光伏静动态MPPT扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统与流程

光伏静动态mppt扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统
技术领域
1.本发明涉及太阳能电池板技术领域，具体地说，涉及太能电池板领域内通过在扰动观测mppt算法中实现动态扰动的一种光伏静动态mppt扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统。


背景技术：

2.近年来，在一些常规电网不能覆盖的偏远地区，普遍采用太阳能电池板将太阳能转化为电能后贮存在蓄电池内，以解决生活用电和工业用电的问题。由于太阳能电池会受到光强以及环境温度等外界因素的影响，其输出功率往往是变化的，逆变器输入端的电压很难稳定。通常理解，光照强度越高，则能够转化并贮存的电能也就越多，而当光照强度不佳时，则相对转化和贮存的电能也就较少。那么，一方面为了使得太阳能电池的输出功率能够始终保持在一定的数值以上，以满足用电设备的需要；另一方面又为了使得太阳能电池板在更高电压下输出更多的电能，则需要考虑的技术问题，是如何在光照强度一定的情况下，提高太阳能电池的输出功率。
3.最大功率点追踪(maximum power point tracking)系统，简称mppt，是一种能够通过调节电气模块工作状态，使光伏板能够输出更多电能的电气系统。以太阳能电池板为例，mppt的实现目的是实时获取太阳能电池板的发电电压，并追踪最高电压电流值，通过检测太阳能电池板的电流电压变化，并根据其变化对脉冲宽度调制信号的占空比进行调节，使得太阳能电池板系统以最大功率输出，并对蓄电池蓄电，以及最终实现对太阳能电池板、蓄电池以及负载工作状态的调谐。
4.而在mppt的具体运用中，考虑到光伏电池本身的p-u曲线特性，实际中，mppt会伴随着光伏发电应用的整个过程，以达到对光伏电池发电利用的最大化。常用的mppt算法，是一种静态mppt，其主要是使得晴朗、少风等天气较好、光照强度变化较弱的情况下设备有较高的发电效率。然而，当出现多云、有风等光照强度变化较快的天气时，静态mppt在相对动态的气象变化下难以适用，这是由于天气变化带来的光伏电池特定的改变，使得静态mppt下识别的错误率显著提升。例如通用算法中的扰动观测法、电导增量法等静态算法运用至动态环境下时的效果都不佳。
5.而当前的光伏发电系统的测试要求，一般只要求静态mppt的效率，而en50530标准并未对动态mppt效率做出要求，因而实际运用中，现有设备较低的动态mppt效率在动态天气下普遍存在发电损失严重的情况。
6.针对上述问题，现有技术下一种容易想到的改进思路，是对现有的静态mppt算法进行改进，使其能够适应动态条件下的场景，然而，现有的改进思路需要增加额外的硬件电路才能实现，这势必增加了光伏发电系统的设备成本。
7.有鉴于此，应当对现有技术进行改进，以解决现有的mppt算法无法使用动态天气变化的技术问题。


技术实现要素：

8.针对现有技术的不足，本发明提供了一种兼顾静态识别和动态识别的光伏静动态mppt扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统。
9.为解决以上技术问题，本发明采取了一种光伏静动态mppt扰动观测识别方法，该方法用于实现光伏阵列在动态天气变化下的最大功率输出，所述方法包括如下的步骤：配置策略标识，所述策略标识具有至少两种状态，其中至少一种对应静态识别状态，至少一种对应动态识别状态的步骤s1；按照预设周期采集光伏功率实时值，并根据光伏功率变化对所述策略标识进行配置的步骤s2；其中，当所述策略标识被配置为动态识别状态时，包括如下步骤：配置扰动标识，所述扰动标识对当前扰动状态进行记录，所述扰动标识具有至少两种状态，其中至少一种对应为默认扰动状态，至少一种对应为非常规扰动状态的步骤s3，其中默认扰动状态下，保持电压扰动方向不变，光伏功率实时值减小时，使得电压扰动方向反向；非常规扰动状态下，当光伏功率实时值增大时，使得电压扰动方向反向，光伏功率实时值增大时，保持电压扰动方向不变；配置所述扰动标识常态下为非常规扰动状态的步骤s4；获取一段周期内功率波动的大小和趋势，根据上一周期的扰动标识和扰动方向对当前扰动标识进行配置，以及确定当前扰动方向的步骤s5。
10.作为本方案的一种优选地，在所述步骤s2中，根据光伏功率变化对所述策略标识进行配置的过程具体为：根据光伏功率实时值的波动对所述策略标识进行配置。
11.作为本方案进一步优选地，根据光伏功率实时值的波动对所述策略标识进行配置的过程具体为：按照预设周期，采集连续的m1次光伏功率实时值，并获取至少两个光伏功率变化值，记录所述光伏功率变化值大于第一预设功率比较值pa的次数，若该次数达到第一预设数值，则将所述策略标识配置为动态标识，
