光伏MPPT扰动观察法仿真实现
基于扰动观察法的光伏MPPT系统仿真，针对78.15kW最大功率点的跟踪控制。
光伏系统基础模型
光伏电池数学模型
function [I_pv, P_pv] = pv_model(V_pv, G, T, V_oc, I_sc, V_mp, P_mp)
% 光伏电池简化工程模型
% 输入参数：
% V_pv: 光伏输出电压
% G: 光照强度 (W/m²)
% T: 温度 (°C)
% V_oc: 开路电压
% I_sc: 短路电流
% V_mp: 最大功率点电压
% P_mp: 最大功率点功率
G_ref = 1000; % 参考光照强度
T_ref = 25; % 参考温度
% 温度系数
beta_v = -0.0034; % 电压温度系数
beta_i = 0.0005; % 电流温度系数
% 计算温度和光照影响
delta_T = T - T_ref;
delta_G = G/G_ref - 1;
% 修正参数
V_oc_adj = V_oc * (1 + beta_v * delta_T);
I_sc_adj = I_sc * (1 + beta_i * delta_T) * (G/G_ref);
V_mp_adj = V_mp * (1 + beta_v * delta_T);
% 单二极管模型简化计算
n = 1.3; % 理想因子
V_t = 1.38e-23 * (273 + T) / 1.6e-19; % 热电压
I_0 = I_sc_adj / (exp(V_oc_adj/(n*V_t)) - 1); % 反向饱和电流
% 计算输出电流
I_pv = I_sc_adj - I_0 * (exp(V_pv/(n*V_t)) - 1);
I_pv = max(0, I_pv); % 确保电流非负
% 计算输出功率
P_pv = V_pv .* I_pv;
end
78.15kW系统参数配置
function pv_params = setup_78kw_system()
% 78.15kW光伏系统参数配置
pv_params = struct();
% 系统总体参数
pv_params.P_max = 78150; % 最大功率 78.15kW
pv_params.V_mp = 580; % 最大功率点电压
pv_params.I_mp = 134.7; % 最大功率点电流
pv_params.V_oc = 720; % 开路电压
pv_params.I_sc = 145; % 短路电流
% 环境条件
pv_params.G_std = 1000; % 标准光照强度
pv_params.T_std = 25; % 标准温度
% 仿真参数
pv_params.t_sim = 1; % 仿真时间 (s)
pv_params.f_sw = 10000; % 开关频率 (Hz)
pv_params.t_step = 1e-5; % 仿真步长
% Boost变换器参数
pv_params.L = 2e-3; % 电感值 2mH
pv_params.C_in = 100e-6; % 输入电容 100uF
pv_params.C_out = 470e-6; % 输出电容 470uF
pv_params.R_load = 10; % 负载电阻
fprintf('78.15kW光伏系统参数设置完成\n');
fprintf('最大功率点: %.1fV @ %.1fA\n', pv_params.V_mp, pv_params.I_mp);
end
扰动观察法MPPT实现
基础P&O算法
function [duty_new, state] = perturb_observe_basic(V_pv, I_pv, duty_old, state)
% 基础扰动观察法MPPT
% 输入参数：
% V_pv, I_pv: 当前电压电流测量值
% duty_old: 上一个周期占空比
% state: 算法状态结构体
% 初始化状态（第一次调用时）
if isempty(state)
state.V_prev = 0;
state.I_prev = 0;
state.P_prev = 0;
state.duty_step = 0.005; % 占空比步长
state.direction = 1; % 扰动方向
end
% 计算当前功率
P_current = V_pv * I_pv;
% 计算功率变化
delta_P = P_current - state.P_prev;
% 扰动观察法核心逻辑
if delta_P > 0
% 功率增加，保持当前扰动方向
duty_new = duty_old + state.direction * state.duty_step;
else
% 功率减少，改变扰动方向
state.direction = -state.direction;
duty_new = duty_old + state.direction * state.duty_step;
end
% 限制占空比范围 (0.1 ~ 0.9)
duty_new = max(0.1, min(0.9, duty_new));
% 更新状态
state.V_prev = V_pv;
state.I_prev = I_pv;
state.P_prev = P_current;
end
改进的自适应P&O算法
function [duty_new, state] = perturb_observe_adaptive(V_pv, I_pv, duty_old, state)
% 改进的自适应扰动观察法
% 特点：变步长、抗振荡、快速收敛
% 初始化状态
if isempty(state)
state.V_prev = 0;
state.P_prev = 0;
state.direction = 1;
state.oscillation_count = 0;
state.convergence_count = 0;
state.step_base = 0.01; % 基础步长
state.step_min = 0.001; % 最小步长
state.step_max = 0.02; % 最大步长
state.current_step = state.step_base;
end
P_current = V_pv * I_pv;
delta_P = P_current - state.P_prev;
% 自适应步长调整
if abs(delta_P) < 50 % 接近MPP，减小步长
state.current_step = max(state.step_min, state.current_step * 0.8);
state.convergence_count = state.convergence_count + 1;
else % 远离MPP，增大步长
