文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)12-0061-03
面對日趨嚴重的能源危機問題，太陽能作為可再生能源發揮著越來越重要的作用[1]。光伏發電作為當前利用太陽能的主要方式之一，其開發和利用得到不斷的發展[2]。為了提高光伏發電系統的光電轉換效率，應使光伏組件動態地工作在最大功率點附近，因此需要建立并分析光伏電池的數學模型，并匹配合適的MPPT算法找到最大功率點。理想狀態下，可認為光伏組件內部的每個光伏電池都工作在相同的環境，其輸出是完全相等的，因此光伏組件在日照強度以及工作溫度恒定的情況下，其P-U特性曲線存在唯一的最大功率點[3]。
然而在局部陰影條件下，失配的電池不但對組件輸出沒有貢獻，而且會消耗其余電池產生的能量，導致局部過熱，產生熱斑效應[4]。當若干個光伏組件串聯成光伏陣列時，為了避免產生“熱斑”，需要在光伏組件兩端并聯旁路二極管，當某組件被遮擋時，該旁路二極管導通，使組件的輸出特性發生較大變化，顯示出多峰值特性[5]。局部陰影下P-U曲線的多峰值特性使系統對最大功率點的跟蹤造成了一定的干擾，常規的MPPT算法會使系統陷于局部峰值而無法跟蹤到真正的最大功率點，降低了光伏組件對光能的利用率，導致系統的輸出功率大幅度降低，造成資源浪費。通過建立局部陰影條件下光伏組件的數學模型，分析P-U曲線的多峰值特性，提出在傳統電導增量法跟蹤峰值的基礎上，通過聚攏峰值掃描判別法實現最大功率點的跟蹤，具有一定的實際應用價值。
1 局部陰影下光伏電池的數學模型
由于單個光伏電池輸出的電壓和功率都比較低，所以只有由一系列的光伏電池經過合理的串、并聯組成的光伏組件才能夠達到一定要求的輸出等級。根據光伏電池的等效電路可以推出光伏組件的數學模型為：
當光照均一時，傳統的最大功率跟蹤方法（擾動觀察法、電導增量法、恒定電壓法等）的效率都在99%以上[6]。然而在局部陰影條件下，位于串聯支路上的局部電池會被遮擋，進而形成反向偏置，相當于損耗功率的元件，形成熱斑效應，通常采用在光伏組件的串聯支路上并聯一個旁路二極管來消除熱斑效應。由于旁路二極管的影響，光伏組件的輸出特性發生了明顯的變化，即表現為多峰值曲線，呈現出多個局部最大功率點。在太陽能電池中，當單串陣列組成的太陽能電池受到X種不同強度光照照射時，陣列的I-U曲線將出現X個膝形平臺，P-U曲線將出現X個極值點[7]。當光伏組件受到三種不同強度的光照時，結合式(1)和參考文獻[8]建立的數學模型可以得到局部陰影條件下光伏組件的輸出特性曲線，如圖1所示。
由圖1可以看出，在局部陰影條件下，光伏組件的輸出特性與光照均一時相比發生了明顯的變化，不再表現為單峰值特性，而是出現了多個局部峰值。此時，傳統的單峰MPPT算法會讓系統工作在某一個局部峰值附近，但無法確保系統工作在最大的峰值點上[9]。若系統內部僅有10%的陣列面積受到陰影遮擋而無法同時達到最大功率點時，其功率就會下降50%[10]。因此針對局部陰影條件下的光伏組件數學模型，需要建立新的MPPT算法，避免系統在多峰值情況下陷入局部峰值而降低輸出功率。
2 局部陰影下的聚攏峰值掃描判別法
為了有效地提高光伏發電系統的輸出功率，在均一光照下，常規的單峰值MPPT算法隨著光伏技術的發展日趨成熟，并且種類繁多、成效明顯，已被廣泛應用。由于受到光伏組件結構特性的差異和越來越復雜的環境條件的影響，局部陰影條件下光伏組件中部分單體光伏電池接收的光照強度要小于其他正常的單體光伏電池[11]，光伏組件呈現出明顯的多波峰特性，常規的單峰MPPT算法會使系統陷入局部峰值而無法跟蹤到真正的最大功率點，造成資源浪費和功率損耗，不利于人們對高效率光電轉換的需求。
通過構建和分析光伏組件的多波峰輸出特性曲線，在傳統電導增量法跟蹤局部峰值的基礎上，提出了通過聚攏峰值掃描判別法來實現全局最大功率點的跟蹤控制。該算法能夠快速掃描從短路電流處到開路電壓處之間的所有峰值，并且逐次判斷比較對應的功率大小，最終能夠準確定位到真正的最大功率點，同時也避免了最大功率點出現在極端情況下(短路電流和開路電壓附近處)捕捉失效而無法跟蹤的情況，使系統能夠全面準確地跟蹤最大功率點，時刻都能輸出最大功率值。如圖2所示。
