一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法

摘要

一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法，用一个DC/DC直流变换电路实现系统最大功率的分时跟踪。主要是以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据，当预测到光照强度将要发生较大变化时，系统开始跟踪光伏发电系统。同理，若风速将要发生较大变化时，系统切换跟踪目标。整个运行过程中为避免切换频率过高，影响系统稳定性，依据风速和光照强度的预测值与仿真模型确定切换跟踪目标时的最小判定值，防止误动。结构简单，既可以实现最大功率的分时跟踪功能又能降低成本。使系统输出稳定，实现资源优化配置。

说明书

技术领域

本发明涉及一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法，特别是实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风力和光伏发电系统的最大功率的方法。

背景技术

近年来，随着工业的快速发展，人类对于能源的需求量不断增加。而化石和矿物能源的过度开采与利用势必会造成能源枯竭、破坏生态环境。加速清洁能源的普及与推广，已成为世界各国实行可持续发展道路的必然选择。太阳能和风能在时间上的互补性使得风光互补发电系统在资源分布上具有很好的匹配性。

在初始阶段，风光互补发电系统只是简单的将风力发电系统和光伏发电系统进行了组合。在此结构中风力发电系统经过AC/DC整流电路与DC/DC直流变换电路后连接到直流母线上，光伏发电系统经DC/DC直流变换电路升压后并联到直流母线上。但是其成本较高。随着电力电子技术、智能控制的高速发展以及诸多学者对风光互补发电技术的深入研究，很多先进的最大功率跟踪方法已日臻完善。

太阳能、风能易受到天气变化、光照强度变化等因素的影响，具有波动性、间歇性等特点。当自然条件变化时，系统的输出功率也会随之变化。在使用一个DC/DC直流变换电路的风光互补发电系统中，适宜的最大功率跟踪方法至关重要，既可以降低成本又能实现最大功率跟踪(MPPT)功能。保证系统稳定输出，达到资源最优化配置。

发明内容

本发明的目的是用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风力和光伏发电系统的最大功率。

本发明是一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法，风力发电与光伏发电两个子系统共用一个DC/DC直流变换电路，其步骤为：

步骤1：在系统正常运行的情况下，采集风力发电系统的输出电流i_w、光伏发电系统的输出电流i_s、二者并联后的输出电压E、系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U₀。检测风机的转速ω。根据采集到风力和光伏发电系统的输出电压和输出电流计算输出功率变化量ΔP_w＝P_k-P_k-1、ΔP_s＝P_k-P_k-1,其中P_k、P_k-1表示第k秒和第k-1秒时的输出功率。计算风机的转速变化量Δω＝ω_k-ω_k-1,其中ω_k、ω_k-1表示第k秒和第k-1秒时的风机转速。计算输出电压的变化量ΔU₀＝U_k-U_k-1,其中U_k、U_k-1表示第k秒和第k-1秒时系统中DC/DC直流变换电路的输出电压；

步骤2：由风力发电MPPT跟踪方法得到风力发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比D_w[k]；同理，能够得到光伏发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比D_s[k]；

步骤3：跟踪风力发电系统：计算并检测dP_w/dω值的变化，若dP_w/dω＝0，即风力发电系统达到最大功率；用BP(Back>k|＝S_k-S_k-1，单位为m/s，其中S_k、S_k-1表示第k秒和第k-1秒时风速预测值；本发明主要依据风速的预测值及仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔS_min,若在某一秒开始，风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值；

(1)当dP_w/dω＝0且|ΔS_k|>ΔS_min，说明下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪风力发电系统；占空比输出选择器输出D_w[k]；

(2)当dP_w/dω＝0且|ΔS_k|<ΔS_min，说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则不继续跟踪风力发电系统；切换跟踪目标，占空比输出选择器开始输出D_s[k]；

步骤4：跟踪光伏发电系统：计算并检测dP_s/dU₀值的变化，若dP_s/dU₀＝0，光伏发电系统达到最大功率；用BP(Back>k|＝L_k-L_k-1，其中L_k、L_k-1表示第k秒和第k-1秒时光照强度预测值。本发明主要依据光照强度的预测值及仿真模型确定系统跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔL_min，若在某一秒开始，光照强度的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值；

(1)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_k|>ΔL_min，说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪光伏发电系统，占空比输出选择器输出D_s[k]；

(2)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_k|<ΔL_min，则返回步骤3；

步骤5：用占空比输出选择器输出的D_w[k]或D_s[k]调整风光互补发电系统的输出电压：

(1)当跟踪风力发电子系统时，用D_w[k]调整风光互补发电系统的输出电压：

(2)当跟踪光伏发电子系统时，用D_s[k]调整风光互补发电系统的输出电压：

其中：U₀表示系统中DC/DC直流变换电路的输出电压；E表示风力发电与光伏发电并联后的输出电压；D_w[k]表示风力发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比；D_s[k]表示光伏发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比；

