基于遺傳算法和擾動觀察法的MPPT算法
加入技術交流群
遺傳算法(GA)是一類以Darwin自然進化論與Mendel遺傳變異理論為基礎的求解全局優化問題的仿生型算法。把遺傳算法應用于最大功率點跟蹤中，可以使逆變器克服外界環境的劇烈變化造成的干擾，迅速搜索到最大功率點。但是，由于遺傳算法搜索到最大功率點后，并不能穩定地工作于最大功率點，所以在此使用擾動觀察法作為最大功率點附近的搜索算法。
1 太陽能電池模型
考慮到溫度和太陽輻射強度改變的影響，蘇建徽等提出了一種硅太陽電池工程用數學模型如下：
式中：I為太陽能電池的輸出電流；U為太陽能電池的輸出電壓；Isc為太陽能電池的短路電流；Uoc為太陽能電池的開路電壓；Im為太陽能電池輸出最大功率時的輸出電流；Um為太陽能電池輸出最大功率時的輸出電壓。
目前太陽能電池的制造商都會給出太陽能電池在標準狀況下(25℃@1 000 W／m2)的Isc，Uoc，Im，Um。在實際應用中，應該根據下式調整這些參數：
通常a=0.002 5；b=0.5；c=0.002 88。蘇建徽等對大量太陽能電池進行實驗，結果證明這些補償方法的應用可以保證模型與實際情況的誤差小于6%，因此這個模型可以應用于太陽能電池的MPPT仿真。根據這個模型，太陽能電池的特性曲線如圖1所示。
2 Boost變換器模型
在此采用Boost變換器作為前級DC-DC變換器，其拓撲結構如圖2所示。
楊海柱等通過對Boost變換器的狀態空間模型進行線性化處理后，得到式(2)所示的模型：
因此，太陽能電池的工作點可以通過調節占空比D來控制。實際上，光伏系統的最大功率點跟蹤就是通過調節DC-DC變換器的占空比D，使外電路阻抗和太陽能電池的阻抗匹配。
評論