黃 瑞，孫黎霞

（河海大學(xué) 能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京 210098）

基于占空比模糊控制的光伏發(fā)電系統(tǒng)MPPT技術(shù)

黃 瑞，孫黎霞

（河海大學(xué) 能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京 210098）

為了有效地利用太陽能，有必要對光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）控制研究。文中以兩級式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)為研究對象，建立了任意外界環(huán)境下的光伏陣列數(shù)學(xué)模型。由于光伏陣列的非線性輸出特性，將模糊控制思想引入最大功率點(diǎn)跟蹤，提出占空比模糊控制的擾動觀察法的MPPT控制策略，并通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真驗(yàn)證。與傳統(tǒng)的占空比擾動觀察法相比較，該方法能夠更加快速、準(zhǔn)確地跟蹤上太陽能電池的最大功率點(diǎn)。

最大功率點(diǎn)跟蹤；模糊控制；太陽能；光伏發(fā)電系統(tǒng)

太陽能作為一種巨量的可再生能源，是近期急需的能源補(bǔ)充，又是未來能源結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，開發(fā)利用太陽能具有重大的戰(zhàn)略意義[1]。所有光伏發(fā)電系統(tǒng)都希望太陽能光伏陣列在同樣日照、溫度的條件下盡可能大的輸出電能，因此在理論和實(shí)踐上提出了太陽能光伏陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）問題。

目前實(shí)現(xiàn)MPPT的方法有恒定電壓（CVT）法，擾動觀察（P&O）法及增量電導(dǎo)（INC）法等[4]。文中研究光伏發(fā)電系統(tǒng)中的MPPT問題，基于模糊控制理論，即利用模糊集合的基本概念和連續(xù)隸屬度函數(shù)的理論，提出了占空比模糊控制干擾觀察法。通過MATLAB/Simulink建模仿真，實(shí)現(xiàn)在任意外界環(huán)境下最大功率點(diǎn)的跟蹤，并與非模糊控制的占空比干擾觀察法相比較，結(jié)果表明該方法在快速性和穩(wěn)定性方面取得了更好的效果。

1 光伏電池的數(shù)學(xué)建模

光伏電池模型通常要求僅采用廠家提供標(biāo)準(zhǔn)條件（光照強(qiáng)度Sref=1 000 W/m2，電池溫度 Tref=25℃）下的光伏電池板測試參數(shù) Isc、Uoc、Im、Um，并且要在滿足工程精度的情況下盡可能地簡化模型。

簡化的光伏電池的數(shù)學(xué)模型為：

式中，Isc為標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池的短路電流；Uoc為標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池的開路電壓；Im為標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池的最大功率點(diǎn)電流；Um為標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池的最大功率點(diǎn)電壓。因此，只要知道這4個參數(shù)，就可以得到在標(biāo)準(zhǔn)條件下的光伏電池I-V特性曲線。

式中，參數(shù)a、b、c的典型值為：

2 占空比模糊控制實(shí)現(xiàn)MPPT

2.1 算法原理

基于占空比擾動觀察法原理，目標(biāo)量為：光伏陣列的輸出功率P；控制量為：Boost電路的占空比D。

根據(jù)功率值變化量 ΔP（n）=P（n）-P（n-1）和 n-1 時刻的占空比調(diào)整步長ΔD（n-1），決定當(dāng)前時刻的調(diào)整步長大小ΔD（n）。光伏發(fā)電系統(tǒng)的模糊控制原理圖如圖1所示。

圖1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的模糊控制原理圖Fig.1 Schematic diagram of fuzzy control in photovoltaic power generation system

