王亞楠， 楊旭紅， 李浩然， 馮成臣

(上海電力學(xué)院自動化學(xué)院上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室，上海200090)

改進(jìn)模糊控制策略在光伏發(fā)電MPPT中的應(yīng)用

王亞楠， 楊旭紅， 李浩然， 馮成臣

(上海電力學(xué)院自動化學(xué)院上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室，上海200090)

由于光伏電池的非線性和時滯性，模糊控制策略在MPPT控制中應(yīng)用十分普遍。分析了傳統(tǒng)模糊MPPT控制策略模糊控制器輸入量的缺陷，提出一種新的改進(jìn)模糊控制策略，即應(yīng)用優(yōu)化函數(shù)對傳統(tǒng)輸入量進(jìn)行優(yōu)化，使其更精確地進(jìn)行模糊控制。最后還搭建了光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型，對比傳統(tǒng)模糊控制策略，所提改進(jìn)型模糊在跟蹤精度和響應(yīng)速度均表現(xiàn)出優(yōu)越性。

光伏發(fā)電；最大功率點跟蹤；模糊控制

太陽能作為未來的能源，是一種取之不盡、用之不竭的非常理想的清潔能源，可用之于太陽能光伏發(fā)電、太陽熱發(fā)電等許多領(lǐng)域。如果充分合理地利用太陽能，將會為人類提供充足的能源和美好的環(huán)境。近年來由于人們對能源、環(huán)境及科學(xué)發(fā)展等問題的日益關(guān)注，太陽能光伏系統(tǒng)的研究、應(yīng)用與普及越來越受到人們的高度重視，并取得了很大的發(fā)展[1]。

目前，對光伏發(fā)電系統(tǒng)研究熱點之一即為最大功率點跟蹤(MPPT)。由于外界環(huán)境及本身技術(shù)指標(biāo)影響著光伏發(fā)電系統(tǒng)的傳輸功率，使得光伏電池的輸出特性具有明顯的非線性[2]。如何使光伏發(fā)電系統(tǒng)始終以最大功率點輸出來提高光伏發(fā)電效率在光伏發(fā)電系統(tǒng)中具有重要地位。傳統(tǒng)的MPPT方法有很多，常見的有恒定電壓法[3]，電導(dǎo)增量法[4]和擾動觀察法[5]，但是他們由于自身算法的缺陷，步長若取得過大，則在最大功率點附近振蕩幅度過大，若取得過小，則使得跟蹤時間過長，即傳統(tǒng)算法在跟蹤精度與響應(yīng)速度得不到很好的兼顧[6]。近年來，由于以模糊控制為代表的智能控制[7-8]更適用于類似于光伏電池輸出功率這樣的強非線性系統(tǒng)，所以將智能控制與最大功率點跟蹤結(jié)合，一度成為研究熱點。本文分析了傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法的缺陷，提出一種改進(jìn)型模糊控制策略，通過理論分析和仿真實驗驗證了新方法的實用性。

1 光伏電池的特性

太陽電池的特性一般包括太陽電池的輸入輸出特性(伏安特性)、光照強度(照度)特性及溫度特性，其輸入輸出特性隨著光照強度與溫度的變化而變化[5]。光伏電池的數(shù)學(xué)模型可用圖1等效電路圖表示[9]。

圖1 光伏電池的等效電路

根據(jù)圖1可以得到光伏電池的輸出特性方程為：

圖2 光伏電池P-U特性曲線圖

從圖2結(jié)果可得出結(jié)論：光伏電池的輸出功率隨著光照強度的增加而增加，隨著溫度的增加而減小，同時當(dāng)光照強度或者溫度發(fā)生改變時伴隨著最大功率點的移動，以上結(jié)論證明所搭建的光伏電池仿真模型符合實際情況，可以滿足仿真實驗的需要。

2 傳統(tǒng)模糊MPPT控制原理與缺陷

模糊算法是近幾年在MPPT方法中比較熱門的一種智能算法，相較于傳統(tǒng)的常規(guī)算法，其更適用于類似于光伏系統(tǒng)這樣的復(fù)雜非線性系統(tǒng)。傳統(tǒng)的模糊MPPT算法控制器如圖3所示，以光伏系統(tǒng)輸出功率控制誤差與誤差變化率和經(jīng)過歸一模糊量化處理后為模糊輸入量[10]，即：

圖3 傳統(tǒng)模糊MPPT控制器結(jié)構(gòu)原理圖

模糊控制器的控制規(guī)則遵循工作點不斷靠近MPP，離MPP越近步長越小的大致原則[11]。大致可總結(jié)如下：

傳統(tǒng)的模糊MPPT算法的缺陷主要在于其模糊輸入量的數(shù)學(xué)特性缺陷，圖4是光伏系統(tǒng)在外界環(huán)境溫度=25℃，光照強度=1 000 W/m2條件下的輸出功率誤差隨輸出電壓的變化圖，圖4中區(qū)域1代表工作點在MPP的左側(cè)，區(qū)域2代表工作點在MPP的附近，區(qū)域3代表在MPP的右側(cè)。從圖4可見在區(qū)域3工作時功率誤差值過大，要遠(yuǎn)大于工作在區(qū)域1時。不僅如此，從圖4中可以推算出傳統(tǒng)模糊MPPT算法另一輸入量的缺陷[6]，與功率誤差類似，功率誤差率在區(qū)域3時的的值要遠(yuǎn)大于工作在區(qū)域1。這說明功率點左右兩側(cè)的功率誤差和誤差率的數(shù)學(xué)特性有著很大的不同，影響到了模糊控制器的控制規(guī)則的制定，同時影響著系統(tǒng)的跟蹤精度與響應(yīng)速度[12]。

