叢方舟

【摘要】太陽(yáng)能電池發(fā)出的功率不穩(wěn)定，但其必存在一最大功率，為了提高光伏電池的利用率，需要采用一定的控制措施使光伏電池始終工作在最大功率點(diǎn)處。研究方案以獨(dú)立光伏發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象，建立了光伏電池的數(shù)學(xué)仿真模型，并在傳統(tǒng)模糊算法的基礎(chǔ)上，提出一種模糊-PID雙模控制方案，仿真結(jié)果顯示模糊-PID算法與傳統(tǒng)模糊算法相比，消除了在最大功率點(diǎn)處震蕩的問(wèn)題，提高了跟蹤精度。

【關(guān)鍵詞】光伏；最大功率跟蹤；模糊；PID

1.引言

能源是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的血液，而如今能源稀缺，傳統(tǒng)能源消耗殆盡，亟需開發(fā)新能源來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源，而太陽(yáng)能在眾多新能源中以其綠色環(huán)保、可再生、儲(chǔ)量無(wú)窮等優(yōu)勢(shì)，得到了眾多關(guān)注。步入21世紀(jì)，全球光伏產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，裝機(jī)容量大幅度提升，而國(guó)內(nèi)光伏產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了一場(chǎng)中歐光伏貿(mào)易危機(jī)后，充分暴露了國(guó)內(nèi)光伏市場(chǎng)供過(guò)于求的窘境。危機(jī)過(guò)后，我國(guó)政府迅速推出一系列利好政策，拉動(dòng)光伏市場(chǎng)內(nèi)需，旨在改善光伏市場(chǎng)目前的窘境，迎接新一輪的發(fā)展。當(dāng)前，光伏電池生產(chǎn)成本仍舊比較高，光電轉(zhuǎn)換效率較低，為了更有效的利用太陽(yáng)能，提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換效率，采用太陽(yáng)能最大功率跟蹤很有必要[1]。

2.光伏電池的建模與仿真

光伏電池屬于半導(dǎo)體光電器件，光直接輻射到光伏電池上而產(chǎn)生電能。光伏電池的特性可用等效電路來(lái)描述，但由于電路中很多參數(shù)難以確定，文獻(xiàn)[2]給出了面向工程實(shí)際的光伏電池簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型，所謂簡(jiǎn)化模型通常要求僅采用廠家提供的標(biāo)準(zhǔn)條件（光照強(qiáng)度Sref=1000W/m2，電池溫度Tref=25/℃）下光伏電池板技術(shù)參數(shù)短路電流Isc、開路電壓Uoc/、峰值電流Im、峰值電壓Um，就可以得出C1和C2。

然而實(shí)際應(yīng)用中，光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度不會(huì)一直在標(biāo)準(zhǔn)條件下，當(dāng)環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度發(fā)生變化，可由式（1）-（6）得到光伏電池的數(shù)學(xué)模型[3]。

式中T是光伏電池環(huán)境溫度，S是光照強(qiáng)度，a=0.0005A/℃，b=0.5，c=-0.0033V/℃。

根據(jù)上式建立的數(shù)學(xué)模型，利用matlab中的embedded matlab function模塊，建立光伏電池仿真模型，并利用subsystem工具對(duì)模型進(jìn)行封裝。

3.模糊-PID雙模控制算法實(shí)MPPT

光伏電池輸出的功率必存在一最大功率輸出點(diǎn)，為了最大限度的利用太陽(yáng)能，利用控制方法，保證光伏電池始終工作在最大功率點(diǎn)附近的技術(shù)稱為最大功率跟蹤（MPPT）技術(shù)[4]。

光伏系統(tǒng)最大功率跟蹤采用模糊控制：

具有較好的響應(yīng)速度、魯棒性以及自適應(yīng)性，但若僅采用模糊算法可能使工作點(diǎn)很難穩(wěn)定在最大功率點(diǎn)處，產(chǎn)生能量損失，故在模糊算法的基礎(chǔ)上引入傳統(tǒng)PID算法，提高控制精度[5]。

3.1 模糊算法的實(shí)現(xiàn)

3.1.1 確定模糊子集及論域

本次方案模糊算法以模糊控制以第n-1時(shí)刻的占空比調(diào)整步長(zhǎng)△D（n-1）和第n時(shí)刻的功率變化量△P作為控制器的輸入，第n時(shí)刻的占空比調(diào)整步長(zhǎng)△D（n）作為輸出[7]。

隸屬度函數(shù)是模糊控制的應(yīng)用基礎(chǔ)，是否正確地構(gòu)造隸屬度函數(shù)是能否用好模糊控制的關(guān)鍵之一，此處選擇常用的三角形隸屬函數(shù)。

3.1.3 模糊決策表

算法的工作原則如下：若輸出功率增加，則繼續(xù)向原來(lái)步長(zhǎng)調(diào)整方向，否則取相反的方向；離最大功率點(diǎn)較遠(yuǎn)，采用較大步長(zhǎng)以加快跟蹤速度，離最大功率點(diǎn)較近，采用較小的步長(zhǎng)，減少搜索損失，根據(jù)上述工作原則建立模糊決策表。

3.1.4 解模糊方法

將模糊推理得到的模糊輸出變換成精確輸出的過(guò)程就是解模糊過(guò)程，解模糊的方法有重心法、最大隸屬度法、加權(quán)平均法等，此處選用具有較高精度的重心法。

3.2 模糊-PID算法的實(shí)現(xiàn)

4.仿真驗(yàn)證

太陽(yáng)能電池參數(shù)選擇如下：峰值工作電壓17.5V，峰值工作電流3.7A，開路電壓22V，短路電流4.1A，電流溫度系數(shù)0.0005A/℃，電壓溫度系-0.0033V/℃。

利用matlab中signal builder模塊模擬外界光照強(qiáng)度的變化，在0.1s時(shí)，光照強(qiáng)度從300W/m2增加至600W/m2，在0.3s時(shí)，光照強(qiáng)度從600W/m2增至1000W/m2。

5.結(jié)束語(yǔ)

為了提高光伏系統(tǒng)的太陽(yáng)能利用率，改善MPPT控制效果，在原本模糊算法的基礎(chǔ)上，加入了PID算法，提出了模糊-PID雙?？刂扑惴?。通過(guò)建立仿真模型，分別對(duì)模糊算法以及模糊-PID算法進(jìn)行仿真，比較兩種算法的控制效果，仿真結(jié)果表明，模糊-PID算法相較于傳統(tǒng)控制算法，可以迅速感知外界環(huán)境變化，提高了系統(tǒng)跟蹤的速度。

相較于傳統(tǒng)的模糊算法又可以有效改善傳統(tǒng)模糊算法最大功率點(diǎn)附近的震蕩現(xiàn)象，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)

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[4]邵龍，劉觀起，胡婷.光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤方法研究綜述[J].電網(wǎng)與清潔能源，2013，2（2）：80-85.

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