12.和/或，
13.按照预设周期，采集连续的m2次光伏功率实时值，并获取至少两个光伏功率变化值，记录所述光伏功率变化值小于第一预设功率比较值pa的次数，若该次数达到第一预设数值，则将所述策略标识配置为静态标识。
14.作为本方案再进一步优选地，所述根据光伏功率实时值的波动对所述策略标识进行配置的过程中，m1和m2为大于等于3的自然数，且m2的值大于m1。
15.作为本方案又进一步优选地，步骤s5中，获取一段周期内功率波动的大小和趋势，根据上一周期的扰动标识和扰动方向对当前扰动标识进行配置，以及确定当前扰动方向的步骤具体为：若当前光伏功率实时值下降的数值大于第一预设功率比较值pa时，则配置扰动标识为默认扰动状态，并使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值变化值的绝对值小于第一预设功率比较值pa，判断上一周期的扰动标识，若扰动标识为默认扰动状态，则保持扰动标识和扰动方向不变，若扰动标识为非常规扰动状态，则切换扰动标识为默认扰动状态，同时使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa，则获取预设周期内的光伏功率实时值的变化趋势和光伏功率变化值，再对扰动标识和扰动方向进行配置。
16.作为本方案再进一步优选地，步骤s5中，获取一段周期内功率波动的大小和趋势，根据上一周期的扰动标识对当前扰动标识进行配置，并确定当前扰动方向的步骤具体包括：s51、对于任意时刻的光伏功率实时值pn，获取其前n-1次光伏功率实时值p＝{p1、p2、
p3…
p
n-2
、p
n-1
、pn}，并获取光伏功率变化值
△
p＝{
△
p1、
△
p2、
△
p3…△
p
n-2
、
△
p
n-1
}的步骤；s52、比较当前周期光伏功率变化值
△
p
n-1
与第一预设功率比较值pa的大小，若当前周期光伏功率变化值
△
p
n-1
的绝对值小于第一预设比较值pa，则转至步骤s53；若当前周期光伏功率变化值
△
p
n-1
为负，且
△
p
n-1
的绝对值大于第一预设比较值pa，则转至步骤s54；若当前周期光伏功率变化值
△
p
n-1
为正，且大于第一预设比较值pa，则转至步骤s55；s53、若上一周期的扰动标识为非常规扰动状态，则将扰动标识置为默认扰动状态，且将扰动方向置为反向扰动，若上一周期的扰动标识为默认扰动状态，则维持扰动标识和扰动方向不变；s54、将扰动标识置为默认扰动状态，且将扰动方向置为反向扰动；s55、获取预设周期内的光伏功率实时值的变化趋势和光伏功率变化值。
17.作为本方案又再进一步优选地，步骤s55中，获取预设周期内的光伏功率实时值的变化趋势和光伏功率变化值的步骤具体为：s551、获取m1次光伏功率实时值和m2次光伏功率变化值，获取m1次光伏功率实时值变化趋势，若光伏功率实时值的变化趋势为非连续上升的趋势，则转至步骤s532，否则转至步骤s533；s552、若判断m1次光伏功率实时值的变化趋势为非连续上升的趋势，则将扰动标识置为默认扰动状态，并保持扰动方向不变；s553、若判断m1次光伏功率实时值的变化趋势为连续上升趋势，则，当上一周期的扰动标识为默认扰动状态时，则配置扰动标识为非常规扰动状态，且改变扰动方向；当上一周期的扰动标识为非常规扰动状态，则根据所述光伏功率变化值的波动趋势判断。
18.作为本方案又再进一步优选地，步骤s553中，根据所述光伏功率变化值的波动趋势判断的步骤具体为：在m2次光伏功率变化值中，设定第二预设功率比较值pb，若
△
p
n-1
‑△
p
n-2
＞pb，则将当前扰动标识配置为默认扰动状态，保持扰动方向不变；若
△
p
n-2
‑△
p
n-1
＞pb，则保持扰动标识不变，并使得扰动方向反向；若|
△
p
n-1
‑△
p
n-2
|＜pb，则将当前扰动标识配置为默认扰动状态，保持扰动方向不变。
19.作为本方案又优选地，其特征在于，当所述策略标识被配置为静态识别状态时，包括如下步骤：若当前光伏功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa，则保持扰动方向不变；若当前光伏功率实时值下降的数值大于第一预设功率比较值pa，则使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值变化值的绝对值小于第一预设功率比较值pa，则保持扰动方向不变。
20.作为本发明的第二方面，是提供一种采用前述的光伏静动态mppt扰动观测识别方法进行最大功率输出的光伏阵列发电系统，其包括光伏阵列，连接于该光伏阵列输出端的交流变换器，同样连接在该光伏阵列输出端且用于驱动所述交流变换器开关的mppt控制器，以及连接在所述交流变换器输出端的负载，其中，所述mppt控制器实现所述光伏静动态mppt扰动观测识别方法。