圖4 功率誤差隨輸出電壓變化圖

3 優(yōu)化模糊輸入量的模糊MPPT算法

為了解決上文傳統(tǒng)模糊MPPT存在的缺陷問題，本文特提出一種優(yōu)化模糊輸入量的控制思想，即在歸一模糊量化之前先通過優(yōu)化函數(shù)優(yōu)化，使得其左右兩側(cè)的數(shù)學(xué)特性更相似，并且在最大功率點附近更為“突出”，更準(zhǔn)確的制定模糊控制器的控制規(guī)則從而對系統(tǒng)最大功率更好地跟蹤，提高系統(tǒng)輸出效率。所提出優(yōu)化函數(shù)為：

將公式(5)進(jìn)行求導(dǎo)。即：

利用matlab工具畫出式(5)，式(7)的函數(shù)圖像如圖5(a)、圖5(b)所示，為優(yōu)化后的變量函數(shù)，圖像如圖6所示。

圖5 優(yōu)化函數(shù)說明圖

圖6 優(yōu)化后的功率誤差圖

從上述幾幅圖中可以總結(jié)出優(yōu)化函數(shù)f(x)的幾點優(yōu)勢：

(1)f(x)的單調(diào)遞增性，使用其作為優(yōu)化函數(shù)不會改變變量的基本數(shù)學(xué)性質(zhì)，即其只會起到優(yōu)化的作用而未改變變量“本質(zhì)”；

(2)在原點O左右兩邊均有界[－1，1]，解決了原變量作為模糊輸入在零點左右側(cè)值相差太大的問題；

(3)另一個輸入量同樣得到了優(yōu)化，經(jīng)過優(yōu)化后的功率誤差變化率在MPP兩側(cè)的值更加的接近，并且越接近MPP時值越小。

將優(yōu)化過的e和ec重新作為模糊控制器的輸入量，模糊集分別為E與EC，輸出的模糊集為U。其中EC論域為[－5，5]，分割成6個模糊子集，分別為{NB，NS，NO，PO，PS，PB}。E和U論域為[－7，7]，分割成7個模糊子集，分別為{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。根據(jù)最大功率點的特性，本文模糊控制器模糊子集一律用三角形隸屬度函數(shù)[13]。根據(jù)最大功率點跟蹤要求制定模糊規(guī)則[14]如表1。

4 仿真分析

為了驗證上述優(yōu)化模糊算法的可行性，在MATLAB/SIMULINK搭建了基于Boost電路光伏發(fā)電系統(tǒng)的仿真模型，通過控制開關(guān)工作時間來改變占空比實現(xiàn)控制光伏電池工作電壓的目的。仿真模型由光伏電池模塊，Boost電路模塊和MPPT模塊組成，如圖7所示。本次仿真采用ode45算法，采樣保持器參數(shù)設(shè)定為1×10－5。Boost電路模塊中部分參數(shù)[1]：電容C設(shè)定值為300×10－6F，電容CF設(shè)定值為500× 10－6F，電感L設(shè)定值為1×10－3H。PWM變換器中三角波設(shè)定為[－0.5，0.5]。

表1 模糊控制器控制規(guī)則

圖7 光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型

仿真實驗首先設(shè)定在外界條件穩(wěn)定的情況下(設(shè)定溫度為25℃，光照強度為1 000 W/m2)，在0.2 s后，仿真外界條件突變的情況，考慮到一般外界溫度不會發(fā)生突變，特設(shè)定光照強度從1 000 W/m2突然降到800 W/m2，以此來驗證算法的動態(tài)特性。為了說明本文所提優(yōu)化模糊輸入量模糊算法的優(yōu)越性，特對比傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法的追蹤精度與響應(yīng)速度。從仿真結(jié)果來看，新舊兩種模糊算法均成功地完成了對最大跟蹤點的跟蹤，在標(biāo)準(zhǔn)測試的情況下的都穩(wěn)定在了最大功率140 W左右，如圖8所示。

圖8 兩種控制算法仿真結(jié)果對比圖

圖8(a)是傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法仿真圖，圖8中兩幅小圖分別放大了初始達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)和外界環(huán)境突變時功率的變化情況。具體仿真結(jié)果如下：系統(tǒng)在0.025 s左右時達(dá)到最大功率點，并在最大功率點上下波動，波動幅度為139.7～140.7 W，波動大小為1 W。在0.2 s時，環(huán)境光照強度發(fā)生突變，系統(tǒng)在0.21 s時重新達(dá)到最大功率點處，波動幅度為107.6～108.4 W。

