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通过混合智能技术与双向功率转换提升光伏-电池储能系统在干旱气候下的性能
发布时间：2026-03-28 10:13:57 点击： 次
本研究对屋顶混合光伏-电池储能系统的装机性能进行了全面评估，该系统采用多种最大功率点跟踪（MPPT）算法进行控制。该系统由屋顶光伏阵列组成，集成DC-DC升压转换器以及与电池储能单元连接的双向转换器，确保实际运行条件下的能量流动优化和功率平衡。通过MATLAB/Simulink平台，对五种MPPT策略进行了对比评测，包括扰动观察法（P&O）、电导增量法（INC）、提出的P&O-INC混合算法、基于神经网络（NN）的控制器以及滑模控制（SMC）。升压转换器负责调节光伏电压以实现精确的最大功率点跟踪，而双向转换器则管理电池的充放电循环。在受控辐照度曲线和实际大气变化条件下对系统性能进行评估，以捕捉其动态行为、能量收集效率和运行稳定性。结果表明，所提出的基于混合扰动观察法（P&O）与电导增量法（INC）的最大功率点跟踪控制器，通过提供更快的收敛速度、降低稳态振荡以及改善充电稳定性，优于传统方法。总体而言，研究结果证实了混合智能最大功率点跟踪技术在提升干旱气候条件下屋顶光伏-电池系统的能量转换效率与可靠性方面的有效性。
引言
近期研究强调，将光伏发电与电池储能系统整合对于提升供电可靠性、缓解间歇性问题及支持需求侧灵活性日益重要。Rana等人[1]对光伏-电池混合系统配置进行了全面综述，着重探讨了当前面临的挑战，包括最优容量配置、电池衰减、经济可行性及运行控制策略，同时概述了未来研究需求，以构建更具韧性和效率的混合能源系统。针对Chatzigeorgiou等人(2024)[2]发表的《电池储能系统综述：终端用户领域混合装置的应用、发展与研究方向》的总结与批判性讨论。Zineb Cabrane团队对光伏装置配套的电池-超级电容混合储能系统进行了深入分析与评估，揭示了其在提升能量管理、系统稳定性及充放电性能方面的潜力[3]。T. Touahri等人设计了一套独立光伏发电系统，旨在为阿尔及利亚阿德拉尔地区的住宅供电，重点研究了严酷沙漠气候条件下的系统容量配置与能源自给问题[4]。Farihan Mohamad等学者强调，储能系统的容量设计与布局对经济性能和整体系统效率具有决定性影响，这与混合光伏-电池配置的考量因素高度吻合[5]。Marta Lis等针对波兰气候条件下的家用混合光伏及储能系统开展评估，着重分析其运行性能。该研究进一步通过自消耗率量化这类系统提升本地能源利用效率的实际效果[6]。
在干旱和半干旱地区，如北非和中东，由于太阳能资源丰富，光伏-电池混合系统的应用日益广泛[7]。然而，极端环境温度、沙尘暴和持续积尘带来了重大挑战，导致组件加速退化、电压不稳定以及电池循环异常[8]。实地研究表明，辐照度突变和热应力会严重影响光伏输出和电池寿命。为此，近期研究聚焦于通过精确容量配置、积尘感知能量建模和气候适应性能量管理策略进行系统优化。Khelifi等人对阿尔及利亚南部沙漠气候下并网光伏电站的运行进行了详细分析，评估了其在高温和沙尘沉积等恶劣环境条件下的性能表现[9]。同样地，Razika Ihaddadene等人对Ain Skhouna光伏电站进行了分析评估，重点阐述了半干旱气候因素如何影响发电量及整体性能[10]。这些研究共同强调了理解气候影响的重要性，以及整合先进储能或控制策略对于确保光伏系统在严酷环境中可靠高效运行的必要性。Kodami Badza等人对布基纳法索独立光伏系统进行了评估，聚焦其环境效益，并论证了太阳能在推动撒哈拉以南非洲农村可持续发展中的作用[11]。Benbaha等人研究了阿尔及利亚Ghardaia沙漠地区光伏水泵系统的最优设计，通过分析关键配置参数来提升极端环境条件下的效率与运行可靠性[12]。Zahra Mokrani等人强调混合光伏-电池系统在农业能源利用变革中的广阔前景，突显其对于提升可持续性和增强离网农业运营韧性的贡献[13]。
影响光伏-电池混合系统性能的关键因素在于最大功率点跟踪(MPPT)算法的有效性。传统MPPT技术如扰动观察法(P&O)和电导增量法(INC)因其结构简单、易于实施而被广泛采用[14]。然而在辐照度快速变化、局部遮阴或沙尘暴等沙漠气候常见工况下，这些方法存在跟踪延迟、稳态振荡及能量提取效率下降等问题。这些缺陷不仅导致能量损失，还会引发充放电曲线不稳定，进而加速电池性能衰退。
为克服这些缺陷，研究者提出了先进的MPPT技术，包括人工神经网络（ANN）、模糊逻辑、粒子群优化（PSO）和滑模控制（SMC）等智能与元启发式方法。这些方法在非线性和不确定环境条件下展现出卓越的适应性、更快的收敛速度以及更强的鲁棒性。诸如P&O–INC等混合算法通过整合传统方法的优势，在实现快速响应和减小振荡方面也显示出良好前景。
