基于模糊控制的光伏系統(tǒng)MPPT

陳廣華 楊海柱

（河南理工大學電氣工程與自動化學院，河南 焦作 454003）

1 引言

光伏發(fā)電具有無污染、無噪聲、取之不盡用之不竭等優(yōu)點，越來越受到關注，在未來的供電系統(tǒng)中將占有重要的地位。制約光伏系統(tǒng)發(fā)展的主要因素是初期投資費用和能量轉換效率。解決這些問題必須提高光伏陣列的光電轉換效率和使其輸出功率最大化。

2 太陽能電池陣列特性

（1）太陽能電池的等效電路（見圖1）。

（2）太陽能電池是一種光電轉換的半導體裝置，其產生的電壓和電流分別受溫度和光照強度的影響。當受光照射的太陽能電池接上負載時，光生電流流經負載，并在負載兩端建立起端電壓。這時太陽能電池的工作情況可用圖1所示的等效電路來描述。

圖1 太陽能電池等效電路

（3）太陽能電池的輸出功率

當流進負載R0的電流為I0，負載的端電壓為V0時，由太陽能電池的等效電路圖可以得到如下的解

析式

式中，Ig為光生電流；Id為二極管飽和電流；q為電荷電量（l×10-19庫侖）；A為二極管因子；K為波爾茲曼常數(shù)（1.38×10-23焦耳/度）；T 為開氏溫度（K）；V0為電池的輸出電壓；I0為電池的輸出電流；Rs為等效串聯(lián)電阻；Rsh為等效并聯(lián)電阻。

且有輸出端電壓：V0=I0R0

可得太陽能電池的輸出功率

當負載R0從0變化到無窮大時，即可畫出如圖2所示的太陽能電池負載特性曲線。

圖2 太陽能電池的輸出特性

由上式和等效電路可知日照強度和電池結溫是影響太陽能電池陣列功率輸出的最重要參數(shù)，圖 3表示出了太陽能電池的溫度特性，如圖所示太陽能電池的開路電壓隨溫度的升高而下降，短路電流隨溫度的升高而升高，電池的輸出功率總的來看隨溫度的升高而下降。

圖3 太陽能電池的溫度特性

3 MPPT原理和控制算法

（1）MPPT原理

MPPT實質上是一個尋優(yōu)過程，通過實時檢測光伏系統(tǒng)的輸出電壓和電流來確定當前工作點與最大功率點的位置關系，然后控制電壓向最大功率點對應的電壓Vm靠近，直到到達峰值功率點為止。如果電壓繼續(xù)向原來方向變化會引起功率下降，則向反方向調整，最后可控制電壓在最大功率點附近一定范圍內來回擺動。

（2）MPPT控制算法

常用的最大功率跟蹤控制算法有恒電壓跟蹤算法（CVT）、干擾觀察法（P&O）、增量電導法（IC）等。

CVT方式具有控制簡單、可靠性高、穩(wěn)定性好、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，但是光伏陣列最大功率點對應的電壓會隨環(huán)境溫度的變化而變化，對于四季溫差和日溫差環(huán)境較大的地區(qū)，該方法不能實時跟蹤光伏陣列的最大功率點。干擾觀察法（P&O）的原理是每隔一定時間增加或減少光伏陣列輸出電壓，并觀測之后其輸出功率變化方向，來決定下一步的控制信號。該方法雖然算法簡單且易于硬件實現(xiàn)，但相應速度較慢，跟蹤步長的設定無法兼顧跟蹤精度和相應速度，在特定情況下還會出現(xiàn)誤判，只適用于日照強度變化緩慢的場合。增量電導法（IC）是通過比較輸出電導的變化量和瞬時電導值的大小來決定參考電壓的變化方向。dI/dV＞-I/V參考電壓向著增大的方向變化，dI/dV＜-I/V參考電壓向著減小的方向變化，dI/dV=-I/V參考電壓保持不變。該方法能夠適應日照強度的快速變化，控制精度高，dI/dV量值很小，對傳感器的精度要求很高，實現(xiàn)起來相對困難。

4 模糊控制的基本原理

（1）模糊控制器的輸入量和輸出量

根據(jù)干擾觀察法（P&O）的基本原理，取系統(tǒng)的目標函數(shù)為輸出功率，控制變量為占空比 D。根據(jù)功率值的變化量和前一時刻的占空比來決定此刻的調整步長大小。模糊控制器第n時刻的輸入量為光伏系統(tǒng)第n時刻功率值的變化量和第n-1時刻占空比的步長，第n時刻的輸出量為第n時刻的占空比步長。

