基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制方法和系统

摘要

本发明涉及光伏发电技术领域，旨在提供一种基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制方法和系统。该方法主要包括：测量光伏电池输出电压和输出电流，计算得到光伏电池输出功率；更新采样点，取最新三个采样点按电压大小从小到大排列；通过粒子群算法得出最优光照、温度拟合值，并将最优光照、温度拟合值带入光伏电池功率电压关系式，得出光伏电池P-V拟合曲线；在拟合曲线上寻找最大功率点或者功率参考值对应的电压作为后续升压电路控制的电压参考。本发明获取的光伏电池功率-电压拟合曲线，能够实时给出光伏电池所处环境的光照和温度值，以及当前环境下光伏电池功率-电压曲线，以利于光伏发电最大功率或恒功率控制的实施。

说明书

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，具体地，涉及一种基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制方法和系统。

背景技术

近些年来，由于世界环境问题和不可再生能源的枯竭问题越来越严重，新能源作为一种清洁的、可再生能源得到发展迅速，尤其是光伏发电。对于光伏电池建模问题，已有大量研究文献，文献《带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型》对光伏进行了建模，给出了任意光照、温度下的光伏电池功率电压关系式。然而光伏发电功率控制却主要集中在最大功率跟踪控制模式，近几年，光伏发电恒功率控制才逐渐受到关注。由于以往技术未能对光伏电池的功率-电压曲线进行拟合，故最大功率跟踪控制采用的方法主要是短路电流法、扰动观测法、电导增量法等，恒功率控制采用的方法主要是基于牛顿二次插值的光伏定功率控制技术和扰动观测法。以往的这些方法仅能反映光伏电池功率电压关系的一部分信息，并不能反映光伏电池所处环境的光照、温度，以及当前环境下各电压对应的光伏输出功率，不利于光伏发电的高效利用与进一步发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提出一种基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制方法和系统。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

提供一种基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制方法，包括通过升压电路对光伏电池的输出电压进行控制；升压电路的电压控制参考值是由光伏电池的功率电压拟合曲线获取的，功率-电压拟合曲线的拟合过程包括：

(1)采集光伏电池的输出电压v_pv和输出电流i_pv，计算光伏电池输出功率P_pv；

(2)判断输出电压v_pv和光伏电池输出功率P_pv是否满足收敛条件式(1)：

|P_pv-P(v_pv)|＜ε      (1) 

式(1)中，P(v_pv)为拟合得到的光伏电池输出功率；ε是设定的误差阈值；

若式(1)满足，则说明该采样点在原拟合曲线上，无需重新拟合；

若式(1)不满足，说明环境的光照条件和温度条件已经发生变化，需以新采样点替代采样点重新拟合曲线；按照电压值大小从小到大重新排列采样点 

(3)以三个采样点作为输入量，以光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso作为输出量；同时，以光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso作为待优化变量，以三个采样点对应的功率采样值与拟合曲线上对应的功率拟合值(P_pso1、P_pso2、P_pso3)的偏差平方累积和作为性能指标；将不同光照值R和温度值T带入光伏电池功率电压曲线，通过粒子群算法优化得出最优的光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso，然后带入光伏电池功率电压关系式，得出光伏电池功率-电压拟合曲线；

(4)在光伏电池功率-电压拟合曲线上寻找最大功率点或者功率参考值对应的电压，作为后续升压电路控制的电压参考值。

本发明进一步提供了基于功率-电压拟合曲线的光伏电池控制系统，包括升压电路，还包括：测量模块，用于采集光伏电池的输出电压和输出电流；采样点更新模块用于判断采样点输出电压和光伏电池输出功率是否满足收敛条件并对更新后采用点重新排列；粒子群算法拟合模块，用于拟合光伏电池功率-电压拟合曲线；和电压参考计算模块，用于寻找最大功率点或者功率参考值对应的电压参考值；测量模块、采样点更新模块、粒子群算法拟合模块和电压参考计算模块依次电连接并构成回路，电压参考计算模块与升压电路电连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明获取的光伏电池功率-电压拟合曲线，能够实时给出光伏电池所处环境的光照和温度值，以及当前环境下光伏电池功率-电压曲线，以利于光伏发电最大功率或恒功率控制的实施。

附图说明

图1为本发明优选实施例所述的光伏发电主电路图；

图2为光伏电池P-V曲线拟合流程图；

图3为粒子群算法优化拟合过程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此次所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。此优选实施例中是将光伏应用于直流微电网中，亦可应用于交流微电网中。

