöntemini birleştirir ve voltajı kendi kendine optimize eden bir bozulma gözlem yöntemi önerir. Bu yöntem sabit voltaj yönteminin prensibine dayanmaktadır, yani sıcaklık sabit olduğunda, fotovoltaik hücrelerin maksimum güç noktaları yaklaşık olarak düz bir çizgide düzenlenir.Düz çizgi yaklaşık olarak dikey bir çizgi ile değiştirilirse, yani voltaj sabit bir değerde tutulursa, fotovoltaik hücrenin maksimum gücü Güç çıkış noktası yaklaşık olarak belirli bir sabit gerilime Um eşittir ve sonra örnekleme noktası gerilimi Uk ve Um arasındaki fark ölçülür ve iki gerilim farkının mutlak değeri ile m ve s arasındaki ilişki değerlendirilir. If | Uk-Um | > m olduğunda, rahatsızlık için büyük bir Um adımı seçin, eğer | Uk-Um | < s için, pertürbasyon için küçük bir adım boyutu Us seçin, aksi takdirde pertürbasyon için normal bir adım boyutu Uc kullanın. Sabit voltaj yöntemiyle seçilen Um yaklaşık bir değer olduğundan, dış ortam büyük ölçüde değiştiğinde büyük hatalar meydana gelecektir, bu nedenle verilen voltajın Um değeri, maksimum güç noktası her izlendiğinde güncellenmelidir, yani Pk-Pk-1 = 0 Ne zaman, Um = Uk. Bu sadece algoritmanın hızlı izleme etkisini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sistemin doğruluğunu ve kararlılığını da geliştirir. Kendini optimize eden voltaj bozulma yönteminin algoritma akış şeması Şekil 5'te gösterilmektedir.
Spesifik kontrol süreci aşağıdaki gibidir:
(1) Önce, ışık yoğunluğu S, pil paneli sıcaklığı T, voltaj Uk ve akım sinyali Ik örnekleyin. Daha sonra sabit voltaj yöntemi ilkesine göre, ilk verilen voltaj Um değeri elde edilir ve ardından m, s, Um, Us, Uc parametreleri başlatılır.
(2) Toplanan gerilim Uk ve Um arasındaki ilişkiye karar verin, eğer | Uk-Um | > m olduğunda, büyük adım boyutu bozukluğunu seçin, yani Uk = Um, if | Uk-Um | < s için, parazit için küçük bir adım boyutu Us seçin, yani Uk = Us, aksi takdirde parazit için normal bir adım boyutu Uc kullanın. Böylelikle kriter süreci doğruluğu sağlarken takip oranını da artırabilir.
(3) Akım gücünü ve önceki noktanın gücünü belirleyin.Pk-Pk-1 = 0 ise, mevcut ortam koşulları altında maksimum güç noktasının izlendiği anlamına gelir.Akım gerilim değerini Uk küresel değişken Um, yani Um = Uk'ya atayın. Dış çevre koşulları değiştiğinde, voltaj bozulacak ve izleme doğruluğunu etkili bir şekilde artırabilen yeni Um değeri ile yaklaşılacaktır.
(4) dP * dU'nun pozitif mi yoksa negatif mi olduğuna karar vererek pozitif bir parazit mi yoksa ters parazit mi benimseyeceğinizi belirleyin. DP * dU ise > 0, örnekleme noktasının şu anda maksimum güç noktasının sol tarafında olduğunu gösterir ve pozitif bir bozulma kullanılmalıdır, yani dP * dU ise Uk + 1 = Uk + Uk < 0, örnekleme noktası maksimum güç noktasının sağ tarafındadır ve ters parazit benimsenir, yani Uk + 1 = Uk-Uk.
3 Sistem simülasyon analizi
Yukarıda bahsedilen kendi kendini optimize eden gerilim bozukluğu MPPT algoritmasına göre, bir kontrol simülasyon modeli oluşturulmuştur.Bestleme devresinin endüktans değeri 10 mH, kapasitans değeri 40 F, yük direnci değeri 30 ve algoritma ode45 (Dormand-Prince) olarak ayarlanmıştır. Süre 0,6 sn ve maksimum adım boyutu 0,01'dir. Bu deney sadece geleneksel gerilim bozulma yönteminin simülasyon dalga biçimlerini ve bu makalede önerilen geliştirilmiş gerilim bozulma yöntemini karşılaştırmakla kalmaz, aynı zamanda T ve S dış ortamı ayrı ayrı ve aynı anda değiştiğinde çıkış gücü dalga biçimindeki değişiklikleri gözlemler ve analiz eder.
Bu makalede önerilen geleneksel rahatsızlık gözlem yöntemi ve kendi kendini optimize eden rahatsızlık gözlem yöntemi, 25 ve 1000 W / m2 standart koşulu altında Şekil 6'da gösterilmektedir.
Şekil 6'dan görülebileceği gibi, geleneksel parazit gözlem yöntemi maksimum güç noktasını yaklaşık 0.02 s'de takip ederken, kendi kendini optimize eden parazit metodu yaklaşık 0.009 s'de maksimum güç noktasını izler.İzleme hızı büyük ölçüde geliştirilir ve dalga formu salınımı önemli ölçüde azalır.
