南京師范大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院 許世偉 王 檑 胡穎慧

基于模糊控制的光伏發(fā)電最大功率點(diǎn)跟蹤方法的研究

南京師范大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院 許世偉 王 檑 胡穎慧

本課題介紹了光伏電池的電氣原理，并搭建了光伏電池的仿真模型。同時(shí)針對(duì)太陽(yáng)能光伏發(fā)電系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤（Maximum Power Point Tracking，MPPT）原理進(jìn)行了詳細(xì)的分析；然后設(shè)計(jì)了模糊控制器，提出了一種基于模糊控制的最大功率點(diǎn)跟蹤策略；最后利用MATLAB/Simulink仿真，對(duì)比了擾動(dòng)觀(guān)察法和課題設(shè)計(jì)的模糊控制法的跟蹤性能。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)外界環(huán)境劇烈變化時(shí)，該模糊控制法具有更優(yōu)的跟蹤速度，并且具有更好的穩(wěn)定性。

光伏電池；最大功率點(diǎn)跟蹤；模糊控制器

0 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高，人們對(duì)能源的需求量越來(lái)越多，導(dǎo)致傳統(tǒng)的化石能源日益枯竭，同時(shí)化石能源的過(guò)度開(kāi)采嚴(yán)重破壞了生態(tài)環(huán)境。大力發(fā)展新的可替代能源越來(lái)越受到社會(huì)的關(guān)注。太陽(yáng)能因其發(fā)電清潔環(huán)保，無(wú)噪聲，取之不竭、用之不盡等特點(diǎn)受到世界各國(guó)的青睞。而且太陽(yáng)能具有絕對(duì)的安全性、資源的相對(duì)廣泛性和充足性、長(zhǎng)壽性及維護(hù)性等優(yōu)點(diǎn)。所以光伏發(fā)電技術(shù)得到了人們的廣泛關(guān)注[1]。在太陽(yáng)能發(fā)電技術(shù)在，太陽(yáng)能的利用效率不僅與光伏電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)有關(guān)，而且外界環(huán)境如溫度、光照強(qiáng)度對(duì)其也有很大的影響。在外界條件相同的情況下，太陽(yáng)能光伏電池板只可以運(yùn)行在唯一的最大功率點(diǎn)（Maximum Power Point）上。因此，為了最大限度的提高太陽(yáng)能資源的利用效率，實(shí)現(xiàn)光伏電池的最大輸出功率，光伏發(fā)電系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)已成為當(dāng)今世界研究的熱點(diǎn)。

本文首先分析了光伏電池的電氣特性，并在MATLAB仿真環(huán)境下搭建了光伏電池的模型，然后獲得太陽(yáng)能光伏電池的輸出特性，在此基礎(chǔ)上對(duì)傳統(tǒng)方法擾動(dòng)觀(guān)察法進(jìn)行了介紹，最后提出了模糊控制技術(shù)在最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用的方法，并與擾動(dòng)觀(guān)察法進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)外界環(huán)境劇烈變化時(shí)，該模糊控制法具有更優(yōu)的跟蹤速度，并且具有更好的穩(wěn)定性。

