孟祥萍，冷　淼，張　紅

(1.長春工程學院, 電氣與信息工程學院， 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 電氣與電子工程學院, 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.長春工程學院, 電氣與信息工程學院， 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 電氣與電子工程學院, 吉林 長春130012)

對光伏電池最大功率點跟蹤問題(MPPT)提出了模糊控制算法，并利用MATLAB進行了仿真。結果表明,該算法在最大功率點處轉(zhuǎn)換效率較高。

光伏電池；MPPT； 模糊控制；MATLAB

0　引　言

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)電被認為清潔、安全、可靠、技術相對成熟，因此,近幾年來光伏發(fā)電成為研究的熱點問題[1-3]。光伏電池的輸出功率不僅受自身因素影響，而且與光照強度、環(huán)境溫度及其所接負載等外部因素有關，能否實現(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)的關鍵所在。采用最大功率點跟蹤算法可以使系統(tǒng)輸出功率最大化，如文獻[4]提出的恒壓法實施簡單、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致最大功率點處的電壓值發(fā)生偏移；文獻[5]提出的擾動觀察法被測參數(shù)少，控制系統(tǒng)結構簡單，控制算法較易實現(xiàn)，但其控制目標比較盲目，由于不斷進行擾動，光伏電池的工作點總在最大功率點附近不斷變化，導致一定的功率損失；文獻[6]提出的電導增量法控制精度較高，響應速度快，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)各個部分的響應速度要求較高。由于光伏電池的具體數(shù)學模型并不明確，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中進行了仿真實驗，實驗結果表明該算法的可行性。

1　光伏電池的輸出特性

1.1光伏電池的數(shù)學模型

光伏電池是一種利用光生伏特效應將光能轉(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，結合工程實際設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。當外界條件與標準參考條件不一致時，其輸出特性會發(fā)生偏移，設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——最大功率點處電壓，V；

Im——最大功率點處電流，A；

Voc——開路電壓，V；

Isc——短路電流，A；

T——環(huán)境溫度，℃；

Tref——標準參考溫度,25 ℃；

S——實際光照強度，W/m2；

Sref——標準參考光照強度,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測α=0.001 2 Isc，β=0.005 Voc，文中采用的電池板技術參數(shù)見表1。

表1　標準參考條件下光伏電池的技術參數(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強大的封裝功能將上述模型進行子系統(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

設置仿真時間為60s，采用ode45算法分別進行了外界條件不同的4組仿真實驗，仿真結果如圖4所示。

(a) 相同溫度不同光照強度的I-U曲線(T= 25 ℃)

(b) 相同光照強度不同溫度的I-U曲線(S=1 000 W/m2)

(c) 相同溫度不同光照強度的P-U曲線(T=25 ℃)

(d) 相同光照強度不同溫度的P-U曲線(S=1 000 W/m2)

從圖4(a)可以看出，光照強度對短路電流影響顯著,而開路電壓隨光照強度的升高略有增大；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，當溫度相同時，輸出功率隨光照強度的增大而增大；圖4(d)表明，同一光照強度下，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，因此，運用MPPT控制算法可以實現(xiàn)光伏電池輸出功率的最大化。

2　 光伏電池MPPT原理

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，并受外部環(huán)境因素影響顯著，既使光照強度與環(huán)境溫度保持不變，光伏電池的輸出功率也會隨負載的變化而變化。理論上只要光伏電池阻抗與負載阻抗完全匹配，即可實現(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，就必須實時改變其所接外部負載，這一過程稱之為最大功率點追蹤，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、電導增量法等不能兼顧跟蹤速度和控制精度，而且當外部環(huán)境變化較大時會造成一定的功率損失。現(xiàn)代智能控制技術如模糊控制算法對于數(shù)學模型未知或知之甚少、非線性時變的復雜控制系統(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負載阻抗變換原理圖

根據(jù)電力電子學理論，設變換后的負載為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構，同時降低了系統(tǒng)運行成本。

3　 模糊控制器的設計

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，將模糊控制器的結構設定為二維模糊控制器，控制器結構如圖6所示。

圖6二維模糊控制器結構框圖

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(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分別表示負大，負中，負小，負零，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，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越近曲線越陡峭，這樣便于提高系統(tǒng)的分辨率，離原點越遠曲線越平緩，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(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)離最大功率點較遠時，采用較大步長逼近最大功率點，以加快跟蹤速度；相反，則采用較小步長逼近最大功率點，以減少搜索損失；

3)當外界條件如光照強度、環(huán)境溫度發(fā)生變化時，系統(tǒng)能夠迅速做出反應。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　 仿真分析

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仿真結果

參數(shù)設置：設外部負載RL=32 Ω，Transport Delay模塊延遲時間設置為0.05 s，經(jīng)反復實驗量化因子Ke取值0.1，比例因子Ka取值1/70，將標準參考條件的光照強度和環(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 ℃，仿真時間設置為10 s，解算器算法為Fixed-Step Discrete，步長設置為0.02 s，仿真結果如圖9所示。

從圖9可知，當光照強度發(fā)生變化時，光伏電池輸出功率重新達到了最大值的時間約為0.1 s；當溫度發(fā)生變化時，光伏電池輸出功率幾乎立刻到達新穩(wěn)態(tài)。綜上所述，當外部環(huán)境發(fā)生變化時，運用模糊控制策略能使光伏電池迅速跟蹤到最大功率點，并且達到新穩(wěn)態(tài)后輸出功率幾乎沒有出現(xiàn)振蕩，這表明運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　光照強度和溫度變化時的輸出功率P波形

5　結　語

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處，針對光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出特性進行了建模分析，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行自適應調(diào)整。仿真實驗結果表明，采用模糊控制算法進行光伏發(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].中國電機工程學報,2014,34(1):1-14.

[2]陳圓圓，盧秀和，薛鵬，等.基于復和控制的單相光伏逆變電源的研究[J].長春工業(yè)大學學報：自然科學版,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)大學學報：自然科學版,2008，29(4):414-419.

[4]熊遠生,俞立,徐建明.固定電壓法結合擾動觀察法在光伏發(fā)電最大功率點跟蹤控制中應用[J].電力自動化設備,2009,29(6):85-88.

[5]劉邦銀,段善旭,劉飛，等.基于改進擾動觀察法的光伏陣列最大功率點跟蹤[J].電工技術學報,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)學模型[J].太陽能學報,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用[D].上海：東華大學,2006.

[10]黃克亞.光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率點跟蹤算法研究及實現(xiàn)[D].蘇州：蘇州大學,2010.

[11]趙爭鳴,陳劍,孫曉瑛.太陽能光伏發(fā)電最大功率點跟蹤技術[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)大學碩士研究生，主要從事分布式電源能量管理與預測方向研究,E-mail:798919503@qq.com.

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2016.4.13

TM615

A

1674-1374(2016)04-0379-08