[0001] 本发明涉及光伏发电技术，具体地涉及基于功率预测的光伏电池的最大功率点追踪(MPPT)技术。

[0002] 由于人类社会对能源的需求越来越旺盛，传统矿物燃料正在快速耗尽，国际能源机构预测，全世界煤炭只能用220年，油气开采峰值位于2012年，并将在30～60年消耗殆尽。据估计我国的煤炭只可开采80年，天然气可开采30年，石油可开采20年。而且传统矿物燃料的使用过程会造成大量的污染。目前，由于大量的使用矿物燃料，人类向大气中排放大量的有害气体，严重破坏了地球的生态环境。造成了诸如气温上升、海平面上升、酸雨等等危害。因此，日益枯竭的传统能源和传统能源造成的巨大污染都给人类提出了新的课题。针对这些情况，开发环保而且可再生的新能源是实现人类可持续发展的必然选择。

[0003] 太阳能是地球上其他一切能源的最终来源。并且太阳能的利用不会对环境产生任何污染，是最洁净的能源。目前太阳能利用主要有三种方式：

[0004] (1)光-热转换太阳能光-热转换时太阳能热利用的基本方式，它是利用太阳能将水加热储于水箱中以便于利用的方式，这种热能可以广泛应用于采暖，制冷，干燥，温室，烹饪以及工农业生产等各个领域。

[0005] (2)光-电转换它是利用光生伏打效应原理制成太阳能电池，可将太阳的光能直接转换成电能加以利用。

[0006] (3)光-化学转换光-化学转换尚处于研究开发阶段，这种技术包括半导体电极产生电而电解水产生氢，利用氢氧化钙或金属氢化物热分解储能等形式。

[0007] 最近几年，由于各国对环境保护的日益重视以及对煤炭，石油，天然气等一次能源逐渐枯竭的忧虑，世界上许多国家尤其是发达国家的政府纷纷出台各种优惠政策，启动国家项目，营造光伏太阳能发电的规模市场，有力地拉动了光伏发电产业的发展。我国也在2007年1月制定，颁布了《可再生能源中长期发展规划》，根据规划到2010年，我国太阳能发电总容量为400MW，2020年为2200MW，我国的光伏太阳能发电产业将迎来一个长期而快速的发展局面。

[0008] 在太阳能并网发电系统中，提高太阳能电池的输出效率是其中最关键的技术之一；要提高整个发电系统的发电效率，就要使太阳能电池始终工作在最大功率点，使其输出的功率最大。 从光伏电池的介绍可以看出，太阳能电池的U-I特性具有非线性特征，而且随时可能随着环境的改变而发生变化，这都对最大功率的跟踪造成了困难。但同时，我们也可以观察到，在一定的光照强度和温度下，总存在着一个太阳能电池的最大功率点。因此，如何寻找到最大功率点，并使太阳能电池稳定的工作在最大功率点就显得尤其重要。

[0009] 最大功率点跟踪实质上就是一个寻找最优的过程，即通过控制太阳能电池的端电压，来改变太阳能电池的工作点。当电池工作在最大功率点电压的左侧时，电池输出功率随电压的上升而增加；当电池工作在最大功率点电压的右侧时，电池输出功率随电压的上升而减小。最大功率跟踪的过程实质就是判断目前电池所处的工作区域，并相应的调整电池的端电压，使太阳能电池的工作点向最大功率点靠拢的过程。

[0010] 当外界光照强度和温度在快速变化情况下，常规最大功率追踪将出现误判，因此常规算法如扰动观察法、电导增量法，也就无法实现最大功率点的准确跟踪，使得直流母线电压长时间偏离理想电压，严重影响发电效率，并可能因误判导致母线电压过低而使得输出电流畸变。

[0011] 目前，对于解决误判情况的最大功率点跟踪方法可以使用遗传算法、粒子群优化(PSO)法。遗传算法虽然可以跟踪到最大功率点，但不能使系统稳定地工作在最大功率点，且算法较为复杂.需要调节的参数较多；而PSO算法较为简单，但是粒子群优化算法有着易陷入局部最优解、收敛速度不足和搜索精度逐渐降低的缺点。也有采用功率预测的方式来实现功率突变出现的误判。

