基于反饋神經(jīng)系統(tǒng)的MPPT的實(shí)現(xiàn)

官蕾，陳亮明，李亞林，盧揚(yáng)

(1.江漢大學(xué)化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院，湖北武漢430056；2.江漢大學(xué)物理與信息工程學(xué)院，湖北武漢430056；3.江漢大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，湖北武漢430056)

基于反饋神經(jīng)系統(tǒng)的MPPT的實(shí)現(xiàn)

官蕾1，陳亮明2，李亞林1，盧揚(yáng)3

(1.江漢大學(xué)化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院，湖北武漢430056；2.江漢大學(xué)物理與信息工程學(xué)院，湖北武漢430056；3.江漢大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，湖北武漢430056)

以常見硅太陽電池為例，搭建電池仿真模型，采用反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)算法對(duì)該仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了最大功率點(diǎn)的追蹤。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所建立的電池模型能很好地模擬出硅電池的輸出特性，反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)MPP的追蹤，具有較好的追蹤效果。

太陽能發(fā)電；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)；Matlab；最大功率點(diǎn)追蹤

隨著工業(yè)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的不斷加速，世界范圍內(nèi)的環(huán)境污染和能源短缺已成為制約人類社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的兩大重要因素，大力發(fā)展新的可替代能源已成為當(dāng)務(wù)之急。光伏發(fā)電作為一種全新的電能生產(chǎn)方式，以其低污染、低噪音、維護(hù)容易等特點(diǎn)顯示出無比廣闊的發(fā)展空間和應(yīng)用前景[1]。然而，太陽能發(fā)電受到光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度、負(fù)載等多種因素的共同影響，輸出端電能質(zhì)量具有極大的不穩(wěn)定性[2]。如何高效利用太陽能能源發(fā)電，精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)輸出端最大功率點(diǎn)追蹤(Maximum Power Point Tracking，MPPT)尤為重要。目前常用的MPPT算法有固定電壓法、干擾觀測(cè)法、增量電導(dǎo)法及新型智能控制法[3]。本文采用新型智能控制法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，相比傳統(tǒng)方法能更好地迎合負(fù)載的非線性特征，且反饋性特性將使網(wǎng)絡(luò)算法具備聯(lián)想記憶功能，易于硬件實(shí)現(xiàn)。

1 太陽電池的模型構(gòu)建和特性分析

太陽電池可分為硅太陽電池、非硅無機(jī)薄膜太陽電池、有機(jī)太陽電池、染料敏化太陽電池。硅太陽電池作為最早進(jìn)行研發(fā)生產(chǎn)的電池種類，在國內(nèi)外已經(jīng)有了廣泛的推廣和應(yīng)用，比其他種類電池有著更為成熟的技術(shù)和更加完善的體系。圖1為硅太陽電池板等效圖[4]，其中：Is為理想電流源的光生電流，D為反向并聯(lián)二極管，Rs為串聯(lián)電阻，Rsh為并聯(lián)電阻，RL為負(fù)載端電阻，I為輸出端電流，V為輸出端電壓。

圖1 硅太陽電池板等效圖

由圖1可知，光伏電池的I-V特性關(guān)系方程：

在理想情況下，我們將電池內(nèi)部PN結(jié)外載流子的阻抗作用忽略不計(jì)，即流過串聯(lián)電阻Rs的電流值可近似為零，將電池內(nèi)的旁路電阻Rsh近似為無窮大，則流過旁路電阻Rsh上的電流近似為零[5]，則上式可簡化為：

式中：Is為光生電流；I0為反向飽和電流；U為電池的輸出端電壓；其余皆為定值。這樣，光伏電池的輸出功率為：

由上式可知，硅太陽電池的輸出功率呈非線性，受到環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度等多種因素的共同影響。

1.1 光伏電池的模型構(gòu)建

工程用模型是利用了光伏電池外特性數(shù)學(xué)模型，其特點(diǎn)是采用簡單且易獲取的參數(shù)擬合光伏電池的輸出特性，適用于對(duì)電池外部特性進(jìn)行仿真研究[6]。在實(shí)際應(yīng)用中，電池廠商提供標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下電池的短路電流Isc，開路電壓Uoc，最大功率電壓Um和最大功率電流Im四個(gè)參數(shù)。這四個(gè)參數(shù)與電池的輸出特性曲線有緊密的對(duì)應(yīng)關(guān)系[7]。

