孟祥萍,冷 淼,張 紅
(1.長春工程學(xué)院, 電氣與信息工程學(xué)院, 吉林 長春 130012;2.吉林省配電自動化工程研究中心, 吉林 長春 130012;3.長春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院, 吉林 長春 130012)
?
光伏電池MPPT模糊控制策略
孟祥萍1,2,冷淼3*,張紅1,2
(1.長春工程學(xué)院, 電氣與信息工程學(xué)院, 吉林 長春130012;2.吉林省配電自動化工程研究中心, 吉林 長春130012;3.長春工業(yè)大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院, 吉林 長春130012)
對光伏電池最大功率點(diǎn)跟蹤問題(MPPT)提出了模糊控制算法,并利用MATLAB進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明,該算法在最大功率點(diǎn)處轉(zhuǎn)換效率較高。
光伏電池;MPPT; 模糊控制;MATLAB
一次能源的日益枯竭及由一次能源使用所帶來的環(huán)境污染問題日益嚴(yán)重,這加快了人們對二次能源的開發(fā)與利用,光伏發(fā)電被認(rèn)為清潔、安全、可靠、技術(shù)相對成熟,因此,近幾年來光伏發(fā)電成為研究的熱點(diǎn)問題[1-3]。光伏電池的輸出功率不僅受自身因素影響,而且與光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度及其所接負(fù)載等外部因素有關(guān),能否實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)光電轉(zhuǎn)換效率的最大化,是整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。采用最大功率點(diǎn)跟蹤算法可以使系統(tǒng)輸出功率最大化,如文獻(xiàn)[4]提出的恒壓法實(shí)施簡單、性能穩(wěn)定,但因環(huán)境溫度和光伏電池自身溫度變化會導(dǎo)致最大功率點(diǎn)處的電壓值發(fā)生偏移;文獻(xiàn)[5]提出的擾動觀察法被測參數(shù)少,控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,控制算法較易實(shí)現(xiàn),但其控制目標(biāo)比較盲目,由于不斷進(jìn)行擾動,光伏電池的工作點(diǎn)總在最大功率點(diǎn)附近不斷變化,導(dǎo)致一定的功率損失;文獻(xiàn)[6]提出的電導(dǎo)增量法控制精度較高,響應(yīng)速度快,光伏電池的電壓能夠以較平穩(wěn)的方式跟蹤變化,而且穩(wěn)態(tài)的振蕩也比擾動觀測法小,但其對控制系統(tǒng)的硬件要求較高,特別是對傳感器的精度和系統(tǒng)各個部分的響應(yīng)速度要求較高。由于光伏電池的具體數(shù)學(xué)模型并不明確,這使得跟蹤系統(tǒng)隨著外界環(huán)境的變化其輸出具有較高的模糊性,為此,文中采用模糊控制算法,并在Simulink中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的可行性。
1.1光伏電池的數(shù)學(xué)模型
光伏電池是一種利用光生伏特效應(yīng)將光能轉(zhuǎn)化為電能的器件,根據(jù)電路理論,等效電路模型如圖1所示[7]。
圖1 光伏電池等效電路模型
根據(jù)光伏電池等效電路,結(jié)合工程實(shí)際設(shè)光伏電池的輸出電壓為V,輸出電流為I,于是
(1)
最大功率點(diǎn)處有V=Vm,I=Im,于是
(2)
(3)
(4)
通過廠商提供的Vm、Im、Voc、Isc四個參數(shù),即可求出C1、C2。當(dāng)外界條件與標(biāo)準(zhǔn)參考條件不一致時,其輸出特性會發(fā)生偏移,設(shè)偏移后的光伏電池的輸出電壓為V′,輸出電流為I′,于是
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
式中:Vm——最大功率點(diǎn)處電壓,V;
Im——最大功率點(diǎn)處電流,A;
Voc——開路電壓,V;
Isc——短路電流,A;
T——環(huán)境溫度,℃;
Tref——標(biāo)準(zhǔn)參考溫度,25 ℃;
S——實(shí)際光照強(qiáng)度,W/m2;
Sref——標(biāo)準(zhǔn)參考光照強(qiáng)度,1 000W/m2;
α——電流溫度系數(shù),A/℃;
β——電壓溫度系數(shù),V/℃;
Rs——光伏電池內(nèi)部等效串聯(lián)電阻,Ω。