图1为本发明优选实施例所述的光伏发电主电路图，包含光伏电池、光伏直流母线电容、升压电路和直流微电网母线。图2是光伏电池P-V曲线拟合流程图，包含测量模块1、采样点更新模块2、粒子群算法拟合模块3、电压参考计算模块4，用于阐述基于粒子群算法的光伏电池P-V曲线拟合过程。图3是粒子群算法优化拟合过程图，用于详细阐述利用粒子群算法优化拟合出最优光照拟合值和温度拟合值的过程。

图1、图2、图3中各符号的含义是：V电压，P功率，k迭代次数，P_pv光伏电池输出功率，v_pv光伏电池输出电压，i_pv光伏电池输出电流，第k次的第1个采样点电压值， 第k次的第1个采样点功率值，第k次的第2个采样点电压值，第k次的第2个采样点功率值，第k次的第3个采样点电压值，第k次的第3个采样点功率值，R_pso光照拟合值，R光照值，T_pso温度拟合值，T温度值，f光伏电池功率-电压关系式，P_pso1光伏电池P-V拟合曲线上对应的功率值，P_pso2光伏电池P-V拟合曲线上对应的功率值，P_pso3光伏电池P-V拟合曲线上对应的功率值，y性能指标，C_pv光伏直流母线电容，v_ref电压参考值，P(V)拟合曲线上电压V对应的光伏电池输出功率，P(v_pv)拟合曲线上电压v_pv对应的光伏电池输出功率，ε误差阈值。

基于粒子群算法的光伏电池P-V曲线拟合方法如图2所示，包括测量模块1、采样点更新模块2、粒子群算法拟合模块3、电压参考计算模块4。测量光伏电池输出电压和输出电流，计算得到光伏电池输出功率；判断是否满足收敛条件，更新采样点，按照电压大小从小到大重新排列三个采样点；通过粒子群算法得出最优光照拟合值和温度拟合值，带入光伏电池功率-电压关系式中得出光伏电池P-V拟合曲线；在拟合曲线上寻找最大功率点或者功率参考值对应的电压参考值，作为后续升压电路控制的电压参考。

具体步骤如下：

(1)测量模块1采集光伏电池输出电压v_pv和输出电流i_pv，计算得到光伏电池输出功率P_pv；

(2)采样点更新模块2由步骤(1)得到光伏电池输出电压v_pv和光伏电池输出功率P_pv；判断是否满足收敛条件，收敛条件为采集得到的光伏电池输出功率P_pv与拟合得到的光伏电池输出功率P(v_pv)差值很小，如下式：

|P_pv-P(v_pv)|＜ε    (2) 

其中，ε是可设定的误差阈值。若式(1)满足，则新采样点在原拟合曲线上，无需重新拟合。若式(2)不满足，说明环境已经发生变化，需重新拟合曲线，以新采样 点替代采样点按照电压值大小从小到大重新排列采样点 

(3)粒子群算法优化拟合过程如图3所示。由步骤(2)得到三个采样点 三个采样点作为输入量，输出量是光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso，同时光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso作为待优化变量，三个电压对应的功率采样值与拟合曲线上对应的功率拟合值(P_pso1、P_pso2、P_pso3)的偏差平方累积和 作为性能指标。初始化产生粒子群，将每个粒子的值赋给光照值R和温度值T，每一组光照值R和温度值T都带入光伏电池功率电压关系式得到一条拟合曲线，在每条拟合曲线上寻找所对应的P_pso1、P_pso2、P_pso3，计算性能指标$y={(P_{\mathrm{pso}1}-P_1^k)}^2+{(P_{\mathrm{pso}2}-P_2^k)}^2+{(P_{\mathrm{pso}3}-P_3^k)}^2.$判断是否满足终止条件，终止条件是粒子群算法迭代次数大于设定的最大迭代次数。若不满足，则依照粒子群算法的更新规则进行更新产生新的粒子群；若满足，则将最优粒子对应的最优光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso作为输出。

然后将最优光照拟合值R_pso和温度拟合值T_pso带入光伏电池功率电压关系式，得出光伏电池P-V拟合曲线。

(4)在该拟合曲线上寻找最大功率点或者功率参考值对应的电压作为后续升压电路控制的电压参考。

最后应当说明的是：以上具体实施方式仅用于以上实施例，仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照上述实施方式对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。