Haider Alhusseini等人研究了一种基于自适应粒子群优化的模型预测控制（MPPT）方法，用于提升部分遮荫条件下光伏系统的跟踪精度。其工作表明，与传统MPPT方法相比，智能混合控制策略在克服失配损耗和提升动态性能方面具有显著优势[15]。Lyu Guanghua等人对灰狼优化器（GWO）MPPT技术与传统算法在局部遮荫光伏阵列中的表现进行了对比分析，证明该技术在追踪全局最大功率点及降低失配工况下功率损耗方面具有更优能力[16]。Zoubir Roumila等人研究了含蓄电池储能的混合风/光/柴系统能量管理策略，提出采用模糊逻辑控制器优化功率流动并提升系统可靠性[17]。Samira Heroual等人通过应用元启发式优化技术（包括遗传算法、蚁群优化和灰狼优化[18]）研究混合储能系统的性能提升。Abdulbari Talib Naser等人对光伏系统的元启发式MPPT策略进行了性能评估，重点研究了其在复杂部分遮阴条件和多变读档场景下的有效性[19]。
近年来关于最大功率点跟踪(MPPT)算法的研究广泛探索了混合策略与智能控制方法，旨在提升变辐照度、局部遮阴及动态环境条件下的性能表现。相较于扰动观察法(P&O)和电导增量法(INC)等传统算法，将经典算法与智能或优化方法相结合的混合MPPT技术，在跟踪效率、收敛速度及鲁棒性方面展现出显著提升。Mehmet Yılmaz等学者的最新研究表明...(2025年)的研究展示了一种混合模糊-高斯过程回归最大功率点跟踪(MPPT)方法，能有效降低稳态振荡[20]。其他研究应用深度学习模型在局部遮荫条件下实现MPPT并取得显著成效[21]，同时滑模控制器的运用增强了系统对辐照度波动的鲁棒性[22]。Nursultan Koshkarbay提出了一种光伏系统混合最大功率点跟踪技术，该方法将二分搜索算法与加权叠加吸引算法相结合。所提出的混合MPPT方法具有高效特性，并整合了局部遮荫检测功能，可显著提升光伏系统在可变遮荫条件下的运行性能[23]。V. Balaji针对电池充电应用提出了一种单传感器混合MPPT算法。该混合方法仅通过电池充电电流进行最大功率追踪，并将樽海鞘群算法与传统扰动观察法相结合[24]。
尽管取得了这些进展，但针对完整光伏-电池混合系统框架下传统、混合与智能最大功率点跟踪（MPPT）策略的综合比较研究仍然有限。现有研究大多仅关注独立光伏系统，或忽视了与蓄电池存储的双向能量交互。此外，极少有研究评估MPPT在干旱气候典型实际大气变化条件下的性能表现——此类环境中，灰尘积聚与辐照度波动会显著影响光伏功率提取与电池稳定性。
为填补这一研究空白，本研究对五种最大功率点跟踪（MPPT）技术控制的混合光伏-电池系统进行了详细的性能对比分析，包括扰动观察法（P&O）、电导增量法（INC）、P&O-INC混合法、人工神经网络（ANN）以及基于滑模控制（SMC）的MPPT策略。该系统集成了用于MPP调节的DC-DC升压转换器和用于电池能量管理的双向转换器。研究在MATLAB/Simulink环境中，通过受控辐照度曲线和真实天气条件下的Simulation，确保评估兼具真实性与全面性。
本研究同时采用实验与模拟方法。通过MATLAB/Simulink模拟评估MPPT算法（扰动观察法、电导增量法、混合扰动观察-电导增量法、神经网络及滑模控制）在可控辐照阶跃变化下的动态性能。采用配备校准电压电流传感器的Agilent 34970A数据采集系统，同步采集已实施的屋顶混合光伏-电池系统中的光伏电压电流与电池电压电流数据。实验结果用于验证电池模型及整体系统行为的正确性与真实性，而模拟结果则用于评估相同运行条件下的MPPT技术。
本研究的主要贡献如下：
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开发了完整的光伏-电池混合系统模拟模型，该模型在统一控制框架内整合了五种不同的MPPT控制策略。 - -
通过对比评估MPPT技术在受控及实际辐照度变化条件下的表现，系统分析了跟踪效率、瞬态响应及系统稳定性等关键指标。 - -
实验证明所提出的混合型（扰动观察法-电导增量法）算法具有更快的收敛速度、更低的功率振荡以及更优越的电池稳定性表现。 - -
针对干旱气候应用的验证方法，其中辐照度变异性和积尘构成了关键运行挑战。 - -
本工作的创新性在于将经典MPPT技术与真实光伏-电池系统的实验验证相结合，从而在干旱气候条件下实现更优的动态性能。
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