對于單晶硅太陽能電池實(shí)測α=0.001 2 Isc,β=0.005 Voc,文中采用的電池板技術(shù)參數(shù)見表1。
表1 標(biāo)準(zhǔn)參考條件下光伏電池的技術(shù)參數(shù)
1.2光伏電池輸出特性
通過上述分析,可在Matlab/Simulink中建立光伏電池仿真模型,如圖2所示。
圖2 光伏電池Matlab/Simulink模型
利用Matlab強(qiáng)大的封裝功能將上述模型進(jìn)行子系統(tǒng)封裝,然后在Matlab/Simulink中建立光伏電池輸出特性仿真模型,如圖3所示。
圖3 光伏電池輸出特性仿真模型
設(shè)置仿真時間為60s,采用ode45算法分別進(jìn)行了外界條件不同的4組仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果如圖4所示。
(a) 相同溫度不同光照強(qiáng)度的I-U曲線(T= 25 ℃)
(b) 相同光照強(qiáng)度不同溫度的I-U曲線(S=1 000 W/m2)
(c) 相同溫度不同光照強(qiáng)度的P-U曲線(T=25 ℃)
(d) 相同光照強(qiáng)度不同溫度的P-U曲線(S=1 000 W/m2)
從圖4(a)可以看出,光照強(qiáng)度對短路電流影響顯著,而開路電壓隨光照強(qiáng)度的升高略有增大;從圖4(b)可知,溫度對開路電壓影響顯著,而短路電流隨溫度的只是略有增加;圖4(a)、(b)的變化趨勢相似,在右側(cè)電壓較高區(qū)域,光伏電池可視為一系列不同等級的電壓源,具有明顯的低內(nèi)阻特性,在左側(cè)電壓較低區(qū)域內(nèi),光伏電池可視為一系列不同等級的電流源,具有明顯的高電阻特性。從圖4(c)可以得到,當(dāng)溫度相同時,輸出功率隨光照強(qiáng)度的增大而增大;圖4(d)表明,同一光照強(qiáng)度下,輸出功率隨溫度的升高反而下降。圖4(c)、(d)同時說明無論外界環(huán)境如何變化,光伏電池都存在一個特定的最大功率點(diǎn),因此,運(yùn)用MPPT控制算法可以實(shí)現(xiàn)光伏電池輸出功率的最大化。
2.1MPPT原理
通過上面的分析可知,光伏電池的輸出特性呈非線性的特點(diǎn),并受外部環(huán)境因素影響顯著,既使光照強(qiáng)度與環(huán)境溫度保持不變,光伏電池的輸出功率也會隨負(fù)載的變化而變化。理論上只要光伏電池阻抗與負(fù)載阻抗完全匹配,即可實(shí)現(xiàn)光伏電池輸出功率的最大化。因此,要提高光伏發(fā)電池的轉(zhuǎn)換效率,就必須實(shí)時改變其所接外部負(fù)載,這一過程稱之為最大功率點(diǎn)追蹤,即MPPT原理。
2.2MPPT控制算法
傳統(tǒng)的控制方法如恒壓法、擾動觀察法、電導(dǎo)增量法等不能兼顧跟蹤速度和控制精度,而且當(dāng)外部環(huán)境變化較大時會造成一定的功率損失?,F(xiàn)代智能控制技術(shù)如模糊控制算法對于數(shù)學(xué)模型未知或知之甚少、非線性時變的復(fù)雜控制系統(tǒng)有良好的控制效果。文中提出的模糊控制策略是基于占空比擾動的MPPT控制方法[8],根據(jù)調(diào)整后功率變化的方向來改變占空比步長的擾動方向,它通過調(diào)節(jié)Boost電路PWM的占空比D來改變負(fù)載阻抗值,使其與光伏電池的輸出阻抗完全匹配,其原理圖如圖5所示。
圖5負(fù)載阻抗變換原理圖
根據(jù)電力電子學(xué)理論,設(shè)變換后的負(fù)載為R′,則
文中直接把占空比步長作為唯一控制變量,不僅簡化了控制器的結(jié)構(gòu),同時降低了系統(tǒng)運(yùn)行成本。
3.1確定輸入輸出語言變量
基于占空比擾動觀察法的原理,將模糊控制器的結(jié)構(gòu)設(shè)定為二維模糊控制器,控制器結(jié)構(gòu)如圖6所示。
圖6二維模糊控制器結(jié)構(gòu)框圖
圖中把光伏電池第n時刻與第n-1時刻的輸出功率差值e(n)和第n-1時刻的占空比步長值A(chǔ)(n-1)分別作為模糊控制器的兩個輸入語言變量,把第n時刻的占空比步長值a(n)作為模糊控制器的輸出語言變量,其中Ke為量化因子,Ka為比例因子。
3.2確定語言變量的論域和語言取值
通過量化因子Ke和比例因子Ka將連續(xù)的輸入和輸出語言變量論域映射到由有限整數(shù)組成的離散模糊論域,E(n)的論域定義為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},A(n-1)和A(n)的論域定義為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,+1,+2,+3,+4,+5,+6},E(n)對應(yīng)的語言取值劃分為{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}八檔,A(n-1)和A(n)對應(yīng)的語言取值劃分為{NB,NM,NS,PS,PM,PB}六檔,其中NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB分別表示負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,負(fù)零,正零,正小,正中,正大模糊概念[9]。
