一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，通过对局部阴影下光伏最大功率进行跟踪，建立光伏阵电池串并联成光伏阵列模型，然后改变光伏子模块中的光照强度来模拟实际光伏阵列模型产生局部阴影的情况；给定初始输入电压值v0，采用无稳态振荡法按照预设时间进行极值搜索，通过判断两个相近时间点功率的差值来确定是否达到局部功率极值，如若没有，则延长搜索时间继续搜索该初始电压下的局部功率极值，当判断达到当前局部极值后更新初始电压值进行下一个局部功率点的搜索，直到监督达到结束条件停止搜索，实现局部阴影下的光伏峰值功率跟踪。

A Peak Power Tracking Method Based on Extremum Search without Steady Oscillation

【技术实现步骤摘要】
一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法
本专利技术属于光伏发电
，更为具体地讲，涉及一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法。
技术介绍
光伏系统最大功率MPPT控制算法可追踪光伏电池的最大功率点，使其发电效率更高，但是光伏电池会由于环境温度、光照强度等其他原因其输出功率会受到影响。在光照强度照射不均匀时会使输出功率呈现多个峰值的情况，这是MPPT算法无法解决的，希望有一种能够快速稳定搜索到多峰极值的方法来解决该问题，较于其他已有的跟踪方法，当本系统需要在线实时应用其输出极值时，扰动极值搜索算法自身故有的稳态振荡会起到不利影响。如果能够更稳定的输出最大功率值会使光伏电池的利用率更高所以希望能够有更好的方法去保障搜索极值的速度同时提高输出的稳定性，因此需要提出新的搜索算法。较于一般的极值搜索算法改变比例环节k的大小来确保搜索范围及速度但是k越大搜索速度虽然越快但输出会因此而更加不稳定，对于大部分系统这种振动是不愿意接受的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，通过不断改变光伏阵列模型电压的初始点遍历极值点的搜索，以准确实现局部阴影下的光伏峰值功率跟踪，从而提高搜索效率。为实现上述专利技术目的，本专利技术提出一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立光伏模型建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定光伏阵列相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况，将电压作为光伏阵列模型的输入，功率作为光伏阵列模型的输出；(2)、设置无稳态振荡法极值搜索的初始电压v0，设置极值搜索迭代次数i，i＝1,2,3…；(3)、以初始电压v0作为光伏阵列模型输入，采用无稳态振荡法极值搜索算法进行时长为t+m的极值搜索，记录第i次极值搜索时，时刻t的光伏阵列模型的功率Pti和时刻t+m的功率t和m都是根据实际情况设置的时间参数；(4)、判断是否μ表示预设阈值，μ＞0，如果满足条件，则记录为第i次极值搜索时的峰值功率，并且记录其对应的峰值电压vi，进入步骤(7)，否则进入步骤(5)；(5)、延长无稳态振荡法极值搜索算法的搜索时间，延长的搜索时间为λ+m，λ表示延长时间参数，记录本次延长搜索时间中时刻λ的功率和时刻λ+m的功率(6)、判断是否如果满足条件，则记录为第i次极值搜索时的峰值功率，并且记录其对应的峰值电压vi，再进入步骤(7)，否则，返回步骤(5)；(7)、统计前i次极值搜索的峰值功率以及对应的峰值电压，选出最大的峰值功率以及对应的峰值电压，再判断选出的峰值电压vi是否超出设置的初始电压v0，如果超出，则极值搜索结束；否则，令初始电压v0＝vi+Kh，K为常数，h为更新搜索步长，再返回步骤(3)。本专利技术的专利技术目的是这样实现的：本专利技术基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，通过对局部阴影下光伏最大功率进行跟踪，建立光伏阵电池串并联成光伏阵列模型，然后改变光伏子模块中的光照强度来模拟实际光伏阵列模型产生局部阴影的情况；给定初始输入电压值v0，采用无稳态振荡法按照预设时间进行极值搜索，通过判断两个相近时间点功率的差值来确定是否达到局部功率极值，如若没有，则延长搜索时间继续搜索该初始电压下的局部功率极值，当判断达到当前局部极值后更新初始电压值进行下一个局部功率点的搜索，直到监督达到结束条件停止搜索，实现局部阴影下的光伏峰值功率跟踪。同时，本专利技术基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法还具有以下有益效果：(1)、本专利技术针对存在局部阴影的光伏阵列存在多峰极值的情况，提出基于无稳态振荡法极值搜索光伏最大功率跟踪方法，通过改变初始电压，利用无稳态振荡法极值搜索算法搜索出不同初始电压附近的功率峰值，从而避免陷入到某一个局部峰值，并且以每次搜索到功率极值点所对应的电压vi作为新的初始电压值，有效避免算法重复搜索同一极值点，提高搜索效率。(2)、本专利技术通过对多个峰值的比较得到最大峰值，能精确地得到光伏阵列的最大功率点。(3)、本专利技术是一个双闭环系统，可以准确搜索到不同输入初始电压相对应的极值，相比一般梯度极值搜索法在不牺牲收敛速度的同时具有更好的稳定性。附图说明图1是本专利技术基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法流程图；图2是本专利技术中无稳态振荡极值搜索算法示意图；图3是本实施例中光伏阵列模型的p-v封装模块图；图4是本实施例中p-v封装模块内部示意图；图5是光伏阵列模拟局部阴影环境仿真图；图6是三峰时光伏阵列I-v曲线图；图7是三峰时光伏阵列p-v曲线图；图8是三峰时一般极值搜索算法下p-t曲线图；图9是三峰时本专利技术极值搜索算法下v-t曲线图；图10是三峰时本专利技术极值搜索算法下p-t曲线图；图11是a的变化示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本专利技术。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本专利技术的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。实施例图1是本专利技术基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法流程图。在本实施例中，如图1所示，本专利技术一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，具体步骤包括：S101：建立光伏模型：首先建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定光伏阵列相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况，将电压作为光伏阵列模型的输入，功率作为光伏阵列模型的输出。S102：设置初始电压：设置无稳态振荡法极值搜索的初始电压v0，设置极值搜索迭代次数i，i＝1,2,3…。S103：无稳态振荡极值搜索：以初始电压v0作为光伏阵列模型输入，采用无稳态振荡极值搜索算法进行时长为t+m的极值搜索，记录时刻t的光伏阵列模型的功率Pt和时刻t+m的功率Pt+m，t和m都是根据实际情况设置的时间参数。如图2所示，无稳态振荡极值搜索算法的具体过程包括以下步骤：S201：令系统初始估计电压即光伏阵列模型电压S202：经过高通滤波器滤波后得到高通滤波器输出信号输入扰动处理：将估计电压与扰动R(t)相加，得到电压本实施例中采用的扰动表示式为：其中，sin(ωt)为正弦扰动信号。S203：获取对应功率：将电压v输入光伏阵列模型，得到对应的功率P，通过滤波器滤去不稳定的波形，得到稳定的功率在本实施例中，稳定功率再次通过低通滤波器得到新的稳定信号信号乘以常数增益r得到扰动幅度稳定功率m为P的低频分量，n为的高频分量，扰动幅值a随着信号变化而变，随着算法搜索逐渐收敛，信号逐渐趋近于零，因此a也逐渐趋近于零。从而证明了本专利技术采用的极值搜索法在不牺牲收敛速度的同时具有更好的稳定性。S204：功率扰动处理：将功率与扰动相乘，得到信号本实施例中扰动Q(t)可表示为：Q(t)＝sin(ωt)(2)S205：寻找下一个估计迭代点：将ΔP经过积分器得到后再乘以一个常数k，在估计点后寻找到下一个估计迭代点即令返回步骤S202。S104：判断是否搜索得到局部极值：判断是否μ表示预设阈值，μ＞0，如果满足条件，则记录为第i次极值搜索时的峰值功率，并且记录其对应的峰值电压vi，进入步骤，进入步骤S107，否则进入步骤S105。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立光伏模型建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定光伏阵列相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况，将电压作为光伏阵列模型的输入，功率作为光伏阵列模型的输出；(2)、设置无稳态振荡法极值搜索的初始电压v0，设置极值搜索迭代次数i，i＝1,2,3…；(3)、以初始电压v0作为光伏阵列模型输入输入，采用无稳态振荡法极值搜索算法进行时长为t+m的极值搜索，记录第i次极值搜索时，时刻t的光伏阵列模型的功率Pt

