考虑局部阴影的光伏阵列最大功率点追踪优化控制策略︱本刊学术

山西大学电力系的研究人员赵兴勇、杨涛、王秀丽，在2015年第7期《电气技术》杂志上撰文，针对局部阴影下光伏阵列出现多峰值输出的情况，提出一种优化粒子群算法与模糊控制扰动观察法相结合的最大功率点追踪方法。

利用优化粒子群算法在全局范围内寻找极值点及最大功率点；通过设置语言变量、定义模糊子集及模糊控制推理，进行跟踪调节和稳定控制，实现光伏系统最大功率输出。提高了搜寻精度，缩短了搜寻时间，避免了在最大功率点处的震荡。仿真结果验证了所提算法的有效性和合理性。

光伏发电具有清洁、可再生、取之不尽等特点，正逐步成为世界能源组成中的重要部分。我国的光伏发电产业发展迅速，人们对光伏发电的研究取得了众多成果，逐渐进入实用化阶段。在光伏发电系统中，光伏电池的输出功率受温度、光照强度等外界条件的影响，具有较强的非线性特点。

为了最大限度地将光能转变成电能、降低成本，寻找光伏电池最优工作点，即最大功率点追踪技术就成为光伏发电的关键技术[1]。对于在统一光照情况下的单峰值最大功率点追踪技术，国内外科技人员研究较多，也比较成熟，并已取得满意的控制效果，主要有电导增量法、扰动观察法和模糊控制法等[2-3]。

但是，当光伏阵列遇到局部遮挡或不同特性的光伏组件组合时，就会呈现出多峰值的特点[4-5]，在这种情况下，单峰值MPPT方法会陷入局部最优，而非全局最优的窘境，影响光伏系统的效率，因此，研究多峰值MPPT方法就显得非常迫切。

国内外研究人员对于多峰值MPPT进行了大量的研究。文献[6]采用粒子群优化算法在全局范围追踪最大功率点，但追踪精度不高；

文献[7，10] 采用模糊控制法追踪最大功率点，但其拓扑结构过于复杂；文献[8]采用基于导数等面积的全局最大功率点追踪方法，但导数及状态方程的应用，对搜寻速度有一定的影响；

文献[9]采用基于禁忌搜索法的最大功率点追踪方法，但实现方法较为复杂。文献[11]采用两阶段控制法，先找最大功率点邻域，再逐渐靠近，但需要在线测量开路电压和短路电流，另外，对超过两峰值的情况，这种方法会失效；

文献[12]提出Fibonacci搜索法，通过变换搜索范围，能找到全局最大功率点，但速度较慢，实用性不强；文献[13]提出短路电流脉冲法，但功率曲线扫描时间过长，对后级电路影响较大。使得它们的应用范围受到一定的限制。

本文在分析局部阴影情况光伏阵列多峰值特性的基础上，提出一种基于粒子群算法和模糊控制扰动观察法相结合的MPPT控制方法，利用粒子群算法全局寻优能力追踪多峰值光伏发电最大功率点，通过模糊控制扰动观察法，提高搜寻精度，同时还设计了一种有效迭代终止策略，避免在最大功率点附近震荡。

结论

本文在分析阴影条件下光伏阵列P-U输出曲线多峰值特性的基础上，提出基于粒子群优化算法和模糊控制扰动观测相结合的MPPT算法，在粒子群优化算法全局寻优的基础上，利用模糊控制的扰动观测法，减少了寻优时间，并提高寻优精度。

仿真结果表明，本文提出的MPPT算法，能够在局部阴影条件下，准确搜寻到全局最大功率点，验证了所提方法的可行性和有效性。