本发明专利技术提供一种光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，S1，建立环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型，并建立对环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型中的实时输出电流进行控制的光伏控制器输出电流和电压的数学模型；S2，建立光伏变换器建立数学模型、状态空间模型，为控制输出电流的光伏变换器建立约束条件；S3，建立实时跟踪预测的目标函数，并建立用于确定目标函数的性能指标；S4，将所述目标函数在所述约束条件下求解，获得用于跟踪光伏最大功率点的最优控制序列。本发明专利技术可以实现光伏系统在迅速变化的外部环境条件下实时的模型预测控制，从而提高了对最大功率点的预测和跟踪能力。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏功率点跟踪的优化控制方法
，特别为涉及。
技术介绍
随着环境问题的突出和传统能源的枯竭，可再生能源如太阳能、风能、潮汐能越来越受到人们的关注，其中，太阳能作为方便、环保、高效的新型可再生能源，有着广阔的应用前景，中国的光伏产业经历了大幅度的升级与扩张。2009年7月21日，财政部、科技部、国家能源局联合发布了《关于实施金太阳示范工程的通知》，决定综合采取财政补助、科技支持和市场拉动方式，加快国内光伏发电的产业化和规模化发展。三部委计划在近年内，采取财政补助方式支持不低于500兆瓦的光伏发电示范项目，据估算，国家将为此投入约100亿元财政资金。光伏发电技术对新型能源技术、智能电网技术的开发与应用有着显著的推动作用。通过引进消化吸收国外先进技术和自主研发，我国已经掌握了世界先进的光伏器件制造技术，但在提高光伏发电效率、友好并网、低电压穿越等方面的研究起步相对较晚，由于我国能源市场的巨大需求和节能减排的要求，迫切需要更加高效、稳定的光伏发电能力。经对现有技术的公开文献检索发现，N. Femia, D. Granozio, and G. Petrone. Predictive andAdaptive MPPT Perturb and Observe Method.1EEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystemsj 2007, 43 (3) : 934 - 949.(预测与自适应的光伏扰动观察最大功率点跟踪方法，国际期刊IEEE期刊，航空与电子系统，2007，43 (3) :934 - 949)， 虽然作者将自适应预测控制用于寻找最大功率点，形成了基于电压和功率等自适应参数的模型预测控制方法。但在实际运行中，环境的突变对最大功率点的搜索影响很大，甚至会出现搜索偏离、运行效率降低的状况，而且无法体现外部环境参数变化与最大功率点的内在联系。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供，用于在多变环境下搜索光伏最大功率点。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供，包括以下步骤SI，建立环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型p=vXi, pmax=max {p” p2,…，pj 其中:p为输出功率权利要求1.，其特征在于，包括以下步骤 SI,建立环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型2.根据权利要求I所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于在步骤SI中还包括对光伏控制器输出电流和电压建立的数学模型以对环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型中的实时输出电流进行控制，所述数学模型为3.根据权利要求I所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于在步骤S2中还包括根据光伏控制器的等效电路和基尔霍夫定律为控制输出电流的光伏变换器建立数学模型4.根据权利要求3所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于，还包括根据所述光伏变换器的数学模型建立状态空间模型5.根据权利要求4所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于将光伏变换器在断开和闭合状态的状态空间模型为转化为线性函数x(k+l)=A/ Xx(k)+B，Xd(k) +RX δ (k) +GXz(k)； 其中k为时间状态参数；x(k)为k时刻状态变量；x(k+l)为k+Ι时刻状态变量；d(k)为k时刻变换器的占空比；δ (k)为k时刻理想开关的开关变量；z (k)为k时刻辅助变量；A’、B’、R、G为系数矩阵。6.根据权利要求I所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于根据环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型、所述光伏变换器的空间状态方程、预测时域和控制时域，建立用于确定目标函数的性能指标7.根据权利要求6所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于在步骤S3中，建立实时跟踪预测的目标函数的过程为 1)建立用于获取预测输出的预测输出函数模型8.根据权利要求I所述的光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于在步骤S4中，将所述目标函数在所述约束条件下求解具体包括全文摘要本专利技术提供，S1，建立环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型，并建立对环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型中的实时输出电流进行控制的光伏控制器输出电流和电压的数学模型；S2，建立光伏变换器建立数学模型、状态空间模型，为控制输出电流的光伏变换器建立约束条件；S3，建立实时跟踪预测的目标函数，并建立用于确定目标函数的性能指标；S4，将所述目标函数在所述约束条件下求解，获得用于跟踪光伏最大功率点的最优控制序列。本专利技术可以实现光伏系统在迅速变化的外部环境条件下实时的模型预测控制，从而提高了对最大功率点的预测和跟踪能力。文档编号G05B13/04GK102981549SQ201210514640公开日2013年3月20日 申请日期2012年12月5日 优先权日2012年12月5日专利技术者马超, 李柠, 李少远 申请人:上海交通大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种光伏最大功率点实时跟踪预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，建立环境因子与光伏控制器中光伏最大功率点函数模型：p=v×i，pmax=max{p1,p2,…,pn}；其中：p为输出功率，p=(C1+C2×G+C3×G2+C4×T)1+C5×T;v为实时输出电压；i为实时输出电流；pmax为输出最大功率；p1,p2,…,pn分别为第一个、第二个、第n个输出功率；C1，C2，C3，C4，C5分别为常数；G为实时测量的光照；T为实时测量的环境温度；S2，为控制输出电流的光伏变换器建立约束条件：E1×d(k)+E2×δ(k)+E3×z(k)≤E4×x(k)+E50≤d(k)≤1imin≤i(k)≤imax;其中：k为时间状态参数；E1，E2，E3，E4，E5分别为不等式系数矩阵；d(k)为k时刻光伏变换器的占空比；δ(k)为k时刻开关变量；z(k)为k时刻辅助变量；x(k)为k时刻光伏变换器的状态变量；i(k)为光伏变换器k时刻的输出电流；imin为最小输出电流，imax为最大输出电流；S3，建立实时跟踪预测的目标函数：J=γTHγ+2fTγ；其中：J为目标函数，H和f为预测输出电流的系数矩阵，γ为待求解的最优序列，H=ΩTQyΩ+Qm，f=2ζTQyζ?2dTQm，ζ为预测输出模型中状态变量的系数矩阵，Ω为预测输出模型中序列γ的系数矩阵，d为变换器的占空比初始值，Qy和Qm均为正定权矩阵，T为矩阵转置符号；S4，将所述目标函数在所述约束条件下求解，获得用于跟踪光伏最大功率点的最优控制序列。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：马超，李柠，李少远，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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