基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略研究.docx

基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略研究
摘要：
太阳能光伏发电系统是一种可再生能源，具有环保、安全、可靠等优点。但由于其受到气候和环境的影响，发电效率受到限制。最基本的光伏发电控制策略是最大功率点追踪（MPPT），其中变步长扰动观察法是一种常见的MPPT控制策略。本文对基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略进行了研究和分析，介绍了其原理、算法和优点，并通过仿真实验验证了其有效性。
关键词：太阳能光伏发电系统，最大功率点追踪，变步长扰动观察法，功率预测
正文：
一、引言
随着全球能源消耗量的不断增加和环境污染问题的日益凸显，可再生能源成为各国共同在追求的目标。太阳能光伏发电系统作为一种清洁能源，具有环保、安全、可靠等优点，受到越来越多的关注和应用。
光伏发电系统中，在当前的气候条件下，太阳能电池的输出电压和输出电流是变化的。因此，必须采用合适的控制策略使太阳能电池输出功率最大。最大功率点追踪（MaximumPowerPointTracking，简称MPPT）是一个旨在让太阳能电池阵列输出功率最大的控制方法。该控制策略可以提高太阳能光伏发电系统的效率和运行稳定性，并减少发电成本。
变步长扰动观察法（PerturbandObserveAlgorithm，POA）是在MPPT控制策略中常用的算法之一。该算法是通过等效电路将太阳能电池与直流-直流变换器连接起来，并通过改变电池电压的方式，寻找太阳能电池的最大功率点。如果当前电池输出功率低于最大功率点，则增加电池电压；如果当前电池输出功率高于最大功率点，则降低电池电压。这样就可以找到最大功率点，并保持系统在该点附近运行。
但是，POA算法的控制精度受到许多因素的影响，例如气候、环境和电池本身的变化等。本文在此基础上，提出了基于功率预测的改进控制策略。
二、基于功率预测的变步长扰动观察法控制策略
2.1控制策略原理
本文提出的改进控制策略采用基于功率预测的方法。该方法在POA算法的基础上增加了功率预测算法，在预测功率值的基础上调整POA算法的扰动步长，从而提高系统的控制精度。
具体来说，通过功率预测算法可以预测出太阳能电池未来一段时间内的功率变化趋势。在POA算法中，通过观察电池电压的变化来寻找最大功率点，改变电池电压的步长需要根据功率变化的趋势进行调整。因此，通过功率预测算法可以调整扰动步长，并根据实际情况进行修正，以提高控制精度。
2.2控制策略算法
本文提出的基于功率预测的变步长扰动观察法控制策略算法流程如下：
1）初始化太阳能电池参数、直流-直流变换器参数等各项参数。
2）调整太阳能电池输出电压，使输出功率达到峰值。
3）采用功率预测算法预测未来一段时间内太阳能电池的输出功率变化趋势。
4）根据预测结果计算出扰动步长，并通过修正因素校正步长大小。
5）改变电池电压，重复步骤3-4，找到最大功率点。
6）保持系统在最大功率点附近运行，完成MPPT控制。
2.3控制策略优点
改进的基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略相对于传统的POA算法有以下几个优点：
1）通过功率预测，可以预测出太阳能电池未来一段时间内的功率变化趋势，从而在控制过程中进行调整，提高控制精度。
2）通过修正因素校正步长大小，可以有效应对电池因素和环境因素等变化对控制精度的影响。
3）在趋势判断上，基于功率预测法相比于传统算法有着更高的敏感度，可以更快速地响应太阳能电池输出功率的变化，并适时地修正步长大小。
三、仿真实验
为验证本文提出的基于功率预测的变步长扰动观察法控制策略的有效性，我们进行了仿真实验。在实验中，我们使用MATLAB/Simulink软件建模，并设置符合实际情况的参数。
仿真实验结果表明，该控制策略可以改进当前太阳能光伏发电系统的MPPT控制策略，提高系统的控制精度，有效降低了系统能量损失，提高了系统效率。因此，基于功率预测的变步长扰动观察法MPPT控制策略具有良好的应用前景。
四、结论
本文针对太阳能光伏发电系统的功率控制问题，提出了基于功率预测的变步长扰动观察法控制策略。该控制策略可以结合POA算法，提高MPPT控制精度，并且可以有效应对系统中因气候、环境因素等引起的参数变化，提高系统效率和稳定性。仿真实验结果表明，该控制策略具有良好的应用前景。