圖1中，輸入ΔP（n）表示第n時刻與前一時刻輸出功率差的實(shí)際值，Δp（n）表示 ΔP（n）對應(yīng)于模糊集論域中的值；輸入ΔD （n-1）表示第n-1時刻占空比D調(diào)整步長的實(shí)際值，Δd（n-1）表示 ΔD（n-1）對應(yīng)于模糊集論域中的值。 輸出 ΔD（n）表示第 n時刻占空比D調(diào)整步長的實(shí)際值，Δd（n）表示ΔD（n）對應(yīng)于模糊集論域中的值；D（n-1）表示第 n-1時刻占空比的實(shí)際值，D（n）表示第n時刻占空比的實(shí)際值，e-Ts為一個單位延遲環(huán)節(jié)，Ke、Ka分別表示功率差和調(diào)整步長的量化因子。

在每一次尋優(yōu)周期開始時，采樣當(dāng)前時刻的輸出功率值 P（n）和前一時刻調(diào)整步長 ΔD（n-1），計(jì)算當(dāng)前時刻 P（n）和前一時刻 P（n-1）的差值 ΔP（n），并對 ΔP（n）和 ΔD（n-1）進(jìn)行量化，得到模糊集論域中的變量 Δp（n）和 Δd（n-1），將其作為模糊控制器的輸入，通過模糊推理得到當(dāng)前時刻的調(diào)整步長Δd（n），經(jīng)重心法反模糊化后，得到控制量占空比調(diào)整步長ΔD（n）的實(shí)際值，再與當(dāng)前時刻的占空比D（n-1）相加得到下一時刻的占空比D（n），調(diào)整光伏陣列的輸出電壓和功率，然后就進(jìn)入下一次的尋優(yōu)周期。不斷重復(fù)上述過程，直到輸出功率差ΔP（n）達(dá)到精度要求，即，到達(dá)了光伏系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)。

2.2 算法實(shí)現(xiàn)

2.2.1 確定輸入和輸出變量的模糊子集及論域

將語言變量分別定義為8個和6個模糊子集[6]，即Δp={NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}；Δd={NB，NM，NS，PS，PM，PB}。 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，正大等模糊概念。并將論域規(guī)定為 13 個等級，即：Δp={-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}；Δd={-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}。

2.2.2 確定隸屬函數(shù)

選擇常用的三角形隸屬函數(shù)，占空比調(diào)整步長Δd和功率差Δp的隸屬度函數(shù)分別如圖2所示。

圖2 調(diào)整步長Δd和功率差Δp的隸屬函數(shù)Fig.2 Membership function of Δd and Δp

2.2.3 模糊決策表

根據(jù)占空比擾動觀察法的原理，當(dāng)前時刻的占空比調(diào)整步長ΔD（n）是由功率差ΔP和前一時刻的占空比調(diào)整步長ΔD（n-1）的變化量決定的。依據(jù)光伏陣列P-V特性曲線的分析，并考慮外界環(huán)境因素對光伏陣列輸出特性的影響，得到以下調(diào)整占空比步長ΔD（n-1）的原則：

1）如果輸出功率增加了，則繼續(xù)按原來步長方向調(diào)整，否則，向相反方向調(diào)整；

2）在最大功率點(diǎn)附近時，采用較小的調(diào)整步長，減少跟蹤時的功率損失；離最大功率點(diǎn)較遠(yuǎn)時，采用較大的調(diào)整步長，以加快跟蹤速度。

3）當(dāng)溫度和光照強(qiáng)度等外界因素突然變化使得光伏陣列的輸出功率發(fā)生較大變化時，系統(tǒng)能迅速地作出反應(yīng)。

遵循上述原則，應(yīng)用If A and B then C的模糊規(guī)則，模糊規(guī)則表如表1所示。

表1 MPPT模糊控制規(guī)則表Tab.1 MPPT fuzzy control rules

2.2.4 反糊方法

在模糊控制編輯器中，模糊推理采用成熟且容易成功實(shí)現(xiàn)的 Mamdani推理法，“交”方法為 min，“并”方法為 max，推理方法為min，聚類方法為max，反模糊方法選擇具有較高精度的重心法[7]，如圖3所示。