考慮太陽能輻射變化和溫度影響，利用電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系式，在Matlab軟件中建立了光伏電池仿真模型。該模塊有3個(gè)輸入量，分別為：光照強(qiáng)度S、環(huán)境溫度T、輸出電壓Uout。1個(gè)輸出量：輸出電流I。圖2所示為光伏電池封裝后模型。

圖2 硅太陽電池封裝模型

1.2 太陽電池輸出特性分析

基于以上仿真模型，控制溫度值一定、調(diào)節(jié)光照強(qiáng)度的設(shè)定量，得到電壓和輸出功率的關(guān)系圖如圖3所示。設(shè)置初始條件(T=298 K)，a=0.002 5/℃，b=0.5，c=0.002 8/℃。光照強(qiáng)度設(shè)定值分別為S=1、0.75、0.5和0.25 kW/m2。

分析圖3數(shù)據(jù)可知：光伏電池的最大輸出功率隨光照強(qiáng)度增強(qiáng)而變大，且在同一日照環(huán)境下有唯一的最大輸出功率點(diǎn)。在最大功率點(diǎn)左側(cè)，輸出功率隨電池端電壓上升呈近似線性上升趨勢(shì)，到達(dá)最大功率點(diǎn)后，輸出功率開始快速下降，且下降速度遠(yuǎn)大于上升速度。

同理，控制光照強(qiáng)度輸入一定、調(diào)節(jié)溫度的設(shè)定值，可得到電壓和輸出功率的關(guān)系圖如圖4所示，設(shè)置初始條件(S=1 kW/m2)，a=0.002 5/℃，b=0.5，c=0.002 8/℃。光照強(qiáng)度設(shè)定值分別為T=338 K、T=318 K、T=298 K、T=278 K。

圖4 硅電池在不同溫度下的P-V圖

分析圖4數(shù)據(jù)可知：光伏電池輸出功率總的變化趨勢(shì)與不同日照條件下的功率變化相似，但相同日照情況下其最大輸出功率隨電池溫度的上升而下降，且最大功率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的工作電壓隨溫度上升而下降。

綜上所述，光伏電池的輸出功率與它所受的日照強(qiáng)度、環(huán)境溫度有密切的關(guān)系。在不同外部環(huán)境情況下，光伏電池的輸出功率會(huì)有較大的變化。因此光伏發(fā)電系統(tǒng)必須采用相關(guān)電路和控制方法對(duì)輸出功率加以控制使其輸出最大功率[8]。

2 MPPT控制器的實(shí)現(xiàn)

光伏電池最大功率點(diǎn)的跟蹤算法比較典型的有：定電壓跟蹤法(CVT，Constant voltage Tracking)、擾動(dòng)觀測(cè)法(P&O，Perturbation and observation method)、導(dǎo)納增量法(Incremental conductance method)，在此之上還有改進(jìn)的是：變步長導(dǎo)納增量法、基于模糊控制的MPPT方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MPPT方法、基于差分方程解的MPPT方法[3]。

2.1 反饋神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)的設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種智能控制實(shí)現(xiàn)MPPT的方法，采用微控制器實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括三層：輸入層、隱含層和輸出層[9]。圖5為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理圖。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理圖

在光伏模型研究中，電池的短路電流Isc、開路電壓Voc、日照強(qiáng)度及溫度等可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，輸出量通常為變換器的占空比[9]，用這個(gè)占空比驅(qū)動(dòng)變換器開關(guān)管，使光伏電池工作在最大功率點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法跟蹤最大功率點(diǎn)的效果取決于隱含層采用的算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練的程度[10]。由于各種光伏電池輸出特性的不同，每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能專門為特定的一個(gè)光伏系統(tǒng)使用，同時(shí)光伏電池的特性也會(huì)隨著時(shí)間而改變，為了保證跟蹤的準(zhǔn)確性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須進(jìn)行周期性的訓(xùn)練。本模型中選用短路電流Isc、開路電壓Voc為輸入量，最大訓(xùn)練次數(shù)為300次，學(xué)習(xí)率缺省值為0.1，訓(xùn)練要求精度缺省值為0.000 04，訓(xùn)練函數(shù)采用trainlm。