21.由于以上技术方案的采用，本发明相较于现有技术具有如下的有益技术效果：
22.1、将静态识别方法和动态识别方法进行整合，同时，配置区分静态识别和动态识别的策略标识，根据光伏设备功率实时值的变化对当前天气变化情况实现响应，通过实时切换策略标识，实现静态识别和动态识别两种策略的切换；
23.2、与现有技术的扰动策略相反的，当切换至动态识别时，本策略是在确认当前场景为天气和光照强度快速变化的动态天气时，随光伏功率实时值的变化，对光伏工作电压进行反向干扰，也即，当光伏功率实时值增大时，使得电压扰动方向反向，光伏功率实时值
增大时，保持电压扰动方向不变；在该过程中，配置用于记录当前扰动状态的扰动标识，当反向扰动后，观察光伏功率实时值的变化，以及光伏功率变化值的变化趋势，确认上个周期的扰动方向是否正确，并不断对扰动方向进行确认和修正，适应天气动态变化对光伏设备输出功率的影响，更快速地对光伏设备最大功率点进行追踪，提高了mppt的追踪效率和准度；
24.3、在静态识别和动态识别的切换策略中，判定进入动态识别的周期设置为大于进入静态识别的周期。由于静态天气下，光照强度变化较小，相反，动态天气下光照强度变化幅度大，速率快，从而，通过降低了进入动态识别的条件，而提高了退出动态识别的条件，提高动态识别响应灵敏度的同时，也提高了静动态识别切换的准确度；
25.4、避免了现有技术为适应动态识别的改进思路需要增加的额外硬件电路，降低了系统设备成本的同时，仅通过策略算法的改进显著提高光伏系统在动态变化天气下的发电效率；
26.5、舍弃通过反复调整扰动步长的方式应对动态天气变化的mppt扰动观测识别，实现同时兼顾最大功率点的追踪精度和追踪效率。
附图说明
27.图1为示意图，示例性地输出常见光伏设备的电压功率特性曲线；
28.图2为示意图，示出了模拟条件下将现有的静态mppt策略运用至动态天气条件下的功率变化和最大功率追踪效率变化曲线；
29.图3为流程图，示出了本发明的一较佳实施例中所述的光伏静动态mppt扰动观测识别方法中静态识别状态的流程；
30.图4为流程图，示出了本发明的一较佳实施例中所述的光伏静动态mppt扰动观测识别方法中动态识别状态的流程；
31.图5为示意图，示出了模拟条件下本发明所述的静动态mppt扰动观测识别方法运用至动态天气条件下的功率变化和最大功率追踪效率变化曲线。
具体实施方式
32.下面将参考附图来描述本发明所述的一种光伏动静态mppt扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统的实施例。本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。此外，在本说明书中，附图未按比例画出，并且相同的附图标记表示相同的部分。
33.需要说明的是，本发明实施例中所使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”、“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
34.在例如多云、有风以及阴雨天气下，影响太阳能电池板mppt效率的根本原因，在于动态天气下光照强度的变化较为频繁，从而使得太阳能电池板接收到的光照强度极不稳定。由于光照强度的这种动态变化，也会相应地使得原本的静态mppt算法准确率和效率受到极大影响。
35.本发明的较佳实施例，是对通用的干扰观测法的改进。首先来说明现有技术下种常见的干扰观测法的追踪策略，其是通过将光伏设备(例如太阳池电池板)的当前输出功率和设定时间间隔的前次输出功率进行比较，从而通过增加或减少太阳能电池板工作电压的方式，来使得设备靠近最大输出功率进行输出。例如设定某一时刻为t1，该时刻下太阳能电池板当前的输出功率为p1，处理器输出信号，使太阳能电池板工作电压按照预设的增量增大，设定该增量为
△
v。接着，设定时间间隔为
△
t，选取从t1时刻起经过时间间隔
△
t后的t2(t2＝t1+
△
t)时刻，并检测t2时刻下的输出功率p2。
36.参看图1，图1为示意图，示例性地输出常见光伏设备的电压功率特性曲线。理想状态下的追踪过程中，若功率的变化量
△
p(
△
p＝p1-p2)为正，则认为前一时刻t1至下一时刻t2的过程中，太阳能电池板的功率随时间变化呈减小趋势，也即此时的功率变化过程处于图1中曲线的右半部分，此时追踪策略应当使太阳能电池板的工作电压按照增量
△
v进行降低，以期将电池板的功率向曲线左半部分进行干扰，并重复上述检测过程，直至前后两次检测下，功率的变化量
△
p为零。而相应的，若功率的变化量
△
p(
△
p＝p1-p2)为负，则前一时刻t1至下一时刻t2的过程中，太阳能电池板的功率随时间变化呈增大趋势，也即此时的功率变化过程处于图1中曲线的左半部分，通常认为此时设备输出功率还未至最大，仍处于上升过程中，从而此时使太阳能电池板的工作电压继续按照增量
