[發明專利]一種基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法有效
| 申請號: | 201610768407.8 | 申請日: | 2016-08-30 |
| 公開(公告)號: | CN106094972B | 公開(公告)日: | 2017-08-01 |
| 發明(設計)人: | 張正文;譚文龍;包澤勝;黃翔;宋芳 | 申請(專利權)人: | 湖北工業大學 |
| 主分類號: | G05F1/67 | 分類號: | G05F1/67 |
| 代理公司: | 武漢帥丞知識產權代理有限公司42220 | 代理人: | 朱必武,劉國斌 |
| 地址: | 430068 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 函數 模型 發電 系統 最大 功率 跟蹤 方法 | ||
技術領域
本發明是將數學領域中常見的反正切函數和二維高斯函數運用到光伏發電系統最大功率點跟蹤技術中,解決光伏發電系統最大功率點跟蹤的問題,屬于光伏發電技術領域。
背景技術
隨著世界各國經濟的飛速發展,能源問題成為制約經濟可持續發展的主要因素之一。太陽能作為一種新的綠色能源受到廣泛的關注,為了最大限度的利用太陽能,太陽能光伏發電技術應運而生,其中最重要的一種技術就是最大功率點跟蹤技術。根據算法類型的不同,主流的技術分為傳統算法和生物智能算法。
其中,傳統算法主要有擾動觀察法和爬山法等,其本質是利用擾動不斷搜索當前時刻最大功率點,但是傳統算法存在擾動方向誤判從而導致跟蹤效率低的問題。生物智能算法包括粒子群算法、狼群算法等,該類算法模擬自然界生物的生活習性進行光伏發電系統最大功率點全局尋優,找到當前時刻的最大功率。生物智能算法往往計算量復雜,需要比較快速的處理器對算法進行處理,不利于工業應用推廣。雖然智能算法是目前較為新興的算法,但是工業應用上還是主要應用傳統算法進行最大功率點跟蹤。
因此,現有技術中亟需一種高速有效,且對其他傳統算法有參考意義的最大功率點跟蹤方法。
發明內容
本發明的目的是:為了解決傳統最大功率點跟蹤算法中在外界環境變化時導致誤判的問題,而提出一種基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法,并確定了一種較為通用的擾動方法。
本發明所采用的技術方案是:一種基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法,其特征在于:光伏發電系統以Boost電路為主電路,根據光伏發電功率與占空比以及功率與電壓的關系,即P-D、P-U關系曲線,在曲線斜率為0,即dP/dD=0、dP/dU=0時,此時達到最大功率點處;所述跟蹤方法首先檢測光伏陣列的輸出電壓和電流,然后根據誤差和誤差變化率來確定占空比擾動步長函數,進而確定下一時刻的占空比擾動步長值,占空比擾動步長函數由二維高斯函數和反正切函數構成;方法每運行一次后延時Tms,直到確定最大功率點處的占空比值;所述的基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法包含如下步驟:
步驟1:檢測k時刻的電壓U(k)、電流I(k),根據P(k)=U(k)I(k)計算當前時刻功率值;
步驟2:定義占空比擾動步長函數是關于誤差E(k)和誤差變化率△E(k)的函數,即:
其中k時刻誤差P(k-1)、U(k-1)分別是k-1時刻的功率和電壓值,誤差變化率ΔE(k)=E(k)-E(k-1),E(k-1)為k-1時刻的誤差,△Dmax是占空比最大擾動步長,α、β、γ是常數,a、b、c可由以下式子確定:
式中σE、k、θ均為常數,根據試錯法確定具體值;
根據k時刻的電壓和電流值以及計算出的功率值可以得出此時的誤差和誤差變化率;
步驟3:由公式(1)確定k時刻占空比擾動步長△D之后,可得出k+1時刻的占空比D(k+1),即:
D(k+1)=D(k)±△D (2)
其中D(k)是第k時刻的占空比值;
步驟4:根據公式(1)確定的占空比擾動步長,計算擾動周期T,設定擾動周期T是關于占空比擾動步長絕對值|△D|的線性函數,T=f(|△D|)=m×|△D|+n,其中m和n都是常數,由線性擬合的方法確定具體值;
步驟5:根據功率和占空比以及功率和電壓的關系確定最大功率點處的占空比,從而跟蹤到最大功率。
本發明的有益效果是:本發明的基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法,引入常見的二維高斯函數和反正切函數來確定占空比擾動步長,以一種較為簡單的參數可調的普通數學公式解決了傳統算法在擾動步長固定時跟蹤速度慢的問題,并且經過多次仿真實驗證明了本發明的可用性和有效性,能夠更加快速有效地進行最大功率點跟蹤。
附圖說明
圖1是占空比擾動步長函數圖像。
圖2是本發明的基于函數模型的光伏發電系統最大功率點跟蹤方法框架流程圖。
具體實施方式
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