1 引言

随着科学技术的快速发展和人们生活水平的不断提高，人们对能源的需求量越来越多，而传统的化石能源日益枯竭，同时化石能源的过度开采严重破坏了生态环境，化石能源的利用严重污染着生活环境。能源短缺、环境污染是当今世界面临的两大问题，制约着人类经济和社会的发展。因此，开发利用清洁的可再生能源是全世界各国共同追求的目标。太阳能因其发电清洁环保，无噪声，取之不竭、用之不尽等特点受到世界各国的青睐。但目前，太阳能光伏发电系统仍存在部分问题，如光伏电池的转换效率低且其实际输出功率随日照强度、环境温度、阴、晴雨、雾等气象条件的变化而变化。因此，如何进一步提高光伏电池的转换效率，如何充分利用光伏电池所转换的能量，成为光伏系统研究的热点。那么将现有转换效率的光伏电池应用到光伏发电系统中，控制光伏电池瞬时的输出功率，使其在任何日照条件下都能工作在最大功率点，实现最大功率点的跟踪就变得尤为重要。

2 光伏电池组件的特性

光伏电池是利用硅等半导体的光伏效应通过pn结直接把太阳能转化为电能。在光伏发电系统中，单个光伏电池的输出功率太小，故常常将若干个光伏电池串联或并联后封装在一起，构成光伏电池组件。按照光伏系统所需功率及电压的大小，可以用多个组件按串、并联规则组合在一起，构成光伏阵列。

光伏电池组件的伏安特性曲线如图1所示。从伏安特性曲线可以看出，光伏电池的输出电流在大部分工作电压范围内近似恒定，在接近开路电压时，电流下降率很大。图1所示的参数在标准状态（光伏电池组件表面温度25℃，光谱分布am1.5，辐射照度1000w/m2）下的含义如下：

开路电压（uoc）：正负极间为开路状态时的电压；

短路电流（isc）：正负极间为短路状态时的工作电流；

最大输出工作电压（um）：输出功率最大时的工作电压；

最大输出工作电流（im）：输出功率最大时的工作电流；

最大输出功率（pm）：最大输出工作电压（um）×最大输出工作电流（im）。

光伏电池组件的伏安特性强烈的随日照强度和较强烈的随电池温度的变化而变化。图2a）和图2b）分别是光伏阵列在日照1000w/m2时，不同温度下输出的伏安特性和伏瓦特性。由图2a）和图2b）可知，温度对光伏阵列的输出电流影响不大，短路电流随温度升高而略有增加，但对光伏阵列的开路电压影响较大，开路电压随温度升高近似线性地降低，因而对最大功率影响明显，见图2b）各实线的波峰幅值变化。图2c）和图2d）分别是光伏阵列在温度为25℃时，不同日照下表现出的伏安特性和伏瓦特性。图2c）和图2d）可知，光伏阵列的输出短路电流和最大功率点电流随日照强度的上升而增大，但日照的变化对光伏阵列的输出开路电压影响不大，其最大功率点的变化也不大，如图2d）虚线与各实线的交点所示。

由图2可知，光伏阵列的输出功率会随着日照强度和电池表面温度的改变而变化。这种变化使光伏电池的工作点一直向最大功率点跟踪变化，控制光伏电池产生最大功率，这种控制称为最大功率点跟踪（mppt：maximum power point tracking）控制。

由光伏电池输出特性分析知道，温度主要影响光伏电池的输出电压，而光照度主要影响其输出电流。

3 光伏阵列最大功率点跟踪的原理

由于光伏阵列的伏瓦特性随着日照和温度改变而变化，因此要准确描绘某一条件下的光伏阵列的功率特性曲线，并将其用于mppt控制是很困难的。但不管光伏阵列的伏瓦特性曲线如何随外在因素变化，都具有如图3所示的大致形状。

3.1 光伏阵列伏瓦特性的特征

光伏阵列伏瓦特性的特征如下：

（1）对应光伏阵列电压，光伏阵列输出功率的极值是唯一的，且该极值也是最大值；

（2）在功率最大点两侧，伏瓦曲线是单调递增或单调递减的。

3.2 最大功率点跟踪控制必须达到的控制目标

光伏发电系统的最大功率点跟踪控制必须达到以下控制目标：

（1）不需要事先确定精确的光伏电池伏瓦曲线；

（2）mppt控制算法适用于任何不同配置的光伏阵列；

（3）对于随机变化的天气，mppt控制要保证系统的稳定性；

（4）日发电量最大。

4 光伏阵列最大功率点跟踪的方法——扰动观察法

最大功率点跟踪方法实质上是自寻优过程，主要包括固定电压法、扰动观察法、电导增量法 、间歇扫描法和智能控制法等，下面介绍扰动观察法。

对于光伏发电系统的发电功能而言，能量的传递方向是由光伏阵列送给电网的，图4示出了光伏发电系统直流测的电流关系。

其中，udc（n）—当前采样电压值，isp（n）—当前采样电流值，|△udc|—扰动电压步长，s—扰动方向，udc（n-1）—前一次电压值，p（n）—当前太阳电池功率计算值，p（n-1）—前一次计算的太阳电池功率值，△p—两次功率之差。