state.current_step = min(state.step_max, state.current_step * 1.2);
state.convergence_count = 0;
end
% 振荡检测与处理
if sign(delta_P) ~= state.direction
state.oscillation_count = state.oscillation_count + 1;
if state.oscillation_count > 3
% 检测到持续振荡，减小步长
state.current_step = state.current_step * 0.5;
state.oscillation_count = 0;
end
else
state.oscillation_count = 0;
end
% 执行扰动
if delta_P > 0
duty_new = duty_old + state.direction * state.current_step;
else
state.direction = -state.direction;
duty_new = duty_old + state.direction * state.current_step;
end
% 边界保护
duty_new = max(0.05, min(0.95, duty_new));
% 更新状态
state.V_prev = V_pv;
state.P_prev = P_current;
end
完整MPPT系统仿真
主仿真程序
function mppt_simulation_78kw()
% 78.15kW光伏系统MPPT仿真主程序
% 系统参数设置
pv_params = setup_78kw_system();
% 仿真时间设置
t_end = pv_params.t_sim;
t_step = pv_params.t_step;
t = 0:t_step:t_end;
n_steps = length(t);
% 初始化变量
V_pv = zeros(1, n_steps);
I_pv = zeros(1, n_steps);
P_pv = zeros(1, n_steps);
duty_cycle = zeros(1, n_steps);
% 初始条件
V_pv(1) = pv_params.V_oc * 0.8; % 初始工作电压
duty_cycle(1) = 0.5; % 初始占空比
% MPPT算法状态初始化
mppt_state = [];
% 环境条件变化（模拟光照变化）
G_profile = generate_irradiance_profile(t);
fprintf('开始MPPT仿真...\n');
% 主仿真循环
for k = 1:n_steps-1
% 当前环境条件
G_current = G_profile(k);
T_current = 25; % 恒定温度
% 计算光伏输出
[I_pv(k), P_pv(k)] = pv_model(V_pv(k), G_current, T_current, ...
pv_params.V_oc, pv_params.I_sc, ...
pv_params.V_mp, pv_params.P_max);
% MPPT控制 - 选择算法
% [duty_cycle(k+1), mppt_state] = perturb_observe_basic(...
% V_pv(k), I_pv(k), duty_cycle(k), mppt_state);
[duty_cycle(k+1), mppt_state] = perturb_observe_adaptive(...
V_pv(k), I_pv(k), duty_cycle(k), mppt_state);
% Boost变换器动态模型
V_pv(k+1) = update_boost_converter(V_pv(k), I_pv(k), ...
duty_cycle(k), pv_params, t_step);
end
% 计算最后一步
[I_pv(end), P_pv(end)] = pv_model(V_pv(end), G_profile(end), 25, ...
pv_params.V_oc, pv_params.I_sc, ...
pv_params.V_mp, pv_params.P_max);
% 结果显示与分析
analyze_results(t, V_pv, I_pv, P_pv, duty_cycle, G_profile, pv_params);
end
Boost变换器模型
function V_pv_new = update_boost_converter(V_pv, I_pv, duty, params, dt)
% Boost变换器动态模型
% 状态空间方程
% di_L/dt = (V_pv - (1-d)*V_out)/L
% dv_C/dt = (I_pv - i_L)/C_in
% 简化模型：假设输出电容足够大，V_out基本恒定
V_out = params.R_load * (I_pv * duty / (1 - duty));
% 电感电流变化
di_L_dt = (V_pv - (1-duty) * V_out) / params.L;
% 输入电压变化
dv_C_dt = (I_pv - (I_pv * duty)) / params.C_in;
% 更新状态（欧拉法）
V_pv_new = V_pv + dv_C_dt * dt;
% 电压限制
V_pv_new = max(0, min(params.V_oc, V_pv_new));
end
环境条件生成
function G_profile = generate_irradiance_profile(t)
% 生成光照强度变化曲线，测试MPPT动态性能
n = length(t);
G_profile = zeros(1, n);
for i = 1:n
if t(i) < 0.2
% 初始阶段：标准光照
G_profile(i) = 1000;
elseif t(i) < 0.4
% 云层遮挡：光照下降
G_profile(i) = 600;
elseif t(i) < 0.6
% 恢复标准光照
G_profile(i) = 1000;
elseif t(i) < 0.8
% 强光照条件
G_profile(i) = 1200;
else
% 波动光照
G_profile(i) = 900 + 200 * sin(20*pi*t(i));
end
end
end
性能分析与可视化
结果分析函数
function analyze_results(t, V_pv, I_pv, P_pv, duty_cycle, G_profile, params)