3.3確定各語言取值的隸屬函數(shù)
針對太陽能電池輸出特性非線性化的特點(diǎn),選擇三角形隸屬函數(shù)作為各語言取值的隸屬函數(shù)。由三角形形狀可知離原點(diǎn)越近曲線越陡峭,這樣便于提高系統(tǒng)的分辨率,離原點(diǎn)越遠(yuǎn)曲線越平緩,這樣便于提高系統(tǒng)的跟蹤速度。功率差值E(n)和占空比步長值A(chǔ)(n-1)、A(n)的隸屬函數(shù)如圖7所示。
(a) 功率變化量E(n)的隸屬函數(shù) (b) 占空比步長A(n-1)的隸屬函數(shù)
(c) 占空比步長A(n)的隸屬函數(shù)
3.4模糊規(guī)則庫的描述
根據(jù)光伏電池輸出功率P和Boost電路PWM占空比D之間的關(guān)系,模糊規(guī)則庫的制定需滿足以下3個條件:
1)如果輸出功率P增大,則沿原來的擾動方向調(diào)整占空比步長值,否則沿相反方向調(diào)整;
2)離最大功率點(diǎn)較遠(yuǎn)時,采用較大步長逼近最大功率點(diǎn),以加快跟蹤速度;相反,則采用較小步長逼近最大功率點(diǎn),以減少搜索損失;
3)當(dāng)外界條件如光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度發(fā)生變化時,系統(tǒng)能夠迅速做出反應(yīng)。滿足以上3條規(guī)則的模糊規(guī)則庫見表2[10]。
表2 模糊控制規(guī)則表
3.5解模糊化
在模糊邏輯控制工具箱中選擇Mamdani型推理算法,解模糊方法選擇重心法,重心法解模糊所確定的清晰點(diǎn)y*是模糊集B′的隸屬度函數(shù)所涵蓋區(qū)域的重心[11],即
(10)
式中:∫v——常規(guī)積分,V?R;
μB′(y)——隸屬函數(shù)。
4.1仿真模型
在Matlab/Simulink中建立基于占空比擾動的模糊控制MPPT仿真模型,如圖8所示。
圖8基于占空比擾動的模糊控制MPPT仿真模型
4.2仿真結(jié)果
參數(shù)設(shè)置:設(shè)外部負(fù)載RL=32 Ω,Transport Delay模塊延遲時間設(shè)置為0.05 s,經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)量化因子Ke取值0.1,比例因子Ka取值1/70,將標(biāo)準(zhǔn)參考條件的光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度置換成兩個階躍信號模擬外界環(huán)境變化,模擬光照強(qiáng)度在3 s時由900 W/m2變化到1 000 W/m2,環(huán)境溫度在4 s時從25 ℃變化至-25 ℃,仿真時間設(shè)置為10 s,解算器算法為Fixed-Step Discrete,步長設(shè)置為0.02 s,仿真結(jié)果如圖9所示。
從圖9可知,當(dāng)光照強(qiáng)度發(fā)生變化時,光伏電池輸出功率重新達(dá)到了最大值的時間約為0.1 s;當(dāng)溫度發(fā)生變化時,光伏電池輸出功率幾乎立刻到達(dá)新穩(wěn)態(tài)。綜上所述,當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時,運(yùn)用模糊控制策略能使光伏電池迅速跟蹤到最大功率點(diǎn),并且達(dá)到新穩(wěn)態(tài)后輸出功率幾乎沒有出現(xiàn)振蕩,這表明運(yùn)用模糊控制算法取得了良好的靜態(tài)、動態(tài)跟蹤效果。
圖9 光照強(qiáng)度和溫度變化時的輸出功率P波形
為了提高光伏電池光電轉(zhuǎn)換效率,使其工作在最大功率點(diǎn)處,針對光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出特性進(jìn)行了建模分析,并提出了一種基于占空比擾動的模糊控制策略,把占空比步長作為唯一控制量,根據(jù)輸出功率變化的幅度對占空比步長進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用模糊控制算法進(jìn)行光伏發(fā)電系統(tǒng)MPPT控制取得了良好的控制效果。
[1]丁明,王偉勝,王秀麗,等.大規(guī)模光伏發(fā)電對電力系統(tǒng)影響綜述[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2014,34(1):1-14.