1 光伏電池的特性分析

1.1 光伏電池的等效電路

光伏電池是利用硅等半導(dǎo)體的光伏效應(yīng)通過(guò)PN結(jié)直接把太陽(yáng)能轉(zhuǎn)化為電能。其等效電路由光生電流源及一系列電阻(內(nèi)部并聯(lián)電阻Rsh和串聯(lián)電阻R)組成，見(jiàn)圖1所示。在光伏發(fā)電系統(tǒng)中，單個(gè)光伏電池的輸出功率太小，故常常將若干個(gè)光伏電池串聯(lián)或并聯(lián)后封裝在一起，構(gòu)成光伏電池組件。按照光伏系統(tǒng)所需功率及電壓的大小，可以用多個(gè)組件按串、并聯(lián)規(guī)則組合在一起，構(gòu)成光伏陣列。在恒定的光照強(qiáng)度照射條件下，處于工作狀態(tài)的光伏電池產(chǎn)生的光電流不隨時(shí)間而變化，因此可將其等效為理想的恒流源（能夠穩(wěn)定的產(chǎn)生光電流IL的電流源），由于廠(chǎng)家在制作電池的過(guò)程中會(huì)存在劃痕等形成的金屬橋漏電或者晶體缺陷，這些都會(huì)造成電池的邊緣漏電，這使得本應(yīng)通過(guò)負(fù)載的一部分電流發(fā)生短路的情況，這一作用可將其等效為一個(gè)并聯(lián)電阻Rsh（也稱(chēng)為跨接電阻），這一部分的電流為Ish。顯然，二極管的正向電流ID和旁路電流Ish都要靠IL提供，剩余的光電流經(jīng)過(guò)一個(gè)串聯(lián)電阻Rs流出太陽(yáng)能電池而進(jìn)入負(fù)載RL。因而應(yīng)當(dāng)把如圖1所示的等效電路中的各個(gè)參量視為集中參量(即各子電池參量總和)[2]。

圖1 光伏電池等效電路圖

由太陽(yáng)能光伏電池等效電路可得出公式：

式中，I為光伏電池的輸出電流，IPH為光生電流，ID為流過(guò)二極管的電流，ISH為流過(guò)內(nèi)部并聯(lián)電阻Rsh的電流，對(duì)于ID有：

式中，I0為二極管反向飽和電流(一般而言，其數(shù)量級(jí)為104A，本文?。籖s為電池串聯(lián)電阻；A是P-N結(jié)的理想因子,當(dāng)溫度T=300K時(shí)，一般取值1-2之間。對(duì)式(1)中的ISH有：

將式(2)、(3)代入式(1)，可得光伏電池輸出電流表達(dá)式為：

式中參數(shù)如表1所示。

該模型具有清晰的物理意義，與工藝上的控制有明確的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如太陽(yáng)能電池的光生電流IL與電池片的表面反射、柵線(xiàn)的遮光面積和光譜響應(yīng)等相對(duì)應(yīng)；二極管飽和電流I0與P-N結(jié)的特性、原材料的缺陷等相對(duì)應(yīng)；太陽(yáng)能電池的串聯(lián)電阻Rs描述了包括基體的電阻、擴(kuò)散薄層的電阻和柵線(xiàn)與太陽(yáng)能電池的接觸電阻等；太陽(yáng)能電池的并聯(lián)電阻RSH描述了太陽(yáng)能電池周邊擴(kuò)散層去除的程度和導(dǎo)電離子的玷污而引入的線(xiàn)性電阻。式(1)是基于物理原理的最基本的解析表達(dá)式，已被廣泛應(yīng)用于太陽(yáng)電池的理論分析中，但由于表達(dá)式中的5個(gè)參數(shù)，包括IL、I0、RS、RSH和A，它們不僅與電池溫度和日射強(qiáng)度有關(guān)，而且確定十分困難，因此不便于工程應(yīng)用，也不是太陽(yáng)電池供應(yīng)商向用戶(hù)提供的技術(shù)參數(shù)。

表1 輸出電流表達(dá)式參數(shù)表

1.2 光伏電池的仿真

根據(jù)1.1節(jié)光伏電池的特性方程，在MATLAB/simulink環(huán)境下搭建光伏電池的仿真模型如圖2所示。

圖2 光伏電池的仿真模型

在光伏電池的仿真模型內(nèi)包含參數(shù)Vm、VOC、Im、ISC、α、β等參數(shù)。其中峰值電壓Vm：288V，開(kāi)路電壓VOC：13.88A，短路電流ISC：14.88A，太陽(yáng)能電池參考溫度Tref：25℃，參考太陽(yáng)輻射強(qiáng)度Sref：1000W/m2，電流變化溫度系數(shù)α：A/℃，電壓變化溫度系數(shù)β：A/℃。

