《太阳能光伏发电及其逆变控制》项目二光伏逆变器 ——3. MPPT技术

《太阳能光伏发电及其逆变控制》项目二 光伏逆变器 ——3. MPPT技术主讲人：王银玲

目录 3.1 概述 3.2 基于输出特性曲线的开环MPPT方法 3.3 扰动观测法 3.4 电导增量法（INC） 3.5 智能MPPT方法 3.6 两类基本拓扑结构的MPPT控制 3.7 MPPT的其他问题

3.1 概述 在光伏发电系统中，光伏电池的利用率除了与光伏电池的内部特性有关外，还受使用环境如辐照度、负载和温度等因素的影响。在不同的外界条件下，光伏电池可运行在不同且惟一的最大功率点（Maximum Power Point, MPP)上。因此，对于光伏发电系统来说，应当寻求光伏电池的最优工作状态，以最大限度地将光能转化为电能。利用控制方法实现光伏电池的最大功率输出运行的技术被称为最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking，MPPT)技术。

相同温度而不同辐照度条件下光伏电池U-I和P-U特性曲线分别如下图所示相同温度而不同辐照度条件下光伏电池U-I和P-U特性曲线分别如下图所示 a) U-I特性 b) P-U特性

相同辐照度而不同温度条件下光伏电池U-I和P-U特性曲线分别如下图所示相同辐照度而不同温度条件下光伏电池U-I和P-U特性曲线分别如下图所示 a) U-I特性 b) P-U特性

显然，光伏电池运行受外界环境温度、辐照度等因素的影响，呈现出典型的 非线性特征。一般来说，理论上很难得出非常精确的光伏电池数学模型，因此通过数学模型的实时计算来对光伏系统进行准确的MPPT控制是困难的。根据电路原理：当光伏电池的输出阻抗和负载阻抗相等时，光伏电池的输出功率最大，可见，光伏电池的MPPT过程实际上就是使光伏电池输出阻抗和负载阻抗等值相匹配的过程。

传统的MPPT方法依据判断方法和准则的不同被分为开环和闭环MPPT方法。传统的MPPT方法依据判断方法和准则的不同被分为开环和闭环MPPT方法。开环的MPPT方法是基于外界温度、光照和负载的变化对光伏电池输出特性曲线的影响呈现出的规律提出的。闭环MPPT方法则通过对光伏电池输出电压和电流值的实时测量与闭环控制来实现MPPT，使用最广泛的自寻优类算法即属于这一类。典型的自寻优类 MPPT算法有扰动观测法和电导增量法。

无论扰动观测法还是电导增量法，实际中常采用对电压值进行步进搜索的方法，即从起始状态开始，每次对电压值做一有限变化（△U)，计算前后两次的 功率全增量（△P)的值。由于在同一搜索过程中，△U值一定且不为0，不论扰动的方向如何，系统总是朝△P为正值的方向搜索。当△P值足够小时，系统判定为最大功率点，从而实现自寻优控制。

3.2 基于输出特性曲线的开环MPPT方法 基于输出特性曲线的开环MPPT方法从光伏电池的输出特性曲线的基本规律出发，通过简单的开环控制来实现MPPT。

由上图可以看出，当温度相同时，随着辐照度的增加，光伏电池的开路电压几乎不变，而短路电流、最大输出功率则有所增加，可见辐照度变化时主要影响光伏电池的输出电流。由上图可以看出，当温度相同时，随着辐照度的增加，光伏电池的开路电压几乎不变，而短路电流、最大输出功率则有所增加，可见辐照度变化时主要影响光伏电池的输出电流。

由上图可以看出：当辐照度相同时，随着温度的增加，光伏电池的短路电流几乎不变，而开路电压、最大输出功率则有所减小，可见温度变化时主要影响光伏电池的输出电压。由上图可以看出：当辐照度相同时，随着温度的增加，光伏电池的短路电流几乎不变，而开路电压、最大输出功率则有所减小，可见温度变化时主要影响光伏电池的输出电压。

针对上述基本规律，可以提出几种基于光伏电池输出特性曲线的开环MPPT方法针对上述基本规律，可以提出几种基于光伏电池输出特性曲线的开环MPPT方法 • 定电压跟踪法 • 短路电流比例系数法 • 差值计算法