Şekil 7, dış ortam değiştiğinde çıkış gücü değişiminin dalga biçimini göstermektedir Şekil 7 (a), ışık yoğunluğu S'nin 1000 W / m2'de kaldığını, sıcaklığın ise 0,3 sn'de 25 'dan 40 'ye yükseldiğini göstermektedir. Simülasyon dalga biçimi Şekil 7 (b) 'de gösterilirken, sıcaklık aynı ışık yoğunluğu altında 0,3 sn'de 15 'a düşürülmüştür. Şekil 7 (c), sıcaklık 25 ° C'de tutulduğunda ve ışık yoğunluğu 0,4 saniyede 1,000 W / m2'den 800 W / m2'ye düştüğünde simüle edilmiş dalga biçimidir.Şekil 7 (d), aynı sıcaklıkta ışık yoğunluğu 800 W / m2'ye yükseldiğinde simülasyon dalga biçimidir. 1200 W / m2 dalga formu. Şekil 7 (e), sıcaklık 0,3 saniyede 25 'dan 40 'ye yükseltildiğinde ve ışık yoğunluğu 0,4 saniyede 1000 W / m2'den 800 W / m2'ye düştüğünde simülasyon dalga biçimidir.
Şekil 7'den sıcaklık yükseldiğinde çıkış gücünün biraz azaldığı, sıcaklık düştüğünde ise çıkış gücünün biraz arttığı görülmektedir. Işık yoğunluğu azaldığında çıkış gücü büyük ölçüde azalır ve ışık yoğunluğu arttığında çıkış gücü büyük ölçüde artar. Bu nedenle, sıcaklığın güç üzerindeki etkisi nispeten küçüktür ve ışık yoğunluğunun fotovoltaik hücrelerin çıkış gücü üzerindeki etkisi nispeten büyüktür. Bu yazıda önerilen voltaj kendi kendine optimizasyon pertürbasyon gözlem yöntemi, dış ortam değiştiğinde ve dalga biçimi bozulma oranı küçük olduğunda zamanında ve hızlı izleme yapabilir.
4. Sonuç
Işık enerjisinin etkin kullanımı, enerji krizini çözmek için etkili önlemlerden biridir ve maksimum güç noktası izleme teknolojisi (MPPT), ışık enerjisi kullanımının verimliliğini artırmanın anahtarıdır. Bu yazıda önerilen voltaj kendini optimize eden pertürbasyon gözlem metodu, sabit voltaj metodu ile pertürbasyon gözlem metodunun avantajlarını birleştirir, önceki sabit başlangıç voltaj değerinin eksikliklerinin üstesinden gelir ve büyük adımlı pertürbasyon metodu ile küçük adım pertürbasyon metodunu birleştirir. Analiz yapılabilir ve bir Simulink simülasyon modeli, yöntemin hızlı dinamik yanıta, küçük dalga biçimi salınımına, yüksek izleme doğruluğuna ve yüksek mühendislik pratik değerine sahip olduğunu doğrulayan ilkeye göre oluşturulmuştur.
Referanslar
Sun Zhisong. Fotovoltaik şebekeye bağlı güç üretim sisteminin MATLAB simülasyon çalışması Nanchang: Nanchang Hangkong Üniversitesi, 2012.
Ma Gang, Bai Fan, Jiang Linyi ve diğerleri.Kendini optimize eden görev döngüsüne dayalı bir fotovoltaik sistem maksimum güç izleme algoritması Yenilenebilir Enerji, 2015, 33 (5): 719-724.
Li Yamei, Sui Yan. Fotovoltaik hücrelerin maksimum güç noktasını izlemek ve kontrol etmek için geliştirilmiş bir yöntem. Güç Kaynağı Teknolojisi, 2015, 39 (7): 1416-1418.
Zhou Dongbao, Chen Yuanrui. Geliştirilmiş değişken adım uzunluğu iletkenlik artış yöntemine dayalı maksimum güç noktası izleme stratejisi. Güç Sistemi Teknolojisi, 2015, 39 (6): 1491-1498.
An Yunpeng, Liu Jinning, Zhao Jincheng, vd.Geliştirilmiş iletkenlik artış yöntemine dayalı MPPT kontrol simülasyonu üzerine araştırma.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2015, 41 (3): 130-132.
Wang Yanan, Yang Xuhong, Wang Juncheng ve diğerleri Yeni bir değişken adım uzunluklu fotovoltaik maksimum güç noktası izleme kontrol stratejisi Electric Drive, 2015, 45 (1): 54-57.
Huang Yuehua, Rao Chaoping, Wang Fei ve diğerleri, SVM iyileştirilmiş pertürbasyon yöntemine dayalı MPPT üzerine araştırma.Power Technology, 2015, 39 (3): 529-532.
Li Lifang, Jiang Bing, Ji Zhengxun, vb. Fotovoltaik güç üretim sisteminin MPPT kontrol simülasyon modeli Bilgisayar simülasyonu, 2015, 32 (4): 116-119.
Wang Yalan, Chen Yuanrui. Fotovoltaik pil genel modeli ve uyarlanabilir MPPT kontrol yöntemi Güç Kaynağı Teknolojisi, 2015, 39 (1): 75-77.
Gao Song, Ma Hongli, He Ning, vb. Fotovoltaik güç üretim sisteminde iyileştirilmiş MPPT algoritmasının uygulanması Elektriksel Ölçüm ve Enstrümantasyon, 2015, 52 (8): 120-124.