1.3 光伏電池的輸出特性

運(yùn)行1.2節(jié)中的仿真，得出太陽(yáng)能光伏電池在相同溫度而不同光照強(qiáng)度條件下的P-V特性曲線(xiàn)，如圖3所示。它表明了光伏電池的最大輸出功率隨光照強(qiáng)度增強(qiáng)而變大，且在同一日照環(huán)境下有唯一的最大輸出功率點(diǎn)。在最大功率點(diǎn)左側(cè)，輸出功率隨電池端電壓上升呈近似線(xiàn)性上升趨勢(shì)；到達(dá)最大功率點(diǎn)后，輸出功率開(kāi)始快速下降，且下降速度遠(yuǎn)大于上升速度。結(jié)溫一定的情況下，光伏電池最大功率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的輸出電壓值基本不變。該值約為開(kāi)路電壓的76%。

圖4所示為不同光照條件下光伏電池的V-I特性曲線(xiàn)。它表明光伏電池的短路電流隨光照強(qiáng)度增強(qiáng)而變大，兩者近似為比例關(guān)系，光伏電池的開(kāi)路電壓在各種日照條件下變化不大；在箭頭的左側(cè)，光伏電池的特性近似為電流源，右側(cè)近似為電壓源。箭頭線(xiàn)對(duì)應(yīng)最大功率點(diǎn)時(shí)光伏電池的工作電流，約為電池短路電流的90%；隨著光照強(qiáng)度的增加，光伏電池輸出的短路電流不斷提高，開(kāi)路電壓也逐漸增大[3]。

圖3 不同輻照度條件下光伏電池的P-V特性曲線(xiàn)

圖4 不同輻照度條件下光伏電池的V-I特性

從以上分析可以看出光伏電池的輸出特性受光照強(qiáng)度的影響比較明顯，它是一種非線(xiàn)性電源，如果采用最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)使系統(tǒng)輸出功率穩(wěn)定在當(dāng)前工作特性的最大功率點(diǎn)附近處，則可以提高光伏陣列的能量利用率，減少功率損失，提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。

1.4 MPPT中的擾動(dòng)觀(guān)察法

擾動(dòng)觀(guān)察法（Perturb & observe algorithms，P&O），是目前進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤控制最常用的方法之一。其原理是每隔一定時(shí)間在上一時(shí)刻工作電壓的基礎(chǔ)上進(jìn)行“干擾”，然后檢測(cè)功率變化的方向，決定下一步的“干擾”。所謂的“干擾”過(guò)程是指在每個(gè)控制周期里使用固定的步長(zhǎng)來(lái)改變光伏陣列的輸出電壓或是電流，控制方向既可以是增加也可以是減少，方法是計(jì)算本次干擾周期前后的輸出功率差，如果功率差值為正，那么繼續(xù)保持上一“干擾”的方向，如果功率差值為負(fù)，則向反方向“干擾”。在不斷地“擾動(dòng)”過(guò)程中，工作點(diǎn)逐漸接近MPP，并會(huì)在一個(gè)較小的范圍內(nèi)不斷往復(fù)，最終處于一種穩(wěn)定狀態(tài)。而且穩(wěn)態(tài)情況下，這種算法會(huì)導(dǎo)致光伏陣列的實(shí)際工作點(diǎn)在最大功率點(diǎn)附近小幅振蕩，因此會(huì)造成一定的功率損失；而光照發(fā)生快速變化時(shí)，跟蹤算法可能會(huì)失效，判斷得到錯(cuò)誤的跟蹤方向。

擾動(dòng)觀(guān)察法實(shí)現(xiàn)最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）的原理如圖5所示。假設(shè)測(cè)得Pk值為光伏電池的當(dāng)前輸出功率，與前一時(shí)刻的輸出功率值Pk-1作比較，若Pk＞Pk-1，即功率值增加，則擾動(dòng)方向正確，可朝著同一(ΔU)方向繼續(xù)擾動(dòng)；反之，若Pk＜Pk-1，即功率值減少，則擾動(dòng)方向發(fā)生錯(cuò)誤，則朝著相反(-ΔU)的方向擾動(dòng)，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，光伏電池的輸出電壓可以通過(guò)占空比進(jìn)行調(diào)節(jié)。