（2）確定輸入量和輸出量的模糊子集和論域

將功率變化量 ep(n)和占空比步長 ed(n)分別用量化因子量化，然后映像到模糊集合論域Ed和Ep。Ed和Ep分別定義為8個和6個模糊子集。

Ep={NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}

Ed={NB，NM，NS，PS，PM，PB}

其中，NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB分別表示的模糊概念為：負大，負中，負小，負零，正零，正小，正中，正大。模糊集合論域離散的數(shù)字集合表示為

Ep={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0，1，2，3，4，5，6}

Ed={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1，2，3，4，5，6}

（3）隸屬度函數(shù)

根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)特點，選擇三角形作為隸屬度函數(shù)的形狀，曲線距離遠點越近越陡，便于提高分辨率，距離原點越遠越緩，便于提高跟蹤速度。功率差Ep和占空比步長Ed的隸屬度函數(shù)分別如圖4，如圖5所示。

圖4 功率誤差隸屬度函數(shù)

圖5 占空比步長隸屬度函數(shù)

（4）模糊決策表

根據(jù)光伏系統(tǒng)輸出功率P和占空比D之間的關系，可以得到以下原則：

1）最大功率點較遠處，采用較大步長，以加快跟蹤速度；最大功率點附近，采用較小步長，以減少搜索損失。

2）如果輸出功率增加，則繼續(xù)向原擾動方向調整，否則向相反方向調整。

3）溫度、日照強度等因素發(fā)生變化導致功率發(fā)生較大變化時，系統(tǒng)能迅速作出反應。

有上述原則，可以得到模糊控制規(guī)則表（表 1所示），由 Matlab得到模糊控制規(guī)則視圖（如圖 6所示）。

表1 模糊控制規(guī)則表

圖6 模糊控制規(guī)則視圖

5 仿真實驗

（1）光伏陣列仿真模型

根據(jù)光伏陣列數(shù)學模型，通過Matlab/Simulink建立太陽能電池模型（如圖7所示）。

圖7 光伏陣列仿真模型

仿真結果擇其例如圖8～9所示，從中可以看出該模型能較好地模擬太陽能電池的特性。

圖8 T=25℃，R=800W/m2參數(shù)下的P-V曲線

圖9 T=25℃,R=1000W/m2參數(shù)下的P-V曲線

（2）模糊控制仿真模型（如圖7所示）

圖10 模糊控制仿真模型

（3）仿真結果

光伏電池參數(shù)為：表面溫度25℃，經反復試驗，量化因子分別取0.01，0.1，采用ode23tb算法，仿真時間10s。光伏系統(tǒng)的仿真結果如圖8和圖9所示。

圖11 電池陣列輸出功率、電壓和電流變化過程(P&O)

圖12 電池陣列輸出功率、電壓和電流變化過程（模糊控制）

圖11和圖12分別是采用傳統(tǒng)的擾動觀察法和采用模糊控制過程中太陽能電池陣列的輸出電壓、輸出電流以及輸出功率的變化過程。其中最上面的是功率變化曲線，在仿真過程中太陽能電池陣列的輸出功率從0W增加到最大功率135W然后又降到118W，輸出電壓從75V變化到45V，電流從0.5A變化到2.6A，然后通過 MPPT算法使系統(tǒng)工作在當前的最佳工作點。仿真結果系統(tǒng)的最大功率輸出為135W，其對應的開關管占空比值為0.708，此時的太陽能電池陣列的輸出電壓和電流分別為59V和2.3A。圖10的跟蹤功率變化速度明顯比圖9快，即能更快速跟蹤光強變化，電壓電流的波動也有明顯的減小。

6 結論

本文針對光伏電池的非線性和對環(huán)境溫度、日照的敏感特點，將模糊控制應用到設計的光伏系統(tǒng)最大功率點的跟蹤控制中。將占空比步長作為控制變量，根據(jù)輸出功率變化幅度對占空比進行自適應調節(jié)。仿真結果表明，采用模糊控制的光伏發(fā)電系統(tǒng)能高效快速跟蹤光伏陣列的最大功率點。

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