3.2.1 定电压跟踪法 在辐照度大于一定值并且温度变化不大时，光伏电池的输出 P-U曲线上的最大功率点几乎分布于一条垂直直线的两侧附近。因此，若能将光伏电池输出电压控制在其最大功率点附近上的某一定电压处，光伏电池将获得近似的最大功率输出，这种MPPT控制称为定电压跟踪法。

光伏电池的最大功率点电压Umpp与光伏电池的开路电压之间存在近似的线性关系，即光伏电池的最大功率点电压Umpp与光伏电池的开路电压之间存在近似的线性关系，即 Umpp≈k1Uoc 其中，系数k1的值取决于光伏电池的特性，一般k1的取值大约在0. 8左右。定电压跟踪法实际上是一种开环的MPPT算法，其控制简单快速，但由于忽略了温度对光伏电池输出电压的影响，因此，温差越大，定电压跟踪法跟踪最大功率点的误差也就越大。

虽然定电压跟踪法难以准确实现MPPT，但其具有控制简单并快速接近最大 功率点的优点，因此电压跟踪法常与其他闭环MPPT方法组合使用。定电压跟踪法一般可以用于低价且控制要求不高的简易系统中。

3.2.2 短路电流比例系数法 在辐照度大于一定值并且温度变化不大时，光伏电池的输出 U-I曲线最大功率点电流Impp与光伏电池短路电流Isc也存在近似的线性关系，即 Impp≈k2Isc 其中，系数k2的值取决于光伏电池的特性，一般k2的取值大约在0.9左右。

定电压跟踪法和短路电流比例系数法的主要优点就是控制简单且易于实现。 但由于其线性关系都是近似的公式，所以光伏电池并不是工作在真正的最大功率点上，常常需要和其他的MPPT算法配合使用，以获取较好的快速性和精确性。同时由于测量Uoc要将负载侧断开，所以存在瞬时的功率损失，而测量Isc比测量Uoc更加复杂，因此短路电流比例系数法实际中较少应用。

3.2.3 插值计算法 由于定电压跟踪法和短路电流比例系数法是对光伏电池输出特性曲线所呈现出的一些基本规律的简单运用，并且均为幵环的MPPT算法，因此难以准确跟踪实际的最大功率点。尤其是当外部条件发生较大变化时，原先处于最大功率点附近处的工作点会跳变到远离最大功率点的区域。

针对上述情况，可以考虑根据数值分析的相关理论，以采样点提供的数据进行插值计算，从而计算出处于最大功率点附近区域的工作点。针对上述情况，可以考虑根据数值分析的相关理论，以采样点提供的数据进行插值计算，从而计算出处于最大功率点附近区域的工作点。插值计算法的基本思路就是依据有限工作点提供的信息并利用拉格朗日插值运算拟合出一条以占空比为自变量的光伏电池输出功率曲线，当拟合曲线上最大输出功率与该占空比对应的实际输出功率差满足一定条件时，即将该点作为最大功率点输出。

计算过程可以在一个采样周期内完成，在一定的误差范围内，系统可以在一定采样间隔内跟上最大功率点。计算过程可以在一个采样周期内完成，在一定的误差范围内，系统可以在一定采样间隔内跟上最大功率点。由以上分析可知，基于输出特性曲线的MPPT方法可以快速将工作点稳定在近似最大功率点附近区域，需要引入自寻优类算法做进一步的精确跟踪。常用的自寻优类算法有扰动观测法和电导增量法。

3.3 扰动观测法 扰动观测法是实现 MPPT 最常用的自寻优类方法之一。其基本思想是：首先扰动光伏电池的输出电压（或电流），然后观测光伏电池输出功率的变化，根据功率变化的趋势连续改变扰动电压（或电流）方向，使光伏电池最终工作于最大功率点。对于光伏并网系统而言，从观测对象来说，扰动观测法又可以分为两种：一种是基于并网逆变器输入参数的扰动观测法；另外一种是基于并网逆变器输出参数的扰动观测法。实际上这是一种光伏并网逆变系统的MPPT方法。