圖5 擾動(dòng)觀(guān)察法的MPPT控制規(guī)則示意圖

常規(guī)的定步長(zhǎng)擾動(dòng)觀(guān)察法采用固定的電壓變化量ΔU，具有可以模塊化控制回路、跟蹤方法實(shí)現(xiàn)容易、對(duì)傳感器精度要求不高等優(yōu)點(diǎn)。在光伏電池MPP附近振蕩運(yùn)行，會(huì)導(dǎo)致一定功率損失是該法的主要缺點(diǎn)。此外，絕大部分光伏發(fā)電系統(tǒng)中，不論其拓?fù)淙绾?，都?huì)在光伏陣列輸出上并聯(lián)一個(gè)較大容值的電容，這個(gè)電容可以作為光伏陣列輸出的濾波器，減小后置電力電子變換裝置導(dǎo)致的開(kāi)關(guān)諧波。但在應(yīng)用干擾觀(guān)測(cè)法的光伏系統(tǒng)中，母線(xiàn)電容過(guò)大會(huì)影響MPPT方法對(duì)天氣變化引起的太陽(yáng)輻照度波動(dòng)的響應(yīng)速度。

2 模糊控制器的設(shè)計(jì)

模糊控制器(fuzzy controller，F(xiàn)C)也稱(chēng)為模糊邏輯控制器(fuzzy logic controller，F(xiàn)LC)。由于所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊集合論中模糊條件語(yǔ)句來(lái)描述的，因此，模糊控制器是一種語(yǔ)言型控制器，故也被稱(chēng)為模糊語(yǔ)言控制器(fuzzy language controller)。模糊控制是一種以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量以及模糊推理為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的新型計(jì)算機(jī)控制方法。本節(jié)著重介紹模糊控制器的設(shè)計(jì)方法，并將模糊控制應(yīng)用在光伏系統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)上[4]。模糊控制在MPPT領(lǐng)域的應(yīng)用是根據(jù)光照強(qiáng)度不穩(wěn)定、光伏電池的溫度和負(fù)載特性的變化等特征而提出的，它是通過(guò)模糊控制模塊對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，判斷最大功率點(diǎn)和實(shí)際工作點(diǎn)的位置關(guān)系，來(lái)實(shí)現(xiàn)工作點(diǎn)電壓的校正，以達(dá)到趨近最大功率點(diǎn)的目的。

2.1 模糊控制器輸入變量和輸出變量的設(shè)計(jì)

定義模糊邏輯控制器的輸出變量為工作點(diǎn)電壓的校正量dU，輸入變量則分別為光伏電池P-V特性曲線(xiàn)上連續(xù)采樣的兩點(diǎn)連線(xiàn)的斜率值（偏差）E以及單位時(shí)間斜率的變化值（偏差變化率）Ec，即[5]：

式中，U(k)和P(k)分別為光伏電池的輸出電壓及輸出功率的第k次采樣值。顯然，若E(k)=0，則表明光伏電池已經(jīng)工作在最大功率輸出狀態(tài)。

2.2 確定輸入輸出模糊子集及論域

由于工作點(diǎn)電壓的校正量dU由占空比變化量DeltaD決定，故將模糊集合論域偏差E、偏差變化率Ec和占空比變化量DeltaD分別定義為7個(gè)模糊子集，即：

其中，NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB分別表示負(fù)大，負(fù)小，負(fù)中，零，正小，正中，正大這幾個(gè)模糊概念。模糊集合論域又可以用離散的數(shù)字集合表示，如下13個(gè)等級(jí)：

在設(shè)置隸屬函數(shù)形狀時(shí)，根據(jù)光伏系統(tǒng)特征，采用均勻分布的三角形隸屬度函數(shù)來(lái)確定輸入變量（E和Ec）和輸出變量（DeltaD）不同取值與相應(yīng)語(yǔ)言變量之間的隸屬度。目的是以較低的分辨率和較快的跟蹤速度，用較大的步長(zhǎng)快速地向MPP靠近；離原點(diǎn)近的函數(shù)曲線(xiàn)坡度陡，分辨率能夠很高，這樣使得控制的精度也相應(yīng)提高，追蹤過(guò)程中產(chǎn)生的功率損失也會(huì)相應(yīng)地降，讓系統(tǒng)在一個(gè)允許的范圍內(nèi)確定最優(yōu)的工作點(diǎn)。