△
v进行增大，以期将电池板的功率向曲线的右半部分进行干扰，并重复上述检测过程，直至前后两次检测下，功率的变化量
△
p为零。
37.可以看出，最大功率点追踪(mppt)在此处，是实现太阳能电池板的输出功率，能够尽可能的维持在最大功率点的附近。而扰动的概念，也即前述的根据太阳能电池板的功率变化对其工作电压进行的增幅或者降幅的过程。扰动的具体判断和调整，又是通过对pv功率的观测，并根据功率的变化确定下次pv电压扰动的大小和方向来实现。具体是如，假设经扰动后当前pv功率继续增大，也即当前功率还未达到最大功率点，则pv电压扰动方向不变(设备工作电压保持增大或者保持减小)，相反，若扰动后pv功率减小，则改变pv电压的扰动方向，使其反向扰动(设备工作电压由增大修正为减小，或者由减小修正为正大)。一般来说，是将电压增大的扰动方向定义为正向扰动，而将电压降低的扰动方向定义为负向扰动。
38.在静态mppt下，由于功率变化不频繁，这种扰动观测法能够保证较佳的精度，而当动态mppt下，pv曲线的功率、开路电压是始终变化的，而这就导致基于扰动观测法的调整过程中，pv扰动的方向容易判断错误。例如，一种常见的失效情况是，当前的pv功率连续上升，而不论是正向扰动还是负向扰动，在下一时刻pv功率都为上升状态。而扰动方向判断的连续错误，又会进一步导致pv扰动方向判断上的连续出错，若pv电压的扰动方向错误，则影响最终mppt效率的低下，影响发电。
39.具体来说。模拟现有静态识别运用至动态天气下的情况，设定模拟测试条件为，额定mppt功率为11000w，额定光伏电压为600v，测量周期为0.2秒，最低光照强度为100w/m2，最高光照强度为500w/m2，循环次数为10次，上升时间和下降时间都为20秒，强光照保持时间和弱光照保持时间都为10秒。根据上述模拟测试条件得到如表1所示的模拟数据：
[0040][0041]
表1
[0042]
根据表1数据绘制图2，图2为示意图，示出了模拟条件下将现有的静态mppt策略运用至动态天气条件下的功率变化和最大功率追踪效率变化曲线。图中展示曲线分别为功率理论值曲线(pmp)、工作电压理论值曲线(vmp)、功率实际值曲线(power)、工作电压实际值曲线(voltage)、以及mppt效率值曲线(mppteff)。参看表1和图1，可以看出：
[0043]
(1)t0时刻，实际工作电压为542.17v，实际功率为1355.43w，工作电压理论值为551.37v，功率理论值为1357.15w，此时系统mppt效率99.89％，基本工作在最大mppt点；
[0044]
(2)t1时刻，实际工作电压为534.73v，实际功率为1563.55w，工作电压理论值为557.22v，而功率理论值为1576.18w，得出，pv电压减小
△
v(v1-v0)为-7.44v，功率变化
△
p(p1-p0)为208.13w，也即系统工作电压减小，系统输出功率增大，按照前述的现有干扰策略，由于随着工作电压的减小系统输出功率降低，则回看图1，此时的功率变化应该位于图1曲线的右半部分，则此时的干扰策略应该是持续减小系统工作电压；
[0045]
(3)t2时刻，实际工作电压为526.26v，实际功率为1763.50w，工作电压理论值为562.21v，功率理论值为1796.89w，同时，pv电压减小
△
v为-8.47v，功率变化
△
p为199.95w，与t1时刻一样，t2时刻下系统工作电压减小，系统输出功率却依然在增大，那么与t1时刻相同，此时策略应该继续减小工作电压；但图标1所示，工作电压理论值是自551.37v至557.22v再至562.21v，即工作电压理论值处于增大趋势。
[0046]
参照t0到t2时刻的干扰过程中，根据通常的mppt干扰识别算法，光伏工作电压减小而系统输出功率是一直增大时，策略会干扰工作电压一直向减小方向移动，进而，导致从
t1时刻到t20时刻的过程中，光伏工作电压从542.17v降低到391.85v，但与理论电压值的模拟结果相去甚远，实际vmp电压越偏越大导致mppt效率从99.89％，降低到了83.20％。
[0047]
又例如，在授权公告号为cn103529900b的中国发明专利中，公开了一种mppt计算策略及控制方法，该策略和方法也即前述的静态mppt识别策略，参看其说明书第【0048】段的内容，该方法中公开了对动态跟踪性能的优化，是在设定的周期内，如果功率变化
△
p变化比较小，则pi控制器输出的扰动观察法的扰动步长
△vref
就小，功率的稳态波动比较小；反之，当太阳光发生突变，功率变化
△
p变化比较大，则pi控制器输出的扰动观察法的扰动步长
△vref
就大，输出功率快速地达到光伏阵列的最大值。也即，该策略中的静态mppt应对动态跟踪的手段，是通过改变扰动步长
△vref
的方式来实现。
[0048]
然而，电压增量
△
v取值的考虑，是如果电压增量
△
