基于输入输出参数的光伏电池最大功率控制的比较Word文件下载.docx
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Ocycle.Thetheoreticalanalysisisverifiedexperimentally.Keywords：
Photovoltaiccells,MPPT,inputparameter,outputparameter电池的输出功率是受日照强度和环境温度影响的非线性函数。
即使在外部环境稳定的情况下，光伏电池的输出功率也会随着外部负载的变化而变化。
因此，为了最大限度地利用光伏电池产生的能量，需要在光伏电池和负载之间串联最大功率点跟踪（MaximumPowerPointTracking,MPPT）电路。
常
收稿日期2007-11-27改稿日期2008-04-24
引言
光伏发电作为一种具有广阔前景的绿色能源近
年来获得了巨大的发展，如何最大限度地利用光伏电池产生的能量是光伏利用的基本要求。
由于光伏
用的MPPT方法有扰动观测法（PerturbandObserve,
96
2009年6月
P&
O）[1-9]；
增量电导法（IncrementalConductance,INC）
[10]
率。
在图1中，C1为输入电容，C2为输出电容，L为电感，三者对系统性能有很大的影响。
；
短路电流、开路电压法
[9,11]
纹波关联法等。
其中，
（RippleCorrelationControl,RCC）
[12-13]
扰动观测法由于简单实用，获得了广泛的应用。
扰动观测法的基本思想是：
通过扰动光伏电池后级DC/DC变流器的工作占空比或者直接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，连续地改变扰动占空比或者扰动电压（或电流）方向，使光伏电池工作于最大功率点。
从观测对象来说，MPPT又可以分为两种：
一种是基于输入参数的MPPT[2-4]，该控制方法直接检测光伏模块的输出电压和电流，计算光伏模块输出功率而进行占空比调节，通过各类寻优的方法来获得光伏模块的最大输出功率；
另外一种是基于输出参数的MPPT
[5-8]
图1Fig.1
DSP控制的MPPT系统DSPcontrolledMPPTsystem
电感电流的连续和断续取决于负载和电路参数，假定在连续状态下设计电感参数为DvpvL≥?
ILfsw式中D——开关占空比；
?
iL——电感电流纹波的峰峰值；
fsw——开关频率。
输入电容和输出电容按以下公式计算?
iLC1≥8?
vpvfsw式中?
vpv——输入电压纹波的峰峰值。
C2≥式中
IoD?
Vofsw
，对绝大多数负载来说，当输
出电压（或电流）达到最大的时候，其输出功率也达到最大。
所以，基于输出参数的扰动观测法只需要检测单个输出变量（输出电流或输出电压），且不需做乘法运算，不论模拟或者数字实现，都更加容易。
不少文献都描述了基于输入参数、输出参数的MPPT的实现方法。
但很少有文献分析对比两种不同控制方法的动、静态特性以及系统参数对动态特性的影响。
本文采用扰动观察法，以Boost拓扑为最大功率跟踪电路，采用扰动观测法，通过建立系统小信号模型，深入分析了占空比扰动对输入、输出观测对象的影响，在优化设计电路参数的基础上，通过理论分析和实验验证，对比分析了基于输入参数和输出参数MPPT系统的动、静态特性。
研究结果可以很好地指导MPPT控制方法的选择，控制参数的设置以及DC/DC变流器参数的优化设计。
（1）
（2）
（3）
Io——稳态输出电流；
Vo——输出电压纹波的峰峰值。
电感的纹波电流随电感L的增大而减小，但
是电感的增加会影响系统动态特性，增大变换器体积和成本。
输入电容和输出电容的选取主要根据相应的电压纹波要求。
同样，输入输出电容的增大有利于减小相应的输入输出电压纹波，但是，电容值的增大会增大系统成本，并且，输入输出电容的增大对光伏电池最大功率跟踪动态特性有很大的影响。
值得注意的是，Boost电路输出电流断续，输出电流相对输入电感电流而言电流脉动很大，且由于普通电容等效内阻（ESR）对滤波性能的影响，输出电容的值一般需要大于式（3）。
选取电感电流纹波等于输入平均电流的10%；
输入、输出电压纹波等于0.5%，结合表中的系统参数，由式
（1）～式（3）可以计算得到L≥279μH,C1≥9.85μF,C2≥1141.1μF。
实际系统参数选取见下表。
系统参数设计
图1表示了一个数字信号处理器（DSP）控制
的最大功率跟踪系统，负载是蓄电池，也可以是其他类型的负载。
由图1可知，输入输出参数通过DSP的AD端口进行采样：
基于输入参数的最大功率跟踪需要采样光伏电池输入电压vpv和输入电流ipv；
基于输出参数的最大功率跟踪只需要采样输出电流。
当光伏电池通过Boost电路给蓄电io（或电压vo）池充电时，输出电压基本保持不变，只需要采样充电电流，当充电电流最大时，光伏电池输出最大功
第24卷第6期表Tab.