3.3.1 扰动观测法 众所周知，一般正常条件下，光伏电池特性曲线是一个以最大功率点为极值的单峰值函数，这一特点为采用扰动观测法来寻找最大功率点提供了条件，而扰动观测法实际上采用了步进搜索的思路，即从起始状态开始，每次对输入信号做一有限变化，然后测量由于输入信号变化引起输出变化的大小及方向，待方向辨别后，再控制被控对象的输入按需要的方向调节，从而实现自寻最优控制。

下图显示了扰动观测法的MPPT过程，具体描述如下：下图显示了扰动观测法的MPPT过程，具体描述如下：当增大参考电压U(U1=U+△ U)时，若P1 ＞ P，表明当前工作点位于最大功率点的左侧，此时系统应保持增大参考电压的扰动方式，即U2= U+△ U ，其中U2为第二次调整后的电压值。

当增大参考电压U(U1=U+△ U)时，若P1 ＜ P时，表明当前工作点位于最大功率点的右侧，此时系统应采用减小参考电压的扰动方式，即U2= U ﹣△ U。

当减小参考电压U(U1=U ﹣△ U)时，若P1 ＞ P时，表明工作点位于最大功率点的右侧，系统应保持减小参考电压的扰动方式，即U2= U ﹣△ U。

当减小参考电压U(U1=U ﹣△ U)时，若P1 ＜ P时，表明工作点位于最大功率点的左侧，此时系统应采用增大参考电压的扰动方式，即U2= U+△ U 。

可见，扰动观测法就是按照以上所示的过程反复进行输出电压扰动， 并使其电压的变化不断使光伏电池输出功率朝大的方向改变，直到工作点接近最大功率点。扰动观测法按每次扰动的电压变化量是否固定，可以分为定步长扰动观测法和变步长扰动观测法两类。以上分析可知，扰动观测法具有控制概念清晰、简单、被测参数少等优点，因此被普遍地应用于实际光伏系统的MPPT控制。值得注意的是，在扰动观测法中，电压初始值及扰动电压步长对跟踪精度和速度有较大影响。

3.3.2 扰动观测法的振荡与误判问题 扰动观测法由于简单易行而被广泛运用于MPPT控制中，但随着研究的深入，该方法存在的不足之处逐渐显现出来，即存在振荡和误判的问题。对于实际光伏系统的MPPT控制，由于检测与控制精度的限制，对工作点电压进行扰动的最小步长是一定的，所以对于定步长的扰动观测法来说，振荡问题无法避免。显然，扰动步长越小，振荡幅度越小。然而要使系统快速达到最大功率点附近，往往不能使用最小步长进行MPPT控制，这就要求实际的MPPT控制需要在MPPT速度和精度之间折中考虑。

当工作点到达最大功率点附近时，对于定步长扰动方式，会出现工作点跨过最大功率点的情形，但改变扰动方向后，工作点电压与最大功率点电压的差值还是小于步长，无法到达最大功率点。这种由于扰动步长一定所导致的工作点在最大功率点两侧往复运动的情形，即扰动观测法的振荡现象。当工作点到达最大功率点附近时，对于定步长扰动方式，会出现工作点跨过最大功率点的情形，但改变扰动方向后，工作点电压与最大功率点电压的差值还是小于步长，无法到达最大功率点。这种由于扰动步长一定所导致的工作点在最大功率点两侧往复运动的情形，即扰动观测法的振荡现象。

当外界环境发生变化时，光伏电池的输出功率特性曲线也发生改变。会出现一段时间内工作点序列位于不同的P-U特性曲线上的情形。此时，对于不同的P-U特性曲线上的工作点继续使用针对于固定特性曲线的判据，就会出现扰动方向与实际功率变化趋势相反的情形，这就是扰动观测法的误判现象。当外界环境发生变化时，光伏电池的输出功率特性曲线也发生改变。会出现一段时间内工作点序列位于不同的P-U特性曲线上的情形。此时，对于不同的P-U特性曲线上的工作点继续使用针对于固定特性曲线的判据，就会出现扰动方向与实际功率变化趋势相反的情形，这就是扰动观测法的误判现象。