v过大，则太阳能电池板的输出功率会在最大频率点附近反复浮动，而相反，如果电压增量
△
v过小，则虽然一定程度上保证了跟踪的精度，但时间效率上又延长了最大功率点追踪的时间，当最大功率点变化频繁的场景下，电压增量
△
v过小时会很大程度上影响最大功率点的追踪效果。
[0049]
从上述模拟和举例中不难看出，现有的静态mppt干扰识别策略无法运用于动态天气下的原因为：静态干扰策略运用至动态天气时，现有策略只根据功率变化做出判断，而无法对例如光照强度突然增大导致的功率快速变化情况做出识别和响应，换句话说，现有的策略无法区分功率当前功率上升是由于工作电压的提升，还是由于天气的快速变化，又或者是两者共同作用，因此会如前所述的那样，扰动后工作只要是在上升，就一直保持扰动方向不变，造成工作电压不断降低。而另一方面，现有技术的扰动策略中，应对动态跟踪的手段较为单一，仅改变扰动步长难以同时兼顾最大功率点的追踪精度和追踪效率。
[0050]
结合上述的现有技术现状和问题原因，本发明的较佳实施例解决上述技术问题的思路，则是希望提供一种兼顾静态mppt和动态mppt的识别方法，能够实现如下的改进：
[0051]
1)在非动态天气下，采用静态mppt扰动方法进行识别；
[0052]
2)在动态天气下，则退出静态mppt扰动，而引入动态识别策略；
[0053]
3)在动态识别策略中，由于确定了当前的天气情况处于动态变化的状态，则尝试对当前工作电压进行非常规扰动策略。并继续根据扰动后功率的进一步变化，确定上一次扰动的方向是否为正确的方向，继而对动态识别中的扰动方向进行不断修正，最终使得设备总是维持在最大功率点进行输出。
[0054]
首先，为实现对不同天气变化进行响应，对静态天气和动态天气进行区分，以及根据不同的天气情况适配相应的识别策略，在本发明的较佳实施例中，引入了策略标识。在一个较佳实施例中，策略标识包括两个状态，一种是应对静态天气状况的静态识别状态，另一种是应对动态天气状况的动态识别状态。具体实现中，例如，可以配置dynamicflag作为策略标识，并根据dynamicflag变量的不同赋值，判断当前策略对应静态识别状态还是动态识别状态。例如，设定dynamicflag＝0时为静态识别状态，dynamicflag＝1时为动态识别状态。继而，通过设定不同的判断条件，改变策略标识的当前值，以引导本发明的静动态mppt扰动观测识别方法进入或者退出静动态识别状态。而在本发明的其他进一步实施例中，可以根据需要对策略标识(dynamicflag)进行拓展，例如，根据不同地区光伏条件的差异，对静态识别标识和动态识别标识进行进一步的细分，相应的，可赋予dynamicflag更多的值，以区分更多的识别状态。在本文中，以仅包含静态识别状态和动态识别状态为例进行说明。
[0055]
设定完策略标识后，即需要为不同的策略标识，或者说不同的识别状态配置相应的判断条件。在本发明的较佳实施例中，是周期性地采集设备的光伏功率实时值，并根据光伏功率实时值的波动对策略标识进行配置。具体说，是按照预设周期，采集连续的m1次光伏功率实时值，并获取至少两个光伏功率变化值，记录所述光伏功率变化值大于第一预设功率比较值pa的次数，若该次数达到第一预设数值，则将所述策略标识配置为动态标识；以及，按照预设周期，采集连续的m2次光伏功率实时值，并获取至少两个光伏功率变化值，记录所述光伏功率变化值小于第一预设功率比较值pa的次数，若该次数达到第一预设数值，则将所述策略标识配置为静态标识。
[0056]
参照前述内容，动态天气下，系统工作功率变化较快，则在上述策略中，对于当前环境是否满足动态天气的判定中，是通过多个周期内光伏功率的实时值来获取当前系统的功率波动。而对这种波动的认定，是通过若干次采样的功率变化值中超过预设功率比较值的个数来判定。例如，设定采样周期为1秒，采集连续的三次光伏功率实时值(p1、p2、p3)，并获取光伏功率变化值(|p
2-p1|、|p
3-p2|)，如若，两次光伏功率变化值都大于预设的功率比较值5w，则认定当前的设备输出功率存在波动，满足动态识别条件；相应的，如果光伏功率变化值的波动较小，则认为此时为静态天气，适用静态识别。还以前述的例子说明，也即如若获取两次光伏功率变化值(|p
2-p1|、|p
3-p2|)都小于预设的功率比较值5w，则认定满足静态识别条件。当识别静态天气和动态天气后，则相应的为策略标识进行赋值，而后系统切换至相应的干扰识别状态。而在采集次数较多的实施例中，则只需要设定大于或者小于预设功率比较值的光伏功率变化值的个数满足一定的要求时，作为相应的识别状态切换条件即可。
[0057]
需要说明的是，静态天气环境下，例如光照、风力等条件也并非一成不变，因此为提高系统判定的准确性，应该增加起始判定的采样次数，并相应提高光伏功率变化值与预设功率比较值的判断次数，以提高动态天气识别的精准度，但起始判定的采样次数也不应过多，过多的判断次数，会降低系统对天气变化的响应