杨水涛等系统参数
基于输入-输出参数的光伏电池最大功率控制的比较
97
SpecificationsandparametersoftheMPPTsystem
光伏模块参数Boost电路参数6017.43.4321.44.2输出电压/V开关频率/kHz电感量/μH输入电容C1/μF输出电容C2/μF2450280102000
由于环境温度一般变化缓慢，可以认为T≈0，在日照强度不变的情况下可以得到光伏电池输出电
压、电流关系
ipv=
额定输出功率/W额定电压/V额定电流/A开路电压/V短路电流/A
ipv?
vpv
mpp
vpv
（7）
从式（4）和式（7）可以得到
1=?
Rs+?
IsVmpp+RsImpp1e+?
RhηVTηVT?
3
系统动态特性分析和比较
在一定日照强度和温度下，光伏电池输出电压
=?
1Rmpp
vpv和电流ipv关系可以表示如下[10]：
vpv+Rsipv
（8）
1）?
vpv+RsipvRh
ipv=IH?
Is（e
ηVT
（4）
在最大功率点附近有以下关系
vpv=Vmpp+vpv?
ipv=Impp+ipv?
Ppv=Pmpp+Ppv?
式中
IH——光电流，取决于日照强度和电池温度；
VT——温度的电压当量，只随温度变化；
Is——光伏电池反向饱和电流，只随温度变化；
Pmpp=VmppImpp
（9）
η——二极管理想因子；
Rs——光伏电池等效串联电阻；
Rh——光伏电池等效并联电阻。
对于给定的光伏电池输出电压vpv，式（4）为超越方程，无法直接求解。
为了分析系统的动态特性，先假设系统在某一恒定的光照下，稳定工作于最大功率点附近，以下分析都基于此假设。
因此可以得到光伏电池输出功率
P（t）?
2vpv（t）
P=Vmppipv+vpvImpp+ipvvpv
pvVmpp?
v2?
（10）=vpv?
Impp?
+ipvvpv=?
Rmpp?
式（9）和式（10）是一个不论何种最大功率跟
踪电路拓扑都成立的结论。
所以，基于输入参数的最大功率跟踪系统动态特性的研究，从占空比扰动至光伏电池输入功率的关系可以转化为研究从占空
Rmpp
（5）
比扰动至光伏电池输入电压关系的研究。
所以，以下章节将根据小信号模型详细分析基于输入参数（光伏电池输入电压）和基于输出参数（输出电压或电流）的最大功率跟踪电路动态特性。
对开关管作开关平均，图1所示的基于Boost电路的最大功率跟踪控制系统等效小信号模型如图2所示，假设电路带电阻性负载Rload。
与传统Boost电路的小信号模型相比，在输入端增加了一个由输入电阻和电容构成的无源网络。
Rmpp——光伏电池最大功率点等效内阻，Rmpp=Vmpp/Impp；
Vmpp,Impp——光伏电池最大功率点电压和电流。
由于假设光伏电池工作于最大功率点附近，可以得到输出电流、输出电压、日照强度和环境温度的扰动量的线性化模型[2]
ipv=?
ipv?
vpv+
s
s+
T
T
（6）
ipv——光伏电池输出电流；
vpv——输出电压；
s——日照强度；
——温度在稳态工作点附近的小信号扰动。
图2Fig.2
系统小信号模型Small-signalmodel
98
对于Boost电路，在最大功率点有以下稳态关系
[14]
3.2
基于输出参数的P&
O动态特性分析基于输出参数的扰动观测法是根据输出电流
1?
