基于新型阈值函数的分段式可变步长光伏发电最大功率跟踪控制方法与流程
本发明涉及太阳能光伏发电领域，具体涉及一种基于新型阈值函数的分段式可变步长光伏发电最大功率跟踪控制方法。
背景技术：
太阳能是一种无污染的新型能源，同时也是一种可以进行大规模开发以及具有巨大潜力的再生能源。但太阳能同时又有其局限性，比如温度变化，不同的日照条件等，因此对其收集和利用提出了很高的要求。为了提高对不同环境条件下的太阳能的利用率，就要在理论和实际中关注最大功率点的跟踪问题。最大功率点跟踪问题是光伏发电技术的关键一环，这个问题会影响到整个系统的发电效率。因此对最大功率点跟踪的研究对光伏发电有着深远的意义。
而目前现有的最大功率点跟踪的主要方法是恒电压跟踪法，扰动观察法，电导增量法等等。而现在常用的方法是扰动观察法，这个方法有着使用简单，容易实现，对参数检测精度要求不高的多个优点。故现有的光伏发电大多数采用此方法。但是这个方法同样也有一些缺陷，比如在最大功率点的附近会有一些震荡，造成功率损失等等。
技术实现要素：
鉴于此，本发明的目的是提供一种基于新型阈值函数的分段式可变步长光伏发电最大功率跟踪控制方法。通过缩短光伏阵列跟踪到最大功率点的时间，提升跟踪精度。并且在外界环境变化剧烈时即温度光照强度变化剧烈时，不受外界因素影响依旧可以使得光伏阵列跟踪到最大功率点。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的，一种基于新型阈值函数的分段式可变步长光伏发电最大功率跟踪控制方法，包括以下步骤：
步骤1.采样光伏阵列的输出电压U(k)、输出电流I(k)和Boost电路占空比D(k)；
步骤2.计算相应的输出功率P(k)以及根据之前采样存储的数据计算阈值函数值E，阈值函数值E的微分为dE，占空比的微分为dD以及输出功率的微分为dP；
步骤3.计算dP/dD的值，如果其值为0，则此时即为最大功率点，回到步骤1，如果其值不为0，进行步骤4；
步骤4.如果dP/dD大于0，进行步骤5，若是dP/dD小于0，进行步骤8；
步骤5.比较dE/dD的值，若其值大于等于0，进行步骤6，若其值小于0，则进行步骤7；
步骤6.改变输出占空比，增加一个固定大步长的占空比ΔDmax，进行步骤11；
步骤7.改变输出占空比，减少一个可变的占空比ΔDk，进行步骤11；
步骤8.比较dE/dD的值，若其值大于等于0，进行步骤9，若其值小于0，则进行步骤10；
步骤9.改变输出占空比，减少一个固定大步长的占空比ΔDmax，进行步骤11；
步骤10.改变输出占空比，增加一个可变的占空比ΔDk进行步骤11；
步骤11.将前一次存储的占空比，光伏阵列输出电压，电流用此次采样的新的值覆盖，进行步骤12；
步骤12.回到步骤1。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
1、跟踪速度明显提升，与扰动观察法相比跟踪速度提升25％；
2、因为本发明采取了自适应可变步长(其中P为光伏阵列输出功率，D为boost电路占空比，ΔDk为自适应可变步长，ΔDmax为光伏阵列可选的最大跟踪步长)；使得跟踪精度大大提升。
3、因为本发明通过阈值函数(E＝Pn*|dP/dD|，其中P为光伏阵列输出功率，D为boost电路占空比)来将整个跟踪过程分段，当外界环境变化时，阈值函数所表达的光伏阵列输出功率和boost电路占空比关系依旧存在，所以整个跟踪过程不受外界环境的影响。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为光伏阵列最大功率点跟踪系统基本结构；
图2为扰动观察法流程图；
图3为阈值函数与功率占空比关系图；
图4为本发明流程图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
光伏阵列最大功率点跟踪系统基本结构如图1：
光伏阵列通过如图1的电路将其输出电压以及输出电流输出到负载上。而MPPT控制器通过传感器获得光伏阵列的电压电流，通过对光伏阵列输出电压或电流的变化的分析，调整boost电路的占空比来调整光伏阵列的输出功率。而现有的方法多数是通过控制光伏阵列的输出电压或者电流来调整光伏阵列的输出功率。以下会提及到基本的扰动观察法和本发明的方法。
扰动观察法目前经常被采用的MPPT方法之一。其原理是每隔一定的时间增加或者减少光伏阵列输出电压，并观测之后其输出功率变化方向，来决定下一步的控制信号。这种控制算法一般采用功率反馈方式，通过两个传感器对光伏阵列输出电压及电流分别进行采样并计算获得其输出功率。其流程图如图2：
经典的扰动观察法的步骤如下：
1.设定光伏阵列输出功率初始值P(k-1)。
2.采样光伏阵列当前输出电压U(k)以及电流I(k)，并计算光伏阵列输出功率P(k)＝U(k)*I(k)。