[0058]
继续说静动态识别策略的切换。一种常见的判断逻辑，对于静态标识和动态标识采用分别独立判断，也即，进入静态标识状态后停止对进入静态识别进行判断，只对是否退出静态识别状态而转入动态标识状态进行判断，以及，进入动态识别状态后停止对进入动态识别进行判断，而对是否退出动态识别状态而转入静态识别状态进行判断。例如，当判断m1次光伏功率实时值，并获取若干个光伏功率比较值后，其中大于第一预设功率比较值pa的次数满足预设次数，则转至动态识别状态，接着，直至获取m2次光伏功率实时值，并获取若干个光伏功率比较值后，其中小于第一预设功率比较值pa的次数满足预设次数，才退出动态识别状态而转至静态识别状态。这种策略的弊端在于，有较大概率出现误判断，以及会使得静动态状态频繁切换。例如，按照预设的1秒周期，采集连续的六次功率变化值(
△
p1、
△
p2、
△
p3、
△
p4、
△
p5、
△
p6)，设定存在三次功率变化值大于预设功率比较值5w即判断进入动态识别状态，存在三次功率变化值小于预设功率比较值即判断进入静态识别状态。若六次功率变化值中，前三次功率变化值
△
p1、
△
p2、
△
p3都大于预设功率比较值，则此时系统设定策略标识为动态识别状态，而后三次功率变化值
△
p4、
△
p5、
△
p6都小于预设功率比较值，则系统又需要将策略标识配置回静态识别状态。
[0059]
针对该问题，在本发明的较佳实施例中，将静态识别和动态识别的判断过程进行
并行设置，也即保持对光伏功率实时值进行同步的静态识别和动态识别，而为了避免出现前述的策略弊端，对采样次数和判断比较次数进行了设置。前述弊端产生的原因在于，静态识别状态和动态识别的进入和退出条件类似，且由于设定的采集次数和比较次数相同，则容易系统在两种识别状态下反复切换，在本发明的较佳实施例中，解决该问题的思路包括如下两个方面：
[0060]
1)为静态识别状态和动态识别状态设置不同的光伏功率实时值采集次数，和光伏功率变化值的比较次数；
[0061]
2)将判定进入动态识别状态的光伏功率实时值的采集次数设置为小于进入静态识别状态的光伏功率实时值的采集次数；
[0062]
例如，在10秒内采集10次光伏功率的实时值，并判断其中5次光伏功率变化值大于预设功率比较值，则配置策略标识为动态识别状态，而对于退出动态识别的判断则需要在20秒内采集20次光伏功率的实时值，并判断其中10次光伏功率变化值大于预设功率比较值，才转至静态识别状态。而对于具体的采样次数和比较次数，可以根据不同的光伏条件和地区差异、以及系统不同的灵敏度要求进行调整。这样设置后，降低了进入动态识别的判定条件，提高了退出动态识别的判定条件。通过静动态识别状态并行的配置，在提高了对动态天气响应的灵敏度的同时，能够提高对静动态天气响应的准度。
[0063]
说明完用于切换静态识别状态和动态识别状态的策略标识。下面分别说明本发明较佳实施例中静态识别和动态识别的策略。
[0064]
先说静态识别。参看图3，图3为流程图，示出了本发明的一较佳实施例中所述的光伏静动态mppt扰动观测识别方法中静态识别状态的流程，在该较佳实施例中，静态识别包括如下步骤：若当前光伏功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa，则保持扰动方向不变；若当前光伏功率实时值下降的数值大于第一预设功率比较值pa，则使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值变化值的绝对值小于第一预设功率比较值pa，则保持扰动方向不变。
[0065]
具体地说，回看图1，静态识别状态下，若光伏功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa，也即，当前光伏功率实时值的波动处于上升趋势，且上升的幅度较大，则此时功率的变化是与图1中左半部分曲线相对应，则策略判断应当增大电压，也即保持正向扰动，以使得系统输出功率进一步向最大输出功率进行追踪。与之类似的，是若光伏功率实时值下降的数值大于第一预设功率比较值pa的情况，则反过来，说明当前光伏功率实时值的波动处于下降趋势，且下降幅度较大，则此时功率的变化应与腿1中右半部分曲线相对应，则策略判断应当减小电压，以使得系统输出功率回到最大输出功率点，也即扰动方向变为负向扰动。还有一种情况，是若光伏功率实时值虽处于上升或下降的趋势，但不论上升还是下降的幅度都并未达到第一预设功率比较值pa的情况，在该情况下，可以视为当前系统功率虽出现波动，但波动幅度较小，则此时不轻易改变当前的扰动方向，而是保持当前的扰动方向，并根据光伏功率实时值的进一步变化，再按照前述两种情况的策略进行调整。
[0066]