由以上步骤可以实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风力、光伏发电系统的输出功率，使风光互补发电系统工作在最大功率点。

本发明的有益之处在于：在使用一个DC/DC直流变换电路的风光互补发电系统中，实现了适宜的最大功率跟踪，既可以降低成本又能实现最大功率跟踪(MPPT)功能，保证系统稳定输出，达到资源最优化配置，而且结构简单，降低了成本。

附图说明

图1是风光互补发电系统结构图，图2是最大功率分时跟踪方法原理框图，图3是最大功率分时跟踪方法流程图。

具体实施方式

本发明是一种风光互补发电系统最大功率分时跟踪方法，如图1所示，风力发电与光伏发电两个子系统共用一个DC/DC直流变换电路，其步骤为：

步骤1：在系统正常运行的情况下，采集风力发电系统的输出电流i_w、光伏发电系统的输出电流i_s、二者并联后的输出电压E、系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U₀。检测风机的转速ω。根据采集到风力和光伏发电系统的输出电压和输出电流计算输出功率变化量ΔP_w＝P_k-P_k-1、ΔP_s＝P_k-P_k-1,其中P_k、P_k-1表示第k秒和第k-1秒时的输出功率。计算风机的转速变化量Δω＝ω_k-ω_k-1,其中ω_k、ω_k-1表示第k秒和第k-1秒时的风机转速。计算输出电压的变化量ΔU₀＝U_k-U_k-1,其中U_k、U_k-1表示第k秒和第k-1秒时系统中DC/DC直流变换电路的输出电压；

步骤2：由风力发电MPPT跟踪方法得到风力发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比D_w[k]；同理，能够得到光伏发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比D_s[k]；

步骤3：跟踪风力发电系统：计算并检测dP_w/dω值的变化，若dP_w/dω＝0，即风力发电系统达到最大功率；用BP神经网络预测风速值并计算风速的变化量|ΔS_k|＝S_k-S_k-1，单位为m/s，其中S_k、S_k-1表示第k秒和第k-1秒时风速预测值；本发明主要依据对风速的预测值及仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔS_min,若在某一秒开始，风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒时的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值；

(1)当dP_w/dω＝0且|ΔS_k|>ΔS_min，说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪风力发电系统；占空比输出选择器输出D_w[k]；

(2)当dP_w/dω＝0且|ΔS_k|<ΔS_min，说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则不继续跟踪风力发电系统；切换跟踪目标，占空比输出选择器开始输出D_s[k]；

步骤4：跟踪光伏发电系统：计算并检测dP_s/dU₀值的变化，若dP_s/dU₀＝0，光伏发电系统达到最大功率；用BP神经网络预测并计算光照强度的变化量|ΔL_k|＝L_k-L_k-1，其中L_k、L_k-1表示第k秒和第k-1秒时光照强度预测值。依据仿真模型确定系统跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔL_min，若在某一秒开始，光照强度的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值；

(1)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_k|>ΔL_min，说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪光伏发电系统，占空比输出选择器输出D_s[k]；

(2)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_k|<ΔL_min，则返回步骤3；

上述步骤3与步骤4中的判定条件及跟踪目标列表如下：

表1最大功率分时跟踪方法

步骤5：用占空比输出选择器输出的D_w[k]或者D_s[k]调整风光互补发电系统的输出电压，从而分时跟踪风力、光伏发电系统的输出功率，使风光互补发电系统工作在最大功率点。其中风光互补发电系统的输出电压：

其中E为风力和光伏并联后的输出电压，U₀为DC/DC直流变换后的电压,D为占空比。

如图1所示，风力发电子系统1由AC/DC整流电路2整流后由DC/DC直流变换电路5升压，然后经过DC/AC逆变电路6接入负载8。光伏发电子系统4由DC/DC直流变换电路5升压，然后经过DC/AC逆变电路6接入负载8。光伏发电子系统4由光伏电池板3组成。此系统的特点是风力发电系统1经过AC/DC整流电路2与光伏子系统4的输出端并联，然后由DC/DC直流变换电路5升压后再经过DC/AC逆变电路6接入负载8。

由于风光互补发电系统会受到风速、光照强度等自然条件的制约和影响，其输出功率并不稳定。适宜的最大功率跟踪方法使得风光互补发电系统在自然条件变化时，可以快速跟踪系统的输出功率。由于风速和光照强度的随机性，以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据，对风力和光伏发电子系统的输出功率进行分时跟踪，就可以实现用一个DC/DC直流变换电路分时跟踪风光互补发电系统的最大功率。