D=D′?
2?
Rin=RloadD′=Rmpp?
Ipv=Vpv/Rmpp=D′Vo/Rmpp?
（或电压）的变化，来改变占空比扰动方向，使输（11）出功率达到最大。
由图2可以得到输出电压的扰动量为
vv?
vo=Gdo（s）d+Gvo（s）vpv+Givo（s）io
pvo
3.1
基于输入参数的P&
O动态特性分析根据式（10），对基于输入功率的扰动观测法的
（14）
v式中，Gdo（s）是占空比至输出电压的小信号传递函
动态特性分析可以转化为对光伏电池输入电压的研究。
根据图2可以得到
v?
vpv=Gdpv（s）dv?
+Gipv（s）ioo
数，表示占空比扰动直接引起的输出电压变化；
vGvo（s）是光伏电池输入电压至输出电压的小信号
pv
（12）
传递函数，表示光伏电池输入电压变化引起的Boost输出电压变化；
Givo（s）表示负载电流至输出电压的
o
式（12）表明，当负载突变或占空比扰动都可能引起光伏电池输入电压变化，当然，日照强度和温度变化也会引起光伏电池输入电压变化，所以扰动观测法可能在快速变化的环境中和负载扰动的条件下逻辑混淆，导致扰动方向不正确。
在只有占空比扰动的条件下，Gipv（s）=0，从图2可以得到占空
传递函数。
式（14）说明占空比的扰动、光伏电池输入电压的变化、负载突变时的电流扰动都会引起输出电压的变化。
同输入参数的扰动观测法一样，当日照强度等环境快速变化，或者负载快速切换时对输出电压的影响都会导致扰动观测法逻辑混淆，出现扰动方向错误。
在不考虑负载电流扰动的情况下，认为Givo（s）=0，式（14）变为
v
比扰动至光伏电池输入电压的传递函数为
Gdpv（s）==?
vpv?
d
CoRmpps+2D′2o′2
DL?
+CoRmpp+D′2CiRmpp?
s+2D′2LCiCoRmpps3+（Co+D′2Ci）Ls2+?
Vo
vo=Gdo（s）d+Gvo（s）vpv
（15）
（13）对
vGdpv（s）
动态特性影响最大的参数是输入电容C1
由图2可以得到占空比扰动至输出电压的传递函数如式（16）；
光伏电池输入电压至输出电压的传递函数如式（17）。
Gdo（s）==?
的值，图3表示了不同输入电容下Gdpv（s）的单位阶跃响应，可以看出，输入电容值越大，系统阶跃响应的超调量Mp和调整时间Ts都会随之增加。
对于扰动观测法来说，占空比扰动的周期值必须大于调整时间，否则瞬态的输入功率变化会影响最大功率跟踪的逻辑判断，导致跟踪出现较大振荡，甚至不稳定。
按式
（2）选取输入电容等于10μF，从图3中可以看出系统调整时间大约为0.2ms。
另外，输出电容C2对
vo?
LCis2+（L/Rmpp?
CiRmpp）s
D′2L?
LCiCoRmpps3+（Co+D′2Ci）Ls2+?
+CoRmpp+D′2CiRmpp?
s+2D′2?
D′Vo
（16）
vvGvo（s）=opv?
vpv=?
D′2?
s+2D′2LCiCoRmpps3+（Co+D′2Ci）Ls2+?
几乎没有影响。
（17）式（16）对应的波特图和单位阶跃响应如图4a和图4b所示,从图4a可以看出，占空比至输出电压的传递函数在全频率范围内增益都非常低（<
?