总的来说，静态天气下，光照等天气因素的变化幅度较小，变化频率低，因此在静态识别状态下的策略，仅根据连续两次光伏功率实时值之间的变化，对电压扰动的方向进行维持或者修正。那么再来看说动态天气下的动态识别状态。图4为流程图，示出了本发明的一较佳实施例中所述的光伏静动态mppt扰动观测识别方法中动态识别状态的流程。在该
较佳实施例中，动态识别状态下的扰动思路为：当确定当前环境因素为动态天气时，考虑到天气变化对系统功率产生的影响，则优先考虑尝试按照与默认扰动方向相反的策略进行扰动，并且在后续的扰动中，根据前序扰动状态下的扰动策略和扰动方向，根据当前光伏功率实时值的波动和波动趋势，对扰动策略和扰动方向进行调整修正。
[0067]
回看表1和图1，从t0时刻到t2时刻的过程中，由于光照强度的快速变化，从而导致即使在扰动方向错误的情况下，系统工作功率仍然在上升。而单一的扰动策略很难区分的因素包括：
[0068]
1)当前系统工作上升，是扰动策略正确作用的结果，还是由于光照强度快速变化后造成的；
[0069]
2)无法根据功率变化对前次扰动的策略正确与否做出判断，造成了一错再错的情况，而对于策略的修正，需要等待功率停止波动后再次出现变化。
[0070]
基于上述原因，在本发明较佳实施例中，引入了一种与当前扰动方向分开，用于记录当前扰动状态的扰动标识。扰动标识包括了两种状态，一种是默认扰动状态，一种是非常规扰动状态。具体实现中，例如，可以配置mpptstate作为扰动标识，并根据mpptstate变量的不同赋值，判断当前动态扰动策略对应默认扰动状态还是非常规扰动状态。例如，设定mpptstate＝0时为默认扰动状态，mpptstate＝1时为非常规扰动状态，而默认mpptstate的值为0。继而，改变策略标识的当前值，以引导本发明的静动态mppt扰动观测识别方法在动态识别状态下，采用默认扰动状态或者非常规扰动状态。
[0071]
默认扰动状态也即与常规策略相同的，当光伏功率实时值增大时，保持电压扰动方向不变，而光伏功率实时值减小时，使得电压扰动方向反向。那么非常规扰动状态，也即与默认扰动状态相反的，当光伏功率实时值增大时，使得电压扰动方向方向，当光伏功率实时值减小时，保持电压扰动方向不变。而主动采取这种反向扰动的策略，可以视为是对系统功率变化的一种试探，试探反向扰动后的系统功率变化。若非常规扰动后，系统功率变化的结果是否与预期一致。例如，反向扰动后系统功率增加，则说明反向扰动的策略和当前的扰动方向才是正确的方向，而反向扰动后系统的功率并不如预期，则很可能当前的扰动策略和/或扰动方向存在错误。而当反向扰动后系统的功率变化并不如预期时，则通过一定周期内功率波动的大小和趋势，去扰动标识和扰动方向进行重新调整，进行下一步扰动。
[0072]
参看图4具体说明。在该较佳实施例中，动态天气下的识别策略为：若当前光伏功率实时值下降的数值大于第一预设功率比较值pa时，则配置扰动标识为默认扰动状态，并使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值变化值的绝对值小于第一预设功率比较值pa，判断上一周期的扰动标识，若扰动标识为默认扰动状态，则保持扰动标识和扰动方向不变，若扰动标识为非常规扰动状态，则切换扰动标识为默认扰动状态，同时使得扰动方向反向；若当前光伏功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa，则获取预设周期内的光伏功率实时值的变化趋势和光伏功率变化值，再对扰动标识和扰动方向进行配置。
[0073]
在初步判断中，是对光伏功率实时值的变化幅度进行判断。存在三种情况：
[0074]
1)若经过前次扰动后，若光伏功率实时值由上升转为下降，且下降幅度超过了预设功率比较值pa时，则说明经过前次扰动后，系统输出功率经过了最大功率点，则此时按照默认扰动状态，并使得扰动方向反向，使得系统功率尽快回到最大功率点；
[0075]
2)若光伏功率实时值上升或下降的幅度都小于第一预设功率比较值pa时，也即当
前功率存在变化，但变化幅度不大，则需要参照此时的扰动标识。扰动标识记录的是前序扰动的策略，在功率实时值波动较小的情况，若前次扰动的方式是默认扰动，则说明前序默认扰动的结果是系统功率已于最大功率点附近趋于稳定，则说明默认扰动的方式和扰动方向都正确，则保持扰动标识和扰动方向不变；而若前次扰动的方式是非常规扰动，在功率实时值波动较小的情况下，则说明扰动后系统功率已于最大功率点附近趋于稳定，则此时应该恢复默认扰动状态，并使得扰动方向反向，以使得系统功率尽快到达最大功率追踪点；
[0076]
3)若当前功率实时值上升的数值大于第一预设功率比较值pa时，也即经过前次扰动后，系统的功率变化仍处于上升趋势，且波动幅度较大，回看图1，当前系统功率变化处于图1左半部分的曲线，则此时已无法根据两次功率实时值的大小来判断，而是需要获取一定周期内功率的变化趋势来判断上个周期的扰动状态和扰动方向是否正确。
[0077]