3.3.2.1 扰动观测法的振荡分析 假设当前工作点电压U1位于最大功率点左侧，并与最大功率点对应电压值 Umpp的差值小于等于一个步长。根据扰动观测法的基本寻优规则，系统应增大工作点电压值，即下一步的工作点电压值U2 =U1 + △U。此时将会出现两种情形: 第一种情形是电压扰动后系统的工作点将位于最大功率点Pmpp右侧的 P2点；第二种情形是电压扰动后系统正好工作于最大功率点Pmpp处。

第一种情形，调整后系统的工作点将位于最大功率点Pmpp右侧的 P2(U2)点，如图所示，此时将存在以下3种可能： 1）P2 < P1 2）P2＞P1 3）P2= P1

第二种情况：调整后系统的工作点正好是最大功率点Pmpp，其电压扰动及三点振荡的过程如图所示第二种情况：调整后系统的工作点正好是最大功率点Pmpp，其电压扰动及三点振荡的过程如图所示

3.3.2.2 扰动观测法的误判分析 扰动观测法的误判情形是由辐照度等外部环境因素剧烈变化所导致的，因此可以将误判看作动态的MPPT振荡问题。以上讨论了外部环境不变时扰动观测法的振荡问题。实际上，光伏电池的外部环境因素是不断变化的，特别是一天中的辐照度是时刻变化的（如早、晚和有云的天气），因此对于光伏电池来说，其P-U特性曲线也是不断变化的，即P-U特性具有时变性。当辐照度发生一定幅度的突变时，如果按照上述定步长的扰动观测法进行MPPT控制时，就有可能发生误判。

3.3.3 扰动观测法的改进 定步长的扰动观测法存在振荡和误判问题，使系统不能准确地跟踪到最大功率点，造成了能量损失，因此需要对上述定步长的扰动观测法进行改进。基于变步长的扰动观测法在减小振荡的同时，使系统可以更快地跟踪最大功率点；基于功率预测的扰动观测法有效地解决了外部环境剧烈变化时所产生的MPPT误判问题；基于滞环比较的扰动观测法在克服最大功率点跟踪过程中的振荡和误判方面均有较好的性能。

3.3.3.1 基于变步长的扰动观测法 定步长扰动观测法必然存在MPPT精度与快速性之间的矛盾。为了调和这一矛盾，可以采用基于变步长的扰动观测法，其基本思想为：在远离MPPT的区域内，采用较大的电压扰动步长以提高跟踪速度，减少光伏电池在低功率输出区的时间；在MPPT附近区域内，采用较小的电压扰动步长以保证跟踪精度。

以下介绍几种变步长扰动观测法 1.最优梯度法梯度法是一种传统且被广泛用于求取函数极值的方法。具体应用时应选择正梯度方向，且逐步逼近函数的最大值。基于最优梯度法的MPPT控制实际上是按光伏电池P-U特性曲线的斜率而自动变化电压扰动的步长。

最优梯度法是一种基于变步长的扰动观测法，步长大小与 dP/dU的值成正比，即：在刚开始最大功率跟踪时，由于dP/dU变化很大，因而采用较大的步长以满足MPPT的快速性要求；而当接近最大功率点时，由于dP/dU变化很小，因而采用较小的步长以满足MPPT的稳定性要求。显然，最优梯度法较好地解决了定步长的扰动观测法中快速性与稳定性之间的矛盾。

2.逐步逼近法 最优梯度法中扰动步长的计算涉及光伏电池的数学模型，而数学模型中的相关参数在实际中难以准确获得，为此提出了一种更为实用的基于变步长的扰动观测法，即逐步逼近法。其基本思路为：开始搜索时，首先选择较大的步长搜寻最大功率点所在的区域，然后在每一次改变搜索方向时按比例缩小步长，同时等比例地缩小搜索区域，进行下一轮搜索，这样搜索到的最大功率所在的区域将缩小一半，精度提高一倍，再如此循环下去，直至逼近最大功率点。

逐步逼近法在搜索过程中不断调整搜索步长，每次调整都使得精度成倍提髙，从而大大提高了精度。这也是一种变步长MPPT算法。逐步逼近法在搜索过程中不断调整搜索步长，每次调整都使得精度成倍提髙，从而大大提高了精度。这也是一种变步长MPPT算法。逐步逼近法的精度在搜索过程中是以指数形式提高的，从而也较好地解决了 MPPT跟踪速度和精度间的矛盾。