2.3 確定隸屬度函數(shù)

通過(guò)上節(jié)分析，根據(jù)光伏發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)，選擇等腰三角形作為隸屬度函數(shù)的形狀。在MATLAB中鍵入命令，“fuzzy”進(jìn)入模糊邏輯編輯器窗口，建立相應(yīng)的模糊推理系統(tǒng)，命名為”Test”。雙擊每個(gè)變量，打開(kāi)隸屬函數(shù)編輯器，并編輯對(duì)應(yīng)變量的隸屬函數(shù)，如圖6所示。

圖6 模糊推理系統(tǒng)編輯窗口

輸入變量E和Ec的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)如圖7所示。

圖7 輸入變量E，Ec的隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)

占空比變化量DeltaD隸屬函數(shù)的圖形如圖8所示。

圖8 占空比變化量DeltaD隸屬函數(shù)曲線(xiàn)

2.4 模糊決策表的建立

如何制定模糊控制規(guī)則是此設(shè)計(jì)要解決的核心問(wèn)題，根據(jù)光伏電池的占空比變化是否能夠快速達(dá)到給定的要求范圍，應(yīng)用IF A AND B，THEN C的模糊規(guī)則，可以得到如下規(guī)律：

①當(dāng)E＞0，Ec＞0時(shí)，系統(tǒng)工作點(diǎn)位于MPP左側(cè)，并且向MPP靠近；

②當(dāng)E＞0，Ec＜0時(shí)，系統(tǒng)工作點(diǎn)位于MPP右側(cè)，并且向MPP靠近；

③當(dāng)E＜0，Ec＞0時(shí)，系統(tǒng)工作點(diǎn)位于MPP左側(cè)，并且遠(yuǎn)離MPP；

④當(dāng)E＜0，Ec＜0時(shí)，系統(tǒng)工作點(diǎn)位于MPP右側(cè)，并且遠(yuǎn)離MPP。

依據(jù)上述原則，可以得到表2所示的控制規(guī)則表。

表2 模糊規(guī)則推理表

在模糊規(guī)則編輯器中，根據(jù)模糊邏輯規(guī)則表編輯49條規(guī)則。建立模糊推理規(guī)則后，可顯示模糊規(guī)則編輯如圖9所示：

圖9 模糊規(guī)則編輯窗口

在編輯器的View下拉菜單中選擇相應(yīng)選項(xiàng)，觀(guān)察模糊規(guī)則圖形（如圖10所示）和模糊推理的輸出曲面（如圖11所示）。

圖10 模糊規(guī)則圖形

圖11 模糊推理的輸出曲面

這樣模糊控制器的核心部件就建立起來(lái)了，接著回到Matlab的命令窗口，輸入如下命令行：

matrix=readfis(‘fuzzycontrol4’.fis)，單擊回車(chē)鍵。接著回到Simulink環(huán)境，由于Matlab對(duì)模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)能力在Simulink中進(jìn)行了拓展，可以在Simulink Library Browser的Fuzzy Logic Toolbox里選擇Fuzzy Logic Controller模塊，拖動(dòng)至Simulink的窗口中，在Simulink下搭建的模糊邏輯控制算法模塊即可。

2.5 選定解模糊（清晰化）方法

解模糊是指根據(jù)輸出模糊子集的隸屬度計(jì)算出確定的輸出變量的數(shù)值。本文清晰化采用面積重心法。面積重心法的計(jì)算公式如下[6]：

式中，dU為模糊邏輯控制器輸出的電壓校正值。根據(jù)給出的隸屬度函數(shù)，E、Ec按照其取值對(duì)應(yīng)于相應(yīng)的語(yǔ)言變量，依據(jù)表2可以判斷出輸出變量DeltaD對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言變量，該語(yǔ)言變量在隸屬度函數(shù)中對(duì)應(yīng)的數(shù)值區(qū)間的中心值即為Ui。是對(duì)應(yīng)于Ui權(quán)值，模糊邏輯工具箱選擇mamdani型控制器，選擇聚類(lèi)方法為Max，推理方法為Min，選擇“并”方法為Max，“交”方法為Min。