具体来说第三种情况。对于任意时刻的光伏功率实时值pn，按照预设的采样周期，获取该时刻前n-1次光伏功率实时值p＝{p1、p2、p3…
p
n-2
、p
n-1
、pn}，再获取n个时刻的光伏功率变化值
△
p＝{
△
p1、
△
p2、
△
p3…△
p
n-2
、
△
p
n-1
}。在第三种情况下，由于当前时刻下，有p
n-p
n-1
大于pa，则根据n个时刻下光伏功率变化值，可以获取最近n次功率的变化趋势。这里存在两种可能：
[0078]
可能一、n个时刻下，部分功率变化值为正，部分功率变化值为负，也就说，功率的n次变化中，某些时刻的功率变化是上升，而某些时刻的功率变化是下降，此时说明系统输出功率已趋近最大功率点，则此时将扰动标识置为默认扰动状态，并保持扰动方向不变；
[0079]
可能二、n个时刻中，所有的功率变化值都为正，也就是说，功率的n次变化中，所有时刻下的功率都呈上升趋势，那么则认为此时功率为持续或者连续上升趋势。
[0080]
在可能二中，说明系统输出功率处于持续上升过程中，但此时仍不能判定当前时刻应该采用什么样的扰动策略和扰动方向。因为如静态识别所列举的例子一样，对于系统功率连续上升的情况仍需要判定此时系统功率的上升是由于天气的快速变化，还是由于前序扰动策略起到了正确作用。由于引入了扰动标识，则在该较佳实施例中，对于系统输出功率持续上升时，需要判断前序扰动标识来判断。当上一周期的扰动标识为默认扰动状态时，则按照优先尝试非常规扰动状态的思路，配置扰动标识为非常规扰动状态，且改变扰动方向，进行方向扰动的尝试；而当上一周期的扰动标识为非常规扰动状态，则说明在非常规扰动的策略下，系统输出功率仍一直处在上升趋势，则此时在系统输出功率保持上升的前提下，需要进一步判断系统功率上升的多少，换句话说，是需要判断，当前时刻下光伏功率变化值
△
p
n-1
，与上一时刻下的光伏功率变化值
△
p
n-2
相比的大小。
[0081]
若
△
p
n-1
‑△
p
n-2
＞pb，则将当前扰动标识配置为默认扰动状态，保持扰动方向不变。这是由于，该情况下，不但光伏功率处于持续上升趋势，且光伏功率的变化值也在增大，且功率变化值的增幅超过了预设功率比较值pb，则说明前次的扰动方向是正确的，则将扰动标识修正为默认扰动状态，并保持扰动方向不变，系统继续对最大功率点进行追踪。
[0082]
若
△
p
n-2
‑△
p
n-1
＞pb，则保持扰动标识不变，并使得扰动方向反向。在该情况下，说明虽然当前系统功率处于持续上升，但是上升的量在减少，且功率变化值的降幅超过了预设功率比较值pb，则说明前一周期的扰动策略正确，但扰动方向错误，此时保持扰动标识不变，再将扰动方向反向即可。
[0083]
若|
△
p
n-1
‑△
p
n-2
|＜pb，则将当前扰动标识配置为默认扰动状态，保持扰动方向不
变。在该情况下，系统光伏功率处于持续上升趋势，但是与前次功率变化值相比，当前功率变化值上升或者下降的幅度都不足预设功率比较值pb，可以视为此时光伏功率实时值的上升幅度已经放缓，则切换默认扰动状态，保持扰动方向不变。
[0084]
按照与前述模拟相同的条件，对该动态扰动观测识别方法进行模拟。在额定mppt功率为11000w，额定光伏电压为600v，测量周期为0.2秒，最低光照强度为100w/m2，最高光照强度为500w/m2，循环次数为10次，上升时间和下降时间都为20秒，强光照保持时间和弱光照保持时间都为10秒。根据上述模拟测试条件得到如表2所示的模拟数据：
[0085][0086]
根据表2数据绘制图5，图5为示意图，示出了模拟条件下本发明所述的静动态mppt扰动观测识别方法运用至动态天气条件下的功率变化和最大功率追踪效率变化曲线。参看表2和图5，可以看出：理想下，电压理论值值由538.52v上升至594.97v，即理论mppt电压是增大的，采用该较佳实施例的扰动观测识别方法后，光伏工作电压实际值由555.5v上升至585.49v，并且同时，即使系统功率一直增大，但电压的干扰反向也并非是同一方向，而是不断对干扰标识和干扰方向进行修正，最终实现光伏设备一直工作在最大功率点附近，整体mppt效率达到99.63，相较于传统mppt算法下82.54的效率，有了大幅度的提升。
[0087]
本发明的另一方面，是提供基于上述静动态mppt扰动观测识别方法设计的一种光伏阵列发电系统，该系统包括光伏阵列，例如太阳能电池板，将太阳能转化为电能，将交流变换器与光伏阵列的输出端连接，采用升压型变换器实现光伏发电系统的最大功率跟踪。将交流变换器开关的mppt控制器或mppt模块，与光伏阵列的输出端连接并用于对光伏阵列
进行驱动。mppt模块通过数字控制器实现本发明的mppt扰动观测识别方法，产生pwm脉冲，该脉冲信号作用在交流变换器上，通过控制开关时间使得变换器输出。
[0088]
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。