% MPPT仿真结果分析与可视化
% 计算性能指标
P_max_theoretical = params.P_max * (G_profile / 1000);
efficiency = P_pv ./ (P_max_theoretical + eps) * 100;
avg_efficiency = mean(efficiency(round(0.2*end):end));
max_power = max(P_pv);
min_power = min(P_pv);
power_ripple = (max_power - min_power) / mean(P_pv) * 100;
fprintf('\n=== MPPT性能分析结果 ===\n');
fprintf('平均跟踪效率: %.2f%%\n', avg_efficiency);
fprintf('最大输出功率: %.1f W\n', max_power);
fprintf('功率波动率: %.2f%%\n', power_ripple);
fprintf('稳态工作电压: %.1f V\n', mean(V_pv(round(0.8*end):end)));
% 绘制结果图形
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);
% 子图1: 功率跟踪性能
subplot(3, 2, 1);
plot(t, P_pv/1000, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on;
plot(t, P_max_theoretical/1000, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('功率 (kW)');
title('MPPT功率跟踪性能');
legend('实际功率', '理论最大功率', 'Location', 'best');
grid on;
% 子图2: 电压电流波形
subplot(3, 2, 2);
yyaxis left;
plot(t, V_pv, 'b-', 'LineWidth', 2);
ylabel('电压 (V)');
yyaxis right;
plot(t, I_pv, 'r-', 'LineWidth', 2);
ylabel('电流 (A)');
xlabel('时间 (s)');
title('光伏阵列电压电流');
grid on;
% 子图3: 占空比变化
subplot(3, 2, 3);
plot(t, duty_cycle, 'g-', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('占空比');
title('MPPT占空比调节');
grid on;
% 子图4: 光照强度
subplot(3, 2, 4);
plot(t, G_profile, 'm-', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('光照强度 (W/m²)');
title('环境光照变化');
grid on;
% 子图5: 跟踪效率
subplot(3, 2, 5);
plot(t, efficiency, 'k-', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('跟踪效率 (%)');
title('MPPT跟踪效率');
ylim([85, 101]);
grid on;
% 子图6: P-V特性曲线（动态）
subplot(3, 2, 6);
% 生成P-V曲线
V_range = linspace(0, params.V_oc, 100);
[~, P_curve] = pv_model(V_range, 1000, 25, params.V_oc, params.I_sc, params.V_mp, params.P_max);
plot(V_range, P_curve/1000, 'k-', 'LineWidth', 1); hold on;
scatter(V_pv(1:50:end), P_pv(1:50:end)/1000, 20, t(1:50:end), 'filled');
xlabel('电压 (V)');
ylabel('功率 (kW)');
title('工作点在P-V曲线上的移动');
colorbar;
grid on;
end
高级MPPT技术扩展
变步长P&O算法
function [duty_new, state] = variable_step_pno(V_pv, I_pv, duty_old, state)
% 变步长扰动观察法
% 根据dP/dV的大小自适应调整步长
if isempty(state)
state.V_prev = 0;
state.P_prev = 0;
state.direction = 1;
state.step_min = 0.001;
state.step_max = 0.02;
end
P_current = V_pv * I_pv;
delta_P = P_current - state.P_prev;
delta_V = V_pv - state.V_prev;
% 计算功率-电压斜率（避免除零）
if abs(delta_V) > 1e-6
dPdV = delta_P / delta_V;
else
dPdV = 0;
end
% 根据斜率调整步长
step_size = state.step_min + (state.step_max - state.step_min) * ...
exp(-abs(dPdV)/100);
% 执行扰动
if delta_P > 0
duty_new = duty_old + state.direction * step_size;
else
state.direction = -state.direction;
duty_new = duty_old + state.direction * step_size;
end
duty_new = max(0.05, min(0.95, duty_new));
state.V_prev = V_pv;
state.P_prev = P_current;
end
参考代码 光伏MPPT，最大功率为78.15kW 扰动观察法 www.3dddown.com/cna/81352.html
工程实现考虑
- 传感器精度：78.15kW系统需要高精度电压电流传感器
- 滤波器设计：在MPPT算法前加入适当的数字滤波器
- 保护机制：过压、过流、开路保护
- 启动策略：从开路电压开始扫描，快速定位MPP区域
浙公网安备 33010602011771号