3.比较P(k)和P(k-1)的关系，若是P(k)＞P(k-1)，则保持干扰方向；若是P(k)＜P(k-1)，则改变干扰方向。
4.使得P(k)＝P(k-1)，转到步骤1。
而上述步骤中干扰的方向解释如下：当给定参考电压增大时，若输出功率也增大，则工作点位于最大功率点左侧，需继续增大参考电压即保持干扰方向；若输出功率减小，则工作点位于最大功率点右侧，需要减小参考电压即改变干扰方向。当给定参考电压减小时，若输出功率也减小，则工作点位于的左侧，需增大参考电压即改变干扰方向；若输出功率增大，则工作点位子的右侧，需继续减小参考电压即保持干扰方向。这样，光伏阵列的实际工作点就能逐渐接近当前最大功率点，最终在其附近的一个较小范围往复达到稳态。如果采用较大的步长进行“干扰”，这种跟踪算法可以获得较快的跟踪速度，但达到稳态后的精度相对较差，较小的步长则正好相反。因此步长的选定会影响到光伏阵列的跟踪速度以及跟踪效率，而本发明通过使用光伏阵列的输出功率P和boost电路的占空比D的关系，发明了自适应可变步长:其中ΔDk为自适应可变步长，ΔDmax为光伏阵列可选的最大跟踪步长。当将这个可变的步长用在上述的扰动观察法中时，最大功率点处波动明显减小。
因此本发明通过对光伏阵列发电方法的理解，提出了一个新颖的阈值函数E＝Pn*|dP/dD|。如图3所示，将这个阈值函数与功率以及占空比的关系展现出来。当n＝1时，将整个跟踪过程分段，分为固定大步长段(如图中的M1段和M2段)以及自适应可变步长段(如图中的V1段和V2段)。在M1段时，P*|dP/dD|大小一直在上升，而在V1段时，P*|dP/dD|的大小则在下降。且M1与V1的交界处，即|dE/dD|＝0。同理，M2与V2的交接处|dE/dD|＝0。因此可以选取这两个点作为分段处，将整个图分为四段(M1，M2，V1，V2)。这样在固定大步长段使用大步长跟踪，在自适应可变步长段使用可变步长跟踪，这样的方法既缩短了跟踪时间，也提升了跟踪精度。
本发明的方法可以用以下步骤来表示：
步骤1.采样光伏阵列输出电压U(k),输出电流I(k)，Boost电路占空比D(k)。
步骤2.计算相应的输出功率P(k)以及根据之前采样存储的数据计算阈值函数值E，其微分的变化dE，占空比变化dD以及功率变化dP。
步骤3.计算dP/dD的值，如果其值为0，则此时即为最大功率点，回到步骤1，如果其值不为0，进行步骤4。
步骤4.如果dP/dD大于0，进行步骤5。若是dP/dD小于0，进行步骤8。
步骤5.比较dE/dD的值，若其值大于等于0，进行步骤6，若其值小于0，则进行步骤7。
步骤6.改变输出占空比，增加一个固定大步长的占空比ΔDmax，进行步骤11。
步骤7.改变输出占空比，减少一个可变的占空比ΔDk(其中P为光伏阵列输出功率，D为boost电路占空比，ΔDk为自适应可变步长，ΔDmax为光伏阵列可选的最大跟踪步长)，这个占空比的值与当前的dP/dD有关，进行步骤11。
步骤8.比较dE/dD的值，若其值大于等于0，进行步骤9。若其值小于0，则进行步骤10。
步骤9.改变输出占空比，减少一个固定大步长的占空比ΔDmax，进行步骤11。
步骤10.改变输出占空比，增加一个可变的占空比ΔDk(其中P为光伏阵列输出功率，D为boost电路占空比，ΔDk为自适应可变步长，ΔDmax为光伏阵列可选的最大跟踪步长)，这个占空比的值与当前的dP/dD有关，进行步骤11。
步骤11.将前一次存储的占空比，光伏阵列输出电压，电流用此次采样的新的值覆盖，进行步骤12
步骤12.回到步骤1。
综上所述，本发明与扰动观察法相对，本发明增加了一个新的阈值函数E＝Pn*|dP/dD|，通过这个阈值函数将整个跟踪过程分段，分为固定大步长段和自适应可变步长段。并在不同段之间采用不同大小的跟踪步长。这样既加快了跟踪速度，也提高了跟踪精度。占空比的变化步长如下：
其中ΔDmax为当前光伏阵列可选取的最大跟踪步长，ΔDk为自适应可变跟踪步长(其中P为光伏阵列输出功率，D为boost电路占空比，ΔDk为自适应可变步长，ΔDmax为光伏阵列可选的最大跟踪步长)。
本发明通过控制boost电路的占空比，利用了一个新颖的阈值函数来将整个跟踪过程分段，通过对光伏阵列输出功率以及boost电路占空比关系的分析，来调整boost电路的占空比的变化步长，然后通过boost电路来实现光伏阵列对最大功率点的跟踪。这个方法与其他现有方法相比，速度明显增快，且在环境发生剧烈变化时，亦可以快速跟踪到最大功率点。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
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