2.2 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

實(shí)際應(yīng)用中，單個(gè)光伏發(fā)電電池的輸出功率較低，一般采用多電池板并聯(lián)運(yùn)行輸出的方式[11]。本文作者選用Boost升壓電路控制電路輸出，一方面可以達(dá)到提升輸出電壓的效果，為系統(tǒng)末端并網(wǎng)運(yùn)行提供條件；另一方面，與Buck電路相比，Boost電路輸入電流能連續(xù)工作，避免因電流不穩(wěn)定而帶來的電能損耗。圖6為在Sumilink平臺(tái)上搭建的光伏系統(tǒng)的仿真模型，該模型由PV模塊、BOOST模塊、MPPT模塊三部分組成。

3 系統(tǒng)運(yùn)行及結(jié)果

將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入上述光伏仿真模型中進(jìn)行整體運(yùn)行調(diào)試，運(yùn)行結(jié)果如圖7和圖8所示。

圖6 光伏系統(tǒng)仿真模型

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和期望輸出對(duì)比圖

從圖中可知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下的輸出功率與實(shí)際最大功率點(diǎn)的功率很接近。誤差值趨近于0，相對(duì)誤差率在0.5%以內(nèi)，說明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行MPPT控制具有較好的效果。

4 結(jié)論

(1)根據(jù)光伏電池的工程用數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)了光伏電池的Matlab仿真模型。仿真結(jié)果表明，該模型可以模擬不同的環(huán)境條件下光伏電池特性。

(2)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MPPT控制器仿真模型能夠?qū)崿F(xiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤功能，輸出相對(duì)誤差率在0.5%以內(nèi)，效果較好。

(3)本文設(shè)計(jì)的光伏電池仿真模型實(shí)現(xiàn)了光伏發(fā)電系統(tǒng)的最大功率輸出，為進(jìn)一步研究并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)打下了一定的基礎(chǔ)。

[1]劉子龔.光伏電源逆變器的設(shè)計(jì)[J].電腦與電信，2012(6):51-53.

[2]陳丹平.太陽能光伏并網(wǎng)控制技術(shù)研究[D].宜昌：三峽大學(xué)，2013.

[3]劉萌.并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率跟蹤控制研究[D].保定：華北電力大學(xué)，2013.

[4]楊海柱，金新民.并網(wǎng)光伏系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制的一種改進(jìn)措施及其仿真和實(shí)驗(yàn)研究[J].電工電能新技術(shù),2006,25(1):63-67.

[5]林期遠(yuǎn)，楊啟岳，徐瑾，等.分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)比較研究[J].能源工程，2012(2):1-10.

[6]范佳佳，宋平崗.光伏發(fā)電系統(tǒng)新型變步長MPPT控制方法[J].大眾科技，2010(10):178-180.

[7]汪義旺，曹豐文，張波，等.光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)快速跟蹤控制研究[J].電力電子技術(shù)，2010，44(10):14-16.

[8]李琦.可調(diào)度式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的研究[D].青島：山東科技大學(xué)，2011.

[9]卞晶晶.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤算法及仿真[D].鄭州：華北水利水電學(xué)院，2011.

[10]張蔚.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電MPPT中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代建筑電氣，2010，1(4):54-57.

[11]董密，羅安.光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中逆變器的設(shè)計(jì)與控制方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2006，30(20)：97-102.

Realization of MPPT based on feedback neural system

GUAN Lei1,CHEN Liang-ming2,LI Ya-lin1,LU Yang3
(1.College of Chemical Engineering and Technology,Jianghan University,Wuhan Hubei 430056,China;2.College of Physics and Information Engineering,Jianghan University,Wuhan Hubei 430056,China;3.College of Management Science and Engineering,Jianghan University,Wuhan Hubei 430056,China)

Taking the common silicon solar cell as an example,the simulation model was built and the feedback neural network was used to adjust the algorithm to achieve the maximum power point tracking.The experimental data show that the established battery model can well simulate the output characteristics of silicon cells;the feedback neural network can quickly and accurately achieve MPP tracking,and has good tracking effect.

solar power generation;neural network adjustment;Matlab;MPPT

TM 615

A

1002-087 X(2016)08-1689-03

2016-01-22

官蕾(1990—)，女，湖北省人，碩士生，主要研究方向?yàn)樾履茉醇夹g(shù)。