[2]陳圓圓,盧秀和,薛鵬,等.基于復(fù)和控制的單相光伏逆變電源的研究[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2001,32(1):14-19.
[3]張?zhí)扈?新穎單相光伏并網(wǎng)逆變系統(tǒng)的仿真研究[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2008,29(4):414-419.
[4]熊遠(yuǎn)生,俞立,徐建明.固定電壓法結(jié)合擾動觀察法在光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤控制中應(yīng)用[J].電力自動化設(shè)備,2009,29(6):85-88.
[5]劉邦銀,段善旭,劉飛,等.基于改進(jìn)擾動觀察法的光伏陣列最大功率點(diǎn)跟蹤[J].電工技術(shù)學(xué)報,2009,24(6):91-94.
[6]Cihchiang H, Chihming S. Study of maximum power tracking techniques and control of DC/DC converters for photovoltaic power system[C]//The 29th IEEE Annual Conference on Power Electronics Specialists, Germany: IEEE,1998:86-93.
[7]蘇建徽,余世杰,趙為,等.硅太陽電池工程用數(shù)學(xué)模型[J].太陽能學(xué)報,2001,22(4):409-412.
[8]Efichioskoutroulis, Kostaskalaltzkis, Voulgarisc. Development of microcontroller-based photoltaic maximum power point tracking control system[J]. IEEE Transaction on Power Electronics,2001,16(1):46-54.
[9]葉秋香.光伏電池最大功率跟蹤器的模糊控制及其應(yīng)用[D].上海:東華大學(xué),2006.
[10]黃克亞.光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤算法研究及實(shí)現(xiàn)[D].蘇州:蘇州大學(xué),2010.
[11]趙爭鳴,陳劍,孫曉瑛.太陽能光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2012.
MPPT fuzzy control for photovoltaic cells
MENG Xiangping1,2,LENG Miao3*,ZHANG Hong1,2
(1.School of Electrical Engineering & Information Technology, Changchun Institute of Technology, Changchun 130012, China;2.JilinProvinceDistributionAutomationEngineeringResearchCenter,Changchun130012,China;3.SchoolofElectrical&ElectronicEngineering,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,China)
Forthemaximumpowerpointtracking(MPPT)tophotovoltaiccells,afuzzycontrolalgorithmisputforwardandtestedwithMATLAB.Thesimulationresultsshowthattheconversionefficiencyofthesystemisimprovedatthemaximumpowerpoint.
photovoltaiccell;MPPT;fuzzycontrol;MATLAB.
2016-04-23
吉林省發(fā)展和改革委員會研究項目(20131188-31)
孟祥萍(1961-),女,漢族,吉林長春人,長春工程學(xué)院教授,博士,主要從事智能控制理論及電力系統(tǒng)安全性優(yōu)化應(yīng)用方向研究,E-mail:mxp_1961@163.com. *通訊作者:冷淼(1991-),男,漢族,湖北云夢人,長春工業(yè)大學(xué)碩士研究生,主要從事分布式電源能量管理與預(yù)測方向研究,E-mail:798919503@qq.com.
10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2016.4.13
TM615
A
1674-1374(2016)04-0379-08