圖3 模糊控制器屬性編輯界面Fig.3 Attribute edit interface of fuzzy controller

3 仿真分析

外界環(huán)境條件為：光照強(qiáng)度S=1 000 W/m2，環(huán)境溫度T=25 ℃。 負(fù)載阻值 R=50 Ω。 量化因子：Ka＝0.005，Ke＝2.0。 采用固定步長為0.001，仿真器設(shè)置為ode3，運(yùn)行時間為1 s。得到功率P和占空比D變化波形如圖4所示。

圖4 仿真輸出波形圖Fig.4 Output waveform of power P and duty ratio D

從圖 4（a）的輸出功率仿真波形可以得知：在Pm=157.3 W，Dm=0.638，t=0.039 s左右，光伏陣列就工作在最大功率點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了最大功率點(diǎn)跟蹤，并且功率波形平衡光滑，幾乎沒有振蕩。仿真結(jié)果表明了模糊控制方法可以使光伏系統(tǒng)快速平穩(wěn)地跟蹤到最大功率點(diǎn)。

模擬外界環(huán)境變化，光照強(qiáng)度在1 s時由800 W/m2變?yōu)? 000 W/m2，環(huán)境溫度在2 s時由25℃變?yōu)?℃，仿真時間為3 s，其他仿真參數(shù)設(shè)置不變，仿真得到的功率和占空比波形如圖5所示；圖6為相同外界條件下，非模糊控制占空比擾動觀察法功率和占空比的輸出波形。

圖5 模糊控制仿真輸出波形Fig.5 Output waveforms using fuzzy control

圖6 非模糊控制仿真輸出波形Fig.6 Output waveforms without fuzzy control

由圖5和圖6可以看出，當(dāng)光照強(qiáng)度為1 000 W/m2，環(huán)境溫度為25℃時，采用模糊控制法，系統(tǒng)在0.18 s就跟蹤上了最大功率點(diǎn)，達(dá)到了穩(wěn)定，而采用非模糊控制，系統(tǒng)在0.55 s才跟蹤上最大功率點(diǎn)；當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化時，模糊控制法能夠快速跟蹤到新的最大功率點(diǎn)，波形到達(dá)穩(wěn)態(tài)，沒有劇烈振蕩，而非模糊控制法達(dá)到穩(wěn)定時出現(xiàn)了劇烈的振蕩。通過比較可以得出采用模糊控制的干擾觀察法可以獲得更好的性能。

4 結(jié) 論

鑒于光伏電池的非線性特性，針對光伏發(fā)電系統(tǒng)MPPT問題提出了將模糊控制思想應(yīng)用到最大功率跟蹤的控制中，建立了一種基于擾動觀察法的模糊控制策略的模型，該模型不需要精確的內(nèi)部電路特性和相關(guān)參數(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)光伏陣列的最大功率點(diǎn)跟蹤，通過仿真驗(yàn)證了該控制算法在快速性和穩(wěn)定性方面具有更優(yōu)的控制性能。

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Study on the MPPT approaches in photovoltaic system based on fuzzy control

HUANG Rui，SUN Li-xia
（College of Energy and Electrical Engineering， Hohai University， Nanjing 210098， China）

In order to utilize solar energy effectively，it is necessary to study on Maximum Power Point Tracking （MPPT） in photovoltaic power generation system.In this paper，double-stage photovoltaic power generation system is studied and the mathematical model of photovoltaic array is established under any arbitrary environment.Due to the nonlinear output characteristic of photovoltaic array，fuzzy control is introduced to realize MPPT.It is presented perturb and observe （P&O）of duty cycle for fuzzy control in MPPT control strategy.The simulation is carried out based on the proposed algorithm.Compared with the conventional duty cycle of P&O method，it can track the maximum power point quickly and accurately

MPPT； fuzzy control； solar energy； photovoltaic power generation system

Tk513.4

A

1674－6236（2013）07-0101-04

2012-11-13稿件編號201211094

自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（51137002）；江蘇省基金項(xiàng)目（BK2011026）

黃 瑞（1986—），女，江蘇邳州人，碩士研究生。研究方向：光伏發(fā)電技術(shù)。