20dB），单位阶跃响应在经过非常短暂的瞬态调整后削减到接近于0，所以占空比扰动对输出电压的直接影响非常小，可以忽略，这点与传统的
图3Fig.3
Gdpv（s）的单位阶跃响应
vStepresponsesGd（s）
Boost电路有很大区别。
图5表示了光伏电池输入
v电压至输出电压的传递函数Gvo（s）的单位阶跃响
应。
输出电容C2对输入电压至输出电压的传递函数
第24卷第6期
杨水涛等
99
的动态特性影响很大，从图5中可以看出，输出电容越大，输入电压至输出电压的动态响应越慢，其单位阶跃响应达到稳态时间越长。
v池的输入电压变化又会通过Gvo（s）引起输出电压的
变化。
该过程可以用图6来说明。
Fig.6
图6占空比扰动对输出电压的影响Influenceofvariationsindutycycleonoutputvoltage
综上所述，基于输入参数的扰动观测法，占空比的扰动通过Gdpv（s）影响到输入参数（光伏电池输入电压），其动态特性主要受输入电容C1影响，输
（a）频率响应
入电容C1值越小，其动态响应可以越快；
而基于输出参数的扰动观测法，占空比的扰动直接通过
vGdo（s）对输出几乎没有影响，而需要先通过Gdpv（s）v
影响光伏电池的输入电压，电池的输入电压变化再
v通过Gvo（s）间接引起输入输出参数的扰动。
观测法
动态特性不仅受到输入电容C1影响，而且受到输出电容值越大，动态响应越慢。
Boost在电容C2影响。
电路中，输出电容C2值一般远大于输入电容C1值，所以基于输出参数的扰动观测法动态响应必然比基于输入参数的扰动观测法慢很多。
（b）单位阶跃响应
图4Fig.4
vGdo（s）的频率响应和单位阶跃响应
4
实验验证及其性能分析
对于采用扰动观测法的最大功率跟踪系统，为
vBodediagramsandstepresponsesofGd（s）
了减小在稳态工作点附近的振荡，需要减小扰动步长，但是扰动步长的减小导致每个扰动周期观测对象的变化量减小，使控制逻辑容易受到信号噪声和采样误差的干扰而判断错误。
对采样信号进行低通滤波虽然能有效地降低干扰，但是会同时引入延时。
为了解决上述问题，本文基于输入参数的扰动观测法的程序流程如图7所示，基于输出参数的扰动观测法只需要将图7中观测的对象由输入功率更改为输出电压（或电流）图7中?
D为扰动占空比，。
Slope
图5Fig.5不同输出电容下Gvv（s）的单位阶跃响应
opvopv
取1或者?
1，代表着占空比扰动的方向。
为了能够在小占空比扰动的情况下准确地采样到观测对象的变化而又不引入控制延时，采用与开关频率相同的高采样频率，每N个开关周期的采样结果平均之后进行比较，根据比较的结果判断Slope的符号以决定扰动方向。
也就是说，图7所示的扰动观测法中采用高等级采样频率（fsw）与稍低等级的扰动频率，N的取值可以越小，系统动态响应越快，（fsw/N）
StepresponsesofGvv（s）withdifferentoutputcapacitors
从图4和图5可以看出，基于输出参数的扰动观测法,与传统Boost电路不同的是，由于输入无源阻抗网络的存在。
占空比的扰动对输出电压的直接影响非常小，但是占空比的扰动通过
vGdpv
（s）影响
光伏电池的输入电压，由于功率平衡关系，光伏电
100
系统搜寻到最大功率点的过程越快，不过N的取值受到前文中论述的系统动态特性限制。
采用N次平均后的值作比较可以有效地避免瞬态过程的影响和减小DSP的AD采样误差。
启动时刻输入电压和电流，输出压vpv的稳态波形。
电压和电流波形如图9所示。
为了进一步检验系统的动态响应，10是电阻性负载从10?
切换到20?
图时输入电压和电流，输出电压和电流波形。
从实验结果可以看出，基于输入参数的最大功率跟踪稳态振荡非常小，且在启动时刻或在负载扰动情况下快
图8Fig.8
基于输入参数控制的MPPT稳态波形
Experimentalresultsduringoperationinsteadystate:
OMPPTviainputparameters
图7Fig.7
基于输入参数的扰动观测法程序流程Flowchartofth
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