[0012] 因此，需要开发一种新的最大功率跟踪方法来解决现有技术存在的问题，减少功率突变出现的误判。

[0050] 下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清查、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0051] 如图1所示，为本发明的基于功率预测的最大功率跟踪算法的太阳能并网发电系统示意图，该系统包含，光伏电池模块1，主要由DC/DC2及DC/AC3组成的逆变模块，控制器5，以及电网4。光伏电池模块1产生的直流电经过逆变模块逆变后生成符合要求的交流电并入电网4，控制器5包含有DSP(图未示)通过采集到光伏电池模块1的电压，电流信息，及DC/AC3的信息来控制逆变模块。

[0052] 本发明功率预测优化最大功率跟踪算法的特征在于所述的光伏电池模块的电压、电流信息通过采集单元、调整电路，最后输入到控制器5的数字信号处理器，然后通过对参考电压进行调整，控制最大功率跟踪。

[0053] 本发明功率预测优化最大功率跟踪算法的特征在于所述的数字信号处理器(DSP)输出算法控制信号，该控制信号由驱动来放大。

[0054] 如图2所示，为本发明的基于功率预测的最大功率跟踪算法的流程图，具体地于功率预测优化最大功率跟踪算法的实现包含如下过程:

[0055] 步骤1，采集光伏电池模块的电压与电流信息：Uk-1/2、Ik-1/2Uk、Ik；

[0056] 步骤2，计算 以及ΔPk＝Pk+Pk-1-2*Pk-1/2；

[0057] 步骤3，通过dP(k)/dU(k)来判断最大功率跟踪的扰动方向；

[0058] 步骤4，依据ΔPk，来判断dP(k)/dU(k)给定扰动方向是否正确；

[0059] 若ΔPk＞0，且dP(k)/dU(k)＞0，则保持电导增量法扰动方向；

[0060] 若ΔPk＜0，且dP(k)/dU(k)＞0，则修正电导增量法扰动方向；

[0061] 若ΔPk＞0，且dP(k)/dU(k)＜0，则保持电导增量法扰动方向；

[0062] 若ΔPk＜0，且dP(k)/dU(k)＜0，则修正电导增量法扰动方向；

[0063] 步骤5，步骤4执行完成后，结束，

[0064] 返回到步骤1，执行下一周期。

[0065] 下面结合图3，图4来说明本发明技术方案的效果，

[0066] 如图3所示，图3为本发明基于功率预测的最大功率跟踪算法未实施前的功率情况图：曲线a与曲线b为光伏电池电压曲线；曲线a为未采用基于功率预测的最大功率跟踪算法，而曲线b为采用基于功率预测的最大功率跟踪算法，曲线C为输出功率曲线；从曲线波形中可以看出，曲线a未采用功率预测算法修正的最大功率跟踪，不能追踪到光伏电池最大功率点电压，因而无法实现最大功率输出。

[0067] 图4为本发明基于功率预测的最大功率跟踪算法实施前后的功率情况，其中曲线a为采用基于功率预测的最大功率跟踪，而曲线b为未采用基于功率预测的最大功率跟踪，从试验数据可以看出，采用功率预测算输出功率将稳定在局部最大功率点，而不是当前全局最大功率点。

[0068] 本方案中，光伏电池模块的电压与电流为直流，采样单元通过使用传感器检测出光伏电池模块的电压与电流。由于控制单元使用的是DSP芯片，其芯片上自带的A/D转换器是单极性的，只能接收0～3.0V的电压信号，因此采集电压需要进行转换(电压信号转换为0-3v的AD口安全电压，在DSP芯片根据AD口电压转换为正常信号)，这样才能和控制单元的DSP相连接，在DSP芯片中实现优化最大功率跟踪算法。

[0069] 技术效果：

[0070] 本方案功率预测优化最大功率在常规最大功率跟踪算法的基础上，增加采样上半个采样周期后测量光伏电池模块输出的电压和电流；通过计算上半个采样周期预测当前功率变化情况；修正优化当前最大功率跟踪算法；

[0071] 若功率预测给定扰动方向与最大功率跟踪算法给定方向一致情况，保持最大功率跟踪算法给定方向；

[0072] 若功率预测给定扰动方向与最大功率跟踪算法给定方向不一致情况，优化最大功率跟踪方向为功率预测给定扰动方向；

[0073] 通过优化最大功率跟踪算法，来提高系统的效率。

[0074] 上述实施例只为说明本发明的技术构思及典型特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，例如，上述技术方案采用电导增量法来判断最大功率点，可用扰动观察法、变步长扰动观察法，恒压跟踪法，逐步逼近法等常规的MPPT算法代替。

[0075] 凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。