2.6 建立光伏系統(tǒng)模糊控制模型

根據(jù)圖2中獨(dú)立光伏發(fā)電系統(tǒng)的仿真模型，根據(jù)光伏電池的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)Matlab/simulink軟件把光伏電池封裝成為PV模塊，建立模糊控制MPPT系統(tǒng)仿真如圖12所示。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)中的量化因子K1取值為10，K2取值為0.01，系統(tǒng)輸出功率P和占空比D的延遲用兩個(gè)Transport Delay模塊分別實(shí)現(xiàn)，光伏電池的光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度等參數(shù)可以直接設(shè)置。PWM模塊依據(jù)模糊控制器給出的占空比輸出脈沖波，驅(qū)動(dòng)IGBT，從而調(diào)整輸出電壓并實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤。

圖12 獨(dú)立光伏系統(tǒng)的仿真模型

2.7 仿真結(jié)果

仿真實(shí)驗(yàn)中，仿真時(shí)間為1s，采樣周期為5e-5s。圖13表示外界光照射強(qiáng)度在1.5s左右時(shí)從400W/m2突變到600W/m2條件下通過(guò)模糊控制器得到的最大功率點(diǎn)跟蹤的曲線(xiàn)，從圖中可以明顯看出，當(dāng)光照突變時(shí)，光伏電池輸出功率在700W上升為800W，并且很快達(dá)到穩(wěn)定。表明：基于模糊控制的太陽(yáng)能MPPT法在很短的時(shí)間內(nèi)可以迅速跟蹤到最大功率點(diǎn)，并且比較穩(wěn)定，基本能滿(mǎn)足工程實(shí)踐的需求。

圖13 光照突變條件下的最大功率點(diǎn)跟蹤曲線(xiàn)

3 結(jié)論

本文首先對(duì)太陽(yáng)能光伏電池的電氣特性進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并在Matlab/Simulink仿真環(huán)境下搭建了光伏電池的仿真模型；然后在此基礎(chǔ)上分析了擾動(dòng)觀(guān)察法的原理，提出了基于模糊控制器的太陽(yáng)能MPPT算法；最后說(shuō)明模糊控制法的最大優(yōu)勢(shì)在于針對(duì)非線(xiàn)性對(duì)象進(jìn)行控制，使系統(tǒng)具有良好的響應(yīng)特性和穩(wěn)態(tài)特性。

仿真結(jié)果表明：在急劇改變光照強(qiáng)度的條件下，分別分析擾動(dòng)觀(guān)察法和基于模糊控制的MPPT法的光伏電池的輸出波形，通過(guò)對(duì)仿真波形進(jìn)行分析比較，可以發(fā)現(xiàn)擾動(dòng)觀(guān)察法在穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)處存在明顯振蕩現(xiàn)象，而基于模糊控制的太陽(yáng)能MPPT法不但控制算法簡(jiǎn)單、成本較低，而且可以迅速跟蹤到最大功率點(diǎn)并穩(wěn)定下來(lái)，達(dá)到實(shí)際中提高太陽(yáng)能利用效率的目的。

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This paper introduces the electrical principle of photovoltaic cells and builds a simulation model of photovoltaic cells.And also，the principle of Maximum Power Point Tracking(MPPT)for solar photovoltaic power generation system is analyzed in detail.And then，this paper designs a Fuzzy Controller and puts forward the MPPT tracking strategy which is based on fuzzy control.Finally，by means of MATLAB/Simulink simulation，the tracking performances of Perturbation and Observation Method and the Fuzzy Control Method designed by the writer are compared in this paper.The experiment shows that when the external environment changes greatly，the Fuzzy Control Method has faster tracking speed and more stability.

Photovoltaic cells；Maximum Power Point Tracking；Fuzzy Controller

許世偉（1992—），男，山東德州人，南京師范大學(xué)15級(jí)碩士研究生。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于混合觸發(fā)機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)化關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的建模及控制研究（61273115）”。