【技术特征摘要】
1.一种基于无稳态振荡极值搜索的光伏峰值功率跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立光伏模型建立光伏电池串并联组成的光伏阵列模型，通过设定光伏阵列相关子模块中的光照值，模拟实际光伏阵列中的局部阴影情况，将电压作为光伏阵列模型的输入，功率作为光伏阵列模型的输出；(2)、设置无稳态振荡法极值搜索的初始电压v0，设置极值搜索迭代次数i，i＝1,2,3…；(3)、以初始电压v0作为光伏阵列模型输入输入，采用无稳态振荡法极值搜索算法进行时长为t+m的极值搜索，记录第i次极值搜索时，时刻t的光伏阵列模型的功率Pti和时刻t+m的功率t和m都是根据实际情况设置的时间参数；(4)、判断是否μ＞0，如果满足条件，则记录为第i次极值搜索时的峰值功率，并且记录其对应的峰值电压vi，进入步骤(7)，否则进入步骤(5)；(5)、延长无稳态振荡法极值搜索算法的搜索时间，延长的搜索时间为λ+m，λ表示延长时间参数，记录本次延长搜索时间中时刻λ的功率和时刻λ+m的功率(6)、判断是否如果满足条件，则记录为第i次极值...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷春，王鹏，杨晓，程玉华，张阔，黄雪刚，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51