3.3.3.2 基于功率预测的扰动观测法 上述变步长的扰动观测法虽然有效地解决了 MPPT跟踪速度和精度间的矛盾，但是仍然无法克服扰动观测法的误判问题。同一辐照度下P-U特性曲线上电压扰动前的工作点功率，可以通过预测算法而获得，利用这一预测的功率以及同一辐照度下P-U特性曲线上电压扰动后检测的工作点功率就可以实现基于扰动观测法的mppt,并可以有效地克服误判，这就是基于功率预测的扰动观测法的基本思路。显然功率预测法的关键在于功率预测

值得一提的是，若将基于功率预测的扰动观测法与变步长的扰动观测法有机结合则不仅能克服误判，而且还能解决MPPT跟踪速度和精度间的矛盾，最大限 度地抑制稳定辐照度下的振荡问题。

3.3.3.3 基于滞环比较的扰动观测法 定步长的扰动观测法是一种自寻优搜索控制方法，一般存在最大功率点附近的振荡和误判问题，误判过程实际上是一种外部环境动态变化时产生的振荡。从控制的角度而言，抑制振荡可以采用具有非线性特性的滞环控制策略，针对光伏电池的P-U特性，其滞环控制环节如下页图所示。

当功率在所设的滞环内出现波动时，光伏电池的工作点电压保持不变，只有当功率的波动量超出所设的滞环时，才按照一定规律改变工作点电压。可见，滞环的引人，可以有效地抑制扰动观测法的振荡现象。实际上可以将误判看成为外部环境发生变化时的一种动态的振荡过程，因此该方法也可以克服扰动观测法的误判现象。

在扰动观测法的MPPT过程中，已知A点（当前工作点）和B点（按照上一步判断给出的方向将要测量的点），而对于增加的另一C点的确定，则应选择B点反方向两个步长对应的工作点，如下图所示在扰动观测法的MPPT过程中，已知A点（当前工作点）和B点（按照上一步判断给出的方向将要测量的点），而对于增加的另一C点的确定，则应选择B点反方向两个步长对应的工作点，如下图所示

PB>PA或PB>PA时记为“+” 反之均记为“－”。假定当前工作点A点并未发生误判。因此应当以当前工作点A点为中心，左右各取一点形成滞环则通过功率值的比较，可得出如图6-15时记为PB>PA时记为所示的9种可能情形。

通过三点之间功率的比较判断，可以得出基于滞环的电压扰动规则如下：通过三点之间功率的比较判断，可以得出基于滞环的电压扰动规则如下：规则1，如果两次扰动的功率比较均为“+”，则电压值保持原方向扰动；规则2，如果两次扰动的功率比较均为“﹣”，则电压值反方向扰动；规则3，如果两次扰动的功率比较有“+”有“﹣”，可能已经达到最大功率点或者外部辐照度变化很快，则电压值不变。

由判定规则不难看出：滞环比较法实际上是通过双向扰动确认的方法来保证扰动观测法的动作可靠性以避免误判的发生，同时也有效地抑制了最大功率点附近的振荡。由判定规则不难看出：滞环比较法实际上是通过双向扰动确认的方法来保证扰动观测法的动作可靠性以避免误判的发生，同时也有效地抑制了最大功率点附近的振荡。与定步长的扰动观测法相比，变步长的滞环比较法能够有效克服振荡和误判现象，同时兼顾到速度和精度的要求，能够更加准确地跟踪光伏电池的最大功率点，从而提高了光伏系统的发电效率。

3.4 电导增量法（INC） 最大功率点跟踪实质上就是搜索满足条件dP/dU= 0的工作点，由于数字控制中检测及控制精度的限制，以△P/△t近似代替dP/dU，从而影响了MPPT算法的精确性。为了进一步提高MPPT算法对最大功率点的跟踪精度，可以考虑采用功率全微分近似替代dP的MPPT算法，即从dP= UdI+ IdU出发，推演出以电导和电导变化率之间的关系为搜索判据的MPPT算法，即电导增量法。

3.4.1 电导增量法的基本原理 电导增量法(INC)从光伏电池输出功率随输出电压变化率而变化的规律出发，推导出系统工作点位于最大功率点时的电导和电导变化率之间的关系，进而提出相应的MPPT算法。

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