如图2所示，以BP神经网络对风速和光照强度的预测值为依据，对风光互补发电系统的最大功率进行跟踪。当预测到风速即将发生变化时，开始跟踪风力发电系统；若预测到光照强度发生变化时，则开始跟踪光伏发电系统。这样就可以实现用一个DC/DC直流变换电路对风力和光伏发电系统输出功率进行分时跟踪。该最大功率跟踪方法可以有效的使系统分时跟踪系统输出功率，提高了发电效率。

如图3所示，首先采集风光互补发电系统的输出电压与输出电流等参数，计算功率及其他参数的变化量。然后由风力和光伏发电MPPT方法得到DC/DC直流变换电路的电压占空比，再根据风速和光照强度的预测值与最小判定值确定是否跟踪目标。

具体实施步骤如下：

步骤1：在系统正常运行的情况下，采集风力发电系统的输出电流i_w、光伏发电系统的输出电流i_s、二者并联后的输出电压E、风机的转速ω、系统中DC/DC直流变换电路的输出电压U₀。根据采集到的输出电压和输出电流计算风力和光伏发电系统输出功率变化量ΔP_w、ΔP_s。计算风机的转速变化量Δω与输出电压的变化量ΔU₀；

步骤2：由风力和光伏发电MPPT控制方法得到DC/DC直流变换电路的电压占空比D_w[k]、D_s[k]；

步骤3：跟踪风力发电系统。计算并检测dP_w/dω值的变化，若dP_w/dω＝0，即风力发电系统达到最大功率。用BP神经网络预测风速值，在风速的正常变化范围内取一典型样本数据模拟实际测量数据，风速预测结果对比如下表：

表2风速预测结果对比

从以上表可以得出，以BP神经网络对风速的预测值为依据，计算风速的变化量ΔS_i＝S_i+1-S_i，单位为m/s。本发明主要依据对风速的预测值与仿真模型确定跟踪风力发电系统时的最小判定值ΔS_min。若在某一秒开始，风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒时的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值。

(1)当dP_w/dω＝0且|ΔS_i|>ΔS_min，说明在下一秒风速的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪风力发电系统。占空比输出选择器开始输出D_w[k]；

(2)当dP_w/dω＝0且|ΔS_i|<ΔS_min，说明下一秒风速的变化不会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则不继续跟踪风力发电系统。切换跟踪目标，占空比输出选择器开始输出D_s[k]；

步骤4：跟踪光伏发电系统。计算并检测dP_s/dU₀值的变化，若dP_s/dU₀＝0，光伏发电系统达到最大功率。用BP神经网络预测光照强度值，在光照强度的正常变化范围内取一典型样本数据模拟实际测量数据，风速预测结果对比如下表：

表3光照强度预测结果对比

以上表可以得出，以BP神经网络对光照强度的预测值为依据，计算光照强度的变化值|ΔL_i|，单位为W/m²。本发明主要依据对光照强度的预测值与仿真模型确定跟踪光伏发电系统时的最小判定值ΔL_min。若在某一秒开始，光照强度的变化会对风力发电系统的输出功率造成较大影响，则确定这一秒的风速变化量为跟踪目标时的最小判定值。

(1)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_i|>ΔL_min，说明在下一秒光照强度的变化会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响，则继续跟踪光伏发电系统，占空比输出选择器输出D_s[k]；

(2)若dP_s/dU₀＝0且|ΔL_i|<ΔL_min，说明在下一秒光照强度的变化不会对光伏发电系统的输出功率造成较大影响，则不继续跟踪光伏发电系统，则返回步骤3；

步骤5：用占空比输出选择器输出的D_w[k]或者D_s[k]调整风光互补发电系统的输出电压。

(1)当跟踪风力发电子系统时，用D_w[k]调整风光互补发电系统的输出电压：

(2)当跟踪光伏发电子系统时，用D_s[k]调整风光互补发电系统的输出电压：

其中：U₀表示系统中DC/DC直流变换电路的输出电压；E表示风力发电与光伏发电并联后的输出电压；D_w[k]表示风力发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比；D_s[k]表示光伏发电系统中DC/DC直流变换电路第k秒时的电压占空比；

由以上步骤可以分时跟踪风力、光伏发电系统的输出功率，使风光互补发电系统工作在最大功率点。

本发明为了避免切换频率过高影响系统稳定运行，主要依据对风速、光照强度的预测值与仿真模型确定风力、光伏发电系统跟踪目标时的最小判定值ΔS_min、ΔL_min。在实际应用中，应对系统的控制精度要求、并网电能质量及发电站所在地理位置的天气状况进行综合考量。