聚攏峰值掃描判別法的具體實現步驟為：
(1)在系統上電后求出短路電流值Isc和開路電壓值Uoc，在電導增量法跟蹤峰值的基礎上，從短路電流處向右搜索相鄰的局部峰值點功率PA，從開路電壓處向左搜索相鄰的局部峰值點功率PB，為了便于輔助分析，在I-U坐標上作出每個局部峰值點的等功率線，如圖2中虛線所示。
(2)判定比較采集到的局部峰值點功率PA和PB的大小：若PA≥PB，則說明局部峰值點B位于A點等功率線的下方，在搜索跟蹤最大功率點的過程中，B點肯定不是最大功率點，所以應當跳過B點，向左搜索距離B點最近的局部峰值點功率PC；若PA<PB，則說明局部峰值點B位于A點等功率線的上方，A點肯定不是最大功率點，所以可以跳過B點，向右搜索距離A點最近的局部峰值點功率PD。
(3)比較在PA≥PB情況下局部峰值點功率PA和PC的大小，以及在PA<PB情況下局部峰值點功率PB和PD的大小,具體的搜索分析方法參考步驟(2)的實現過程，并且依此類推。
(4)為了找到全局最大功率點，搜索并比較各種情況下局部峰值點功率的大小，當需要判定的功率點和當前的功率點重合時，就可以判定這個點是全局最大功率點，例如在圖3所示的流程控制圖中，利用步驟(2)的方法判定PD和PA的大小后，若PD≥PA，則系統向右搜索距離A點最近的局部峰值點功率PD，此時系統定位在相同的局部峰值點，PD≡PD，那么就可以知道此種情況下D點是真正的最大功率點。
局部陰影條件下聚攏峰值掃描判別法的跟蹤控制流程圖如圖3所示。
3 聚攏峰值掃描判別法跟蹤的仿真結果分析
不同的陰影分布對系統的最大功率輸出造成了很大的影響，為最大限度地減小被遮擋光伏電池的功率損耗，應使系統濾掉局部峰值點而時刻工作在真正的最大功率點。當并聯有旁路二極管的串聯光伏電池在局部陰影下受到4種不同強度的入射光照時，光伏系統的I-U曲線將出現4個膝形平臺(如圖2所示)，對應的P-U曲線就會出現4個極值點。為驗證聚攏峰值掃描判別法的可行性，采用TDB125×125-72-P光伏面板進行仿真。該面板包含4個旁路二極管，為便于分析，可將其簡化為4個串聯電池模塊。在陰影的作用下，4個電池模塊接收到的光照強度分別為1 000 W/m2、800 W/m2、500 W/m2和100 W/m2。通過聚攏峰值掃描判別法對系統進行仿真分析，并在同等條件下與常規的擾動觀察法、全局掃描法的輸出特性進行了比較，如圖4所示。
通過仿真分析局部陰影情況下3種算法的輸出功率特性曲線可知，面對多波峰對系統的干擾，常規的擾動觀察法會陷入一個局部峰值，并以此點為最大功率點進行跟蹤，輸出功率維持在70 W左右，系統的輸出功率明顯降低了很多；全局掃描法通過整體掃描短路電流和開路電壓之間的所有峰值點功率，比較大小后找到最大功率點，但整體掃描比較耗時，跟蹤速度慢，不利于系統的動態響應；聚攏峰值掃描判別法能夠快速掃描并跟蹤最大功率點，功率維持在100 W左右，在每個膝形平臺處進行相應的判斷避免陷入局部峰值，從而減小了被陰影遮擋的光伏電池引起的功率損耗，在跟蹤速度上比全局掃描法快了近一倍，使系統在局部陰影條件下能夠快速準確地跟蹤到最大功率點，保證可靠有效地輸出功率。
隨著新能源技術的日趨成熟和完善，光伏發電系統的廣泛應用與推廣，導致了系統的安裝環境越來越復雜多樣化。在實際的應用系統中，光伏組件隨時都可能被局部陰影籠罩，其輸出特性表現為多個峰值。為避免常規的MPPT算法使系統陷入局部峰值而失效，本文提出的新算法能夠逐次掃描并比較每個局部峰值點功率的大小，并快速精確地找到真正的最大功率點，避免了在極端情況下無法跟蹤的情況。仿真結果表明，該新算法在局部陰影條件下不會使系統陷入局部峰值，能夠迅速準確地跟蹤最大功率點，明顯提高了系統的光電轉換效率，減少了局部電池的功率損耗，具有一定的研究意義和應用價值。
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