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        基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)

        2021-05-07 10:37:16高仕紅馬紫琬董岳昆
        電工材料 2021年2期
        關(guān)鍵詞:模型

        湯 洋,高仕紅,馬紫琬,陳 謙,黃 京,董岳昆

        (湖北民族大學(xué) 信息工程學(xué)院,湖北恩施 445000)

        引言

        目前,國內(nèi)外能源危機日益突出,光伏發(fā)電技術(shù)因其無污染、干凈等優(yōu)點,成為國內(nèi)外研究熱點之一[1]。而光伏電池是光伏發(fā)電技術(shù)不可缺少的模塊。如何保證光伏電池始終以最大功率點工作,對提高光伏發(fā)電效率、節(jié)約成本等具有重大意義。對此,國內(nèi)外學(xué)者一直致力于研究光伏MPPT跟蹤技術(shù)。

        常用的光伏MPPT跟蹤技術(shù)主要分為3種:恒定電壓法、導(dǎo)納增量法、擾動觀察法等[2-4]。其中,基于擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)其輸出功率波動較大,工作效率低。導(dǎo)納增量法不受系統(tǒng)環(huán)境的影響,但其跟蹤效率低。恒定電壓法原理簡單,容易實現(xiàn),但是其MPPT的跟蹤精度低。對此,很多學(xué)者致力于研究改進型算法和智能型算法[5-7]。有學(xué)者設(shè)計了可以在線擾動優(yōu)化光伏MPPT的模糊控制器[8]。該控制方法利用模糊規(guī)則建立控制策略,具有一定的自適應(yīng)性。此外,有學(xué)者將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到MPPT跟蹤技術(shù)中[9,10]。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過大量訓(xùn)練樣本,使得P-V曲線的非線性特性問題得以解決,但是該方法需要大量數(shù)據(jù),可靠性差。

        本研究建立了光伏電池輸出功率的數(shù)學(xué)模型,并將擾動觀察法的簡潔性與模糊控制法的自適應(yīng)性相結(jié)合,提出基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù),來解決MPPT跟蹤精度低、自適應(yīng)能力差的的問題。最后通過Matlab仿真軟件,驗證所提算法的可靠性。

        1 光伏電池的數(shù)學(xué)模型

        分析光伏電池的工作特建立數(shù)學(xué)模型,如圖1所示。獲取U-I間的關(guān)系,從而建立光伏電池輸出功率模型。

        圖1 光伏電池等效電路模型

        圖1中及式(1)中的符號說明見表1。

        表1 光伏電池等效電路模型的符號說明

        根據(jù)節(jié)點電流法,可以得到

        根據(jù)式(1),求解可得光伏電池的輸出特性方程為:

        實際上,參數(shù)Iph、Is、Rs、Rsh、A容易受外界因素的干擾,因此需要對光伏電池的輸出特性方程進行簡化。由于Rsh>>Rs,則有Iph≈Isc,UD≈U。對此,光伏電池的簡化數(shù)學(xué)模型可以表示為:

        式中:Im為等效模型的最大輸出電流,A;Isc為等效模型的短路電流,A;Um為等效模型的最大輸出電壓,V;Uoc為等效模型的開路電壓,V。

        C1、C2表示修正系數(shù)。根據(jù)簡化后的數(shù)學(xué)模型,求解光伏電池的輸出功率模型P,具體如下:

        2 基于模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)

        2.1 建立模糊控制-擾動觀察法的仿真模型

        利用仿真軟件,搭建模糊控制-擾動觀察法的模型,如圖2所示。

        圖2 模糊控制-擾動觀察法的光伏MPPT模型

        (1)確定光伏MPPT模型的輸入輸出。通過搭建的模型,確定輸入輸出。實際中,模糊邏輯控制器存在誤差,輸入量的誤差用e表示,誤差變化率用Δe表示,其對應(yīng)的求解公式如公式(5):

        模糊控制器的控制變量是通過Boost電路的占空比D來決定的。設(shè)置輸入量的誤差e和誤差變化率Δe的模糊論域為[-5,5],控制量均用7個模糊子集表示,具體如下:

        (2)建立光伏MPPT模型的隸屬函數(shù)。根據(jù)光伏電池特點,選擇較為平緩的梯形三角函數(shù)的形狀作為MPPT模型的隸屬函數(shù),具體如圖3所示。

        圖3 隸屬度函數(shù)的形狀

        (3)建立控制策略。

        ①當(dāng)e>0,且Δe<0時,新步長增加不明顯。此時,應(yīng)該利用小擾動跟蹤調(diào)節(jié),通過降低電壓保證功率能夠向左移動;

        ②當(dāng)e>0,且Δe<<0時,新步長為負(fù)值。此時,應(yīng)該繼續(xù)保持大擾動跟蹤,通過降低電壓,保證功率能夠向左移動;

        ③當(dāng)e>0,且Δe>>0時,新步長為正值,且增長明顯,應(yīng)該繼續(xù)保持大擾動跟蹤,應(yīng)該增加電壓,保證功率能夠向右移動;

        ④當(dāng)e>0,且Δe>0時,新步長增加不明顯。此時,輸出值已接近最大功率點,通過采用小步長跟蹤調(diào)節(jié),保證功率能夠向右移動;

        ⑤當(dāng)e=0時,新步長不變化,輸出值即為最大功率時的電壓,不需要調(diào)節(jié)電壓。

        3 PWM模塊及Boost變換器

        3.1PWM模塊

        PWM模塊的作用為:把MPPT控制模塊的輸出值轉(zhuǎn)換為輸入量。PWM模塊如圖4所示。

        圖4 PWM模塊

        3.2 Boost變換器

        圖5為Boost變換器的仿真電路。其中,Vg表示輸入直流電源;U0表示輸出電壓。

        圖5 Boost變換器的仿真模型

        輸入電壓與輸出電壓間的關(guān)系為:

        4 基于Matlab/Simulink的MPPT算法仿真比較

        對所提出的跟蹤技術(shù)進行仿真,仿真模型如圖6所示。

        圖6 仿真模型

        為了驗證所提出的跟蹤技術(shù)的可靠性,對擾動法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)進行了仿真。兩種跟蹤技術(shù)的實驗條件均相同。其中,光照強度:1 000 W/m2;環(huán)境溫度:25℃。設(shè)置兩種方法的仿真時間為0.4 s。圖7為兩種方法下的光伏MPPT模型的輸出電流對比圖;圖8為兩種方法下的光伏MPPT模型的輸出電壓對比圖。

        圖7 光伏電池輸出電流對比圖

        圖8 光伏電池輸出電壓對比圖

        從仿真結(jié)果可知,采用傳統(tǒng)的擾動觀察法,輸出的電流、電壓的振蕩幅度較大,此方法受振蕩的影響;采用模糊控制-擾動觀察法的MPPT控制方法輸出的電壓、電流基本上不受振蕩的影響。

        通過建立的數(shù)學(xué)模型,采用上述兩種方法進行仿真,將兩種方法進行對比,如圖9所示。

        圖9 光伏電池輸出功率對比圖

        采用傳統(tǒng)的擾動觀察法需要經(jīng)過0.2 s,才使得光伏MPPT模型的輸出功率趨于穩(wěn)定,穩(wěn)定后的輸出功率波動范圍為[5.4×104,6.5×104](單位為W),而且此方法的輸出功率振蕩特征明顯;而采用模糊控制-擾動觀察法的MPPT控制方法僅需0.592×10-3s,就能保證光伏MPPT模型的輸出功率趨于穩(wěn)定,穩(wěn)定后的輸出功率波動范圍為[5.983×104,5.997×104](單位為W)而且此方法的輸出功率基本上不受振蕩的影響,極大地縮小了搜索到最大功率點附近的跟蹤時間,具有更好的自適應(yīng)性。

        5 結(jié)論

        研究所提出的算法跟蹤精度高,能準(zhǔn)確跟蹤點MPPT,受振蕩的影響較小,且自適應(yīng)能力強,提升系統(tǒng)的運行效率。

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