基于功率預(yù)測(cè)的Fuzzy-PID控制在光伏MPPT中的應(yīng)用

王亞楠，楊旭紅

(上海電力學(xué)院