圖8(b)是改進(jìn)模糊MPPT控制算法仿真圖，效果具體如下：系統(tǒng)在不到0.01 s時就達(dá)到最大功率點，在最大功率點上下波動幅度為140.2～140.7 W，波動大小為0.5 W。當(dāng)0.2 s外界環(huán)境光照強度發(fā)生突變時系統(tǒng)在0.203 s左右時就重新達(dá)到最大功率點處，波動幅度為108～108.4 W。從上分析數(shù)據(jù)可以得知，所提出優(yōu)化模糊輸入量的控制思想是可行有效的，具有更好的動態(tài)特性，并在跟蹤精度與響應(yīng)速度方面都要優(yōu)于傳統(tǒng)模糊控制算法。

5 結(jié)論

本文分析了傳統(tǒng)模糊MPPT算法的原理，針對傳統(tǒng)模糊MPPT控制器模糊輸入量的數(shù)學(xué)特性上的缺陷，提出一種優(yōu)化模糊輸入量的方法，即在其歸一模糊處理之前經(jīng)過所提優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。文章首先理論分析了所提方法的可行性并搭建了基于MATLAB/SIMULINK的光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真平臺，對比傳統(tǒng)模糊MPPT算法的仿真結(jié)果，從跟蹤精度和響應(yīng)速度的角度，驗證并分析了所提改進(jìn)模糊MPPT算法效率上的優(yōu)越性。

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圖11 背接觸式C2光伏組件EL圖像

(1)多晶硅

多晶硅A1光伏組件主要問題為由于存在匯流條斷裂，導(dǎo)致兩個支路的電池不發(fā)光現(xiàn)象，在實際運行過程中，匯流條斷裂的兩個支路也無法正常輸出功率；多晶硅A2光伏組件存在個別黑電池或者灰電池，導(dǎo)致電池失效，無功率輸出。

(2)單晶硅

單晶硅B1光伏組件均存在不同程度的沿著柵線方向長短不一的黑色現(xiàn)狀痕跡，即斷柵現(xiàn)象。同時，從單晶硅B2光伏組件EL成像圖片上可以發(fā)現(xiàn)明顯的隱裂、裂紋和邊緣過刻?？偟膩碚f，缺陷部分占整個光伏組件面積比例很低，對光伏組件輸出特性的影響較小。

(3)背接觸式

背接觸式C1光伏組件存在的問題較為類似，組件內(nèi)部電池轉(zhuǎn)換效率不一致，導(dǎo)致電池在直流源輸入相同電壓和電流條件下，發(fā)光亮度不同，且在實際運行中，組件內(nèi)不同串電池的電流亦會出現(xiàn)不一致現(xiàn)象。#1光伏組件沿組件邊框位置呈現(xiàn)黑片，背接觸式C2光伏組件還有部分電池存在隱裂和電池單體發(fā)光不一致現(xiàn)象，主要是由于電阻不均勻引起的，較暗區(qū)域一般串聯(lián)電阻較大，這種缺陷能反映少子壽命的分布情況，缺陷部分少子躍遷幾率降低，故EL圖片上顯現(xiàn)為暗色。

4 結(jié)論

本文通過分析光伏電站晶硅光伏組件在原材料、封裝工藝和外力影響下缺陷的形成機理，建立了一套適用于現(xiàn)場應(yīng)用的缺陷晶硅光伏組件檢測方法，利用該方法能夠及時有效地發(fā)現(xiàn)光伏組件存在的內(nèi)部缺陷，有利于光伏電站針對性地開展高效維護(hù)，規(guī)范光伏電站的施工安裝過程，改進(jìn)廠家的生產(chǎn)工藝和質(zhì)量控制，保障光伏電站的長期經(jīng)濟效益。

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Application of improved fuzzy control strategy in MPPT control of PV generation system

Due to the nonlinear characteristic and time delay of PV cell,the application of fuzzy control in MPPT control was very prevailing.The defects of traditional fuzzy controller invariables in MPPT control strategy were analyzed,then a improved fuzzy control was proposed,which optimized the traditional invariables through optimization function to implement fuzzy control more accurately.Finally,the simulation model of PV generation system was built to compare with traditional fuzzy control strategy.The simulation result shows that the tracking accuracy and response speed of improved fuzzy control are better and effective.

photovoltaic power generation;MPPT;fuzzy control

TM615

A

1002-087X(2016)12-2388-04

2015-05-21

國家自然科學(xué)基金 (61203224)；國家自然科學(xué)基金(61040013)；上海市電站自動化技術(shù)重點實驗室開放課題（13DZ2273800）；上海市科委重點支撐項目(12510500800)；上海市自然科學(xué)基金資助項目（13ZR1417800）；上海市教委科研創(chuàng)新項目(09YZ347)

王亞楠（1991—），男，江蘇省人，碩士生，主要研究方向為光伏微網(wǎng)運行控制。

楊旭紅（1969—），女，江蘇省人，博士，教授，主要研究方向為智能電網(wǎng)控制技術(shù)、新能源發(fā)電及儲能、計算機建模及仿真、信息融合。