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带有旁路二极管的光伏组件在局部阴影的遮蔽下,其输出的P-U特性是由多个局部峰值构成的非线性曲线,使传统的单峰MPPT算法无法准确跟踪最大功率点。通过建立并分析局部阴影下光伏组件的数学模型可避免陷入局部峰值。在传统电导增量法寻找峰值的基础上,应用聚拢峰值扫描判别法,分别从短路电流和开路电压处向中间聚拢扫描峰值并比较大小,直到找出真正的最大功率点。仿真结果表明,该算法在局部阴影下不会陷于局部峰值,能够快速跟踪最大功率点,明显提高了系统的光电转换效率。
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局部阴影下光伏阵列呈多波峰特性的局部阴影下光伏阵列呈多波峰特性的MPPT算法研究算法研究
带有旁路二极管的光伏组件在局部阴影的遮蔽下,其输出的P-U特性是由多个局部峰值构成的非线性曲线,使传
统的单峰MPPT算法无法准确跟踪最大功率点。通过建立并分析局部阴影下光伏组件的数学模型可避免陷入局部
峰值。在传统电导增量法寻找峰值的基础上,应用聚拢峰值扫描判别法,分别从短路电流和开路电压处向中间
聚拢扫描峰值并比较大小,直到找出真正的最大功率点。仿真结果表明,该算法在局部阴影下不会陷于局部峰
值,能够快速跟踪最大功率点,明显提高了系统的光电转换效率。
面对日趋严重的能源危机问题,太阳能作为可再生能源发挥着越来越重要的作用[1]。
然而在
1 局部阴影下光伏电池的数学模型局部阴影下光伏电池的数学模型
由于单个光伏电池输出的电压和功率都比较低,所以只有由一系列的光伏电池经过合理的串、并联组成的光伏组件才能够
达到一定要求的输出等级。根据光伏电池的等效电路可以推出光伏组件的数学模型为:
当光照均一时,传统的最大功率跟踪方法(扰动观察法、电导增量法、恒定电压法等)的效率都在99%以上[6]。然而在局
部阴影条件下,位于串联支路上的局部电池会被遮挡,进而形成反向偏置,相当于损耗功率的元件,形成热斑效应,通常采用
在光伏组件的串联支路上并联一个旁路二极管来消除热斑效应。由于旁路二极管的影响,光伏组件的输出特性发生了明显的变
化,即表现为多峰值曲线,呈现出多个局部最大功率点。在太阳能电池中,当单串阵列组成的太阳能电池受到X种不同强度光
照照射时,阵列的I-U曲线将出现X个膝形平台,P-U曲线将出现X个极值点[7]。当光伏组件受到三种不同强度的光照时,结合
式(1)和参考文献[8]建立的数学模型可以得到局部阴影条件下光伏组件的输出特性曲线,如图1所示。
由图1可以看出,在局部阴影条件下,光伏组件的输出特性与光照均一时相比发生了明显的变化,不再表现为单峰值特性,
而是出现了多个局部峰值。此时,传统的单峰MPPT算法会让系统工作在某一个局部峰值附近,但无法确保系统工作在最大的
峰值点上[9]。若系统内部仅有10%的阵列面积受到阴影遮挡而无法同时达到最大功率点时,其功率就会下降50%[10]。因此针
对局部阴影条件下的光伏组件数学模型,需要建立新的MPPT算法,避免系统在多峰值情况下陷入局部峰值而降低输出功率。
2 局部阴影下的聚拢峰值扫描判别法局部阴影下的聚拢峰值扫描判别法
为了有效地提高光伏发电系统的输出功率,在均一光照下,常规的单峰值MPPT算法随着光伏技术的发展日趋成熟,并且种
类繁多、成效明显,已被广泛应用。由于受到光伏组件结构特性的差异和越来越复杂的环境条件的影响,局部阴影条件下光伏
组件中部分单体光伏电池接收的光照强度要小于其他正常的单体光伏电池[11],光伏组件呈现出明显的
通过构建和分析光伏组件的多波峰输出特性曲线,在传统电导增量法跟踪局部峰值的基础上,提出了通过聚拢峰值扫描判
别法来实现全局最大功率点的跟踪控制。该算法能够快速扫描从短路电流处到开路电压处之间的所有峰值,并且逐次判断比较
对应的功率大小,最终能够准确定位到真正的最大功率点,同时也避免了最大功率点出现在极端情况下(短路电流和开路电压
附近处)捕捉失效而无法跟踪的情况,使系统能够全面准确地跟踪最大功率点,时刻都能输出最大功率值。如图2所示。
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