扰动观察法的工作原理就是借以周期性的改变负载大小来改变光伏电池的输出电压及功率，也就是改变光伏阵列的工作点，它通过观察比较和变动前后两次的输出功率和输出电压的大小来决定下个周期负载的变动是增加还是减少。该方法的具体操作是给输出电压一个扰动值，其方向可正（s=1），可负（s=-1），然后根据测出的电压电流值计算出太阳电池的输出功率p（n），然后将其与上一个测量值p（n-1）进行比较。若输出功率增大，说明扰动所加的方向有利于输出功率的提高，此后继续向这个方向施加扰动并继续观察，若施加的扰动使光伏阵列的输出功率减小，说明扰动的方向错误，则在下一次的扰动中使方向相反，如此不停的观察调整，以使光伏电池工作在最大功率点附近。扰动观察法的算法流程图如图5所示。

扰动观察法的实现原理较为简单，容易实现，并且不用考虑温度或光照强度的变化，独立于系统使用环境，因此适应性较强。但是频繁的功率扰动使得系统多数时间只能工作在最大功率点附近，即使系统偶尔恰好工作在最大功率点，算法也会强制系统离开，所以扰动观察法的最大功率点跟踪效率并不是很高。而且采用这种控制策略的光伏系统的最大跟踪效率和跟踪速度取决于跟踪步长的大小。此外，这种控制方法也可能在光强变化的情况下或多电池板串并联时会产生最大功率点“误判”的情况，可能使最大功率点跟踪的扰动方向在一段时期内始终朝着一个方向，导致系统无法正常工作，或是最大功率点跟踪停留在多峰曲线的“假”最大功率点上。

5 基于变换器输出电流控制的最大功率点跟踪的算法

由第4节的扰动观测法可知，为了判断施加扰动量后光伏电池输出功率的变化情况，需要对光伏电池输出电压和输出电流进行采样并计算功率，以便根据功率变化情况决定施加扰动量的方向，以此进行最大功率点跟踪。与其它最大功率点跟踪法相比，扰动观测法具有算法简单、实现方便，受环境因素影响小等优点。但是扰动观测法需要对光伏电池输出电压和输出电流进行检测，而一般变换器（并网型逆变器或独立运行充电控制器）只在输出端装电流传感器，用其进行电流控制，这就需要额外的两个传感器，从而增加系统成本，另外，扰动观测法需要对采样结果进行功率计算（乘法运算），也增加了单片机的运算量。如果能够根据变换器输出电流作为判断依据进行最大功率点跟踪，则不仅可以省去两个传感器，而且无需乘法运算，在继承扰动观测法算法简单、受环境因素影响小等优点的基础上，进一步降低系统成本，减轻单片机运算负担。变换器输出电流控制最大功率点跟踪法正是基于这点提出的。为了简化其工作原理的分析，先做两个假设：变换器自身功率损耗为零，即光伏电池输出功率等于变换器输出功率；负载两端电压（蓄电池电压或电网电压）恒定不变。

根据假设，可得到式（2）：

式（4）为变换器输出电流控制最大功率点跟踪判断依据。变换器输出电流控制最大功率点跟踪调节过程类似于扰动观察法调节过程。变换器输出电流控制最大功率点跟踪算法流程图如图6所示。变换器输出电流控制最大功率点跟踪仅需一个电流传感器，根据负载电流大小直接进行扰动方向判断，不再需要对光伏电池输出电压和输出电流进行检测及功率计算，简化算法，降低成本。

6 结束语

基于变换器输出电流控制的最大功率点跟踪法是在扰动观测法的基础上，仅以变换器输出电流作为判断依据进行最大功率点跟踪，不仅可以省去两个传感器，而且无需乘法运算，在继承扰动观测法优点的基础上，进一步降低系统成本，减轻单片机运算负担。基于变换器输出电流控制最大功率点跟踪法通过周期性检测并计算变换器输出电流的有效值，实时调节扰动方向，使得变换器输出电流有效值始终维持最大可输出电流，从而实现光伏阵列的最大功率输出。该方法控制简单，响应速度快，对传感器精度要求不高，在天气条件变化较快的场合也能达到很好的跟踪效果。本研究在光伏发电系统的开发和应用中具有重要的科学研究意义和现实意义。