摘  要： 介紹了光伏電池的特性，并在Matlab/Simulink中進(jìn)行建模仿真研究,。針對(duì)局部遮陰條件下光伏陣列的P-U特性呈現(xiàn)多個(gè)極值點(diǎn),，導(dǎo)致常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法失效的問(wèn)題，提出了一種基于粒子群算法（PSO）的最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）控制方法,。仿真結(jié)果表明,，該方法能夠快速、準(zhǔn)確地跟蹤光伏陣列的最大功率點(diǎn),，具有較好的控制精度,，有效地提高了光伏陣列的輸出效率。
關(guān)鍵詞： 最大功率點(diǎn)跟蹤,；粒子群優(yōu)化算法,；局部遮陰

　太陽(yáng)能作為一種新型的綠色可再生能源，具有儲(chǔ)量大,、分布廣,、無(wú)污染、使用方便等優(yōu)點(diǎn),。隨著能源危機(jī)與環(huán)境污染的加劇,，太陽(yáng)能的利用越來(lái)越受到人們的重視，而太陽(yáng)能光伏發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用更是人們普遍關(guān)注的焦點(diǎn),。由于光伏組件均是由多個(gè)單體光伏電池串聯(lián)而成,，當(dāng)光伏組件中各個(gè)單體光伏電池所接收的太陽(yáng)輻射均等時(shí)，其輸出的功率電壓曲線呈單峰狀,。然而,，在很多情況下，由于光伏組件表面存在不透明物體的遮擋,，或者由于多云天氣導(dǎo)致組件中部分單體光伏電池接收的光照強(qiáng)度異于其他電池,。這種情況下，組件輸出的功率電壓曲線會(huì)出現(xiàn)多個(gè)峰值點(diǎn),，導(dǎo)致常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤控制算法失效[1-2],，不能正確追蹤到最大功率點(diǎn)，造成太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)功率輸出的下降,，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引起“熱斑”效應(yīng)造成安全問(wèn)題,。本文將粒子群優(yōu)化PSO（Particle Swarm Optimization）算法應(yīng)用于光伏發(fā)電系統(tǒng)的MPPT中,，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和仿真比較，驗(yàn)證了該算法的有效性,，即該算法既可以提高傳輸效率,，又可以很好地克服熱斑效應(yīng)，以及各種失配問(wèn)題,。
1 光伏電池特性
1.1 光伏列陣的數(shù)學(xué)模型
　光伏電池的原理是基于半導(dǎo)體的光伏特性效應(yīng)將太陽(yáng)輻射直接轉(zhuǎn)換為電能[3],。根據(jù)光伏電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及其輸出特性，可以把光伏電池單體等效為如圖1所示的電路,。

　圖中RL表示負(fù)載,；UL表示負(fù)載電壓或輸出電壓；IL表示負(fù)載電流或輸出電流,；RS和RSH表示等效的串聯(lián)和并聯(lián)電阻,，通常RS約為1 ?贅，RSH約幾千歐姆,；IVD表示暗電流或擴(kuò)散電流,；IPH表示光生電流（亦即光子在光伏電池上激發(fā)的電流），其大小與光照強(qiáng)度和溫度成正比,，IPH大小與外界負(fù)載無(wú)關(guān),，可以認(rèn)為是恒流源。由上面的等效電路模型及對(duì)光伏電池的伏安特性分析可推出其輸出特性方程為[4-5]：

　由圖2可見(jiàn),，光伏電池即非恒壓源也非恒流源,，其輸出電流和輸出功率隨輸出電壓的變化而變化。從P-U曲線可以看出光伏電池的輸出功率存在極大值點(diǎn),，這一工作點(diǎn)稱為最大功率點(diǎn)（MPP）,。為提高光伏電池的效率，在光伏發(fā)電系統(tǒng)中需要進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）控制,，使系統(tǒng)能工作在最大功率點(diǎn),。
由圖3可以看出，兩個(gè)光伏模塊光照不同的情況下,，由于串聯(lián)的模塊流過(guò)的電流相等,，光伏陣列P-U特性曲線呈現(xiàn)2個(gè)極值點(diǎn)，常規(guī)的最大功率點(diǎn)跟蹤方法將會(huì)失效,，易追蹤到局部極值輸出,。
 

　搜索范圍的確定可以使粒子更快、更精確地找到最大點(diǎn),，此處將搜索范圍設(shè)置為（0,，Uoc），Uoc為光伏模塊的開(kāi)路電壓。
2.3 算法的重啟與終止設(shè)置
　PSO算法的終止條件一般設(shè)置為達(dá)到最大迭代次數(shù)或者滿足一定的誤差準(zhǔn)則,。由于粒子的初始位置是隨機(jī)分布的,，當(dāng)所有粒子趨近于一個(gè)位置時(shí),，可以認(rèn)為已經(jīng)追蹤到了最大功率點(diǎn),。此處設(shè)定，當(dāng)粒子之間的最大距離小于5% Uoc時(shí),，則算法停止,，當(dāng)前所有粒子中對(duì)應(yīng)功率最大者定為最大功率點(diǎn)。否則,，一直迭代,，直到迭代次數(shù)結(jié)束，尋得最大功率點(diǎn)為止,。
2.4 算法的流程
　首先,，隨機(jī)初始化種群中各個(gè)粒子的初始位置及速度，計(jì)算得到各個(gè)粒子的適應(yīng)值即陣列的功率,，將當(dāng)前各粒子的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)到各粒子的個(gè)體最優(yōu)值（pbest）中,，將所有pbest中適應(yīng)值最優(yōu)個(gè)體的位置和適應(yīng)值存儲(chǔ)于全局最優(yōu)值（gbest）中。然后,，更新粒子的位置﹑速度﹑慣性權(quán)重以及最優(yōu)值,。最后，檢查終止條件,，若滿足終止條件,，搜索停止，輸出最優(yōu)解Umax,，否則,，更新粒子，繼續(xù)搜索,。
粒子群算法追蹤最大功率點(diǎn)的流程圖如圖4所示,。

　粒子群算法追蹤最大功率點(diǎn)的仿真結(jié)果如圖6所示。

　由仿真結(jié)果可以看出,，三維多峰曲線的全局最大功率值為120 W,，粒子群優(yōu)化算法尋到的最大功率點(diǎn)的功率值為102.215 8 W，誤差很小,，驗(yàn)證了該算法在跟蹤最大功率點(diǎn)上有良好的準(zhǔn)確性,。算法尋優(yōu)時(shí)間為0.126 4 s，只用很少的時(shí)間就能追蹤到全局最大功率點(diǎn),，驗(yàn)證了算法的快速性,。所以基于粒子群優(yōu)化的MPPT算法，在局部遮陰條件下能跟蹤到全局最大功率點(diǎn)，具有一定的精準(zhǔn)性和有效性,。
　本文提出了一種基于粒子群算法的光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制方法,，建立了光伏陣列的模型并進(jìn)行仿真研究，驗(yàn)證了該算法的有效性,。該方法使光伏陣列在溫度,、光照等外界環(huán)境不統(tǒng)一的情況下，能夠快速有效地跟蹤到最大功率點(diǎn),，并且具有較好的追蹤精度和穩(wěn)定性,，防止了最大功率點(diǎn)的振蕩以及電池的溫升，減少了功率損耗,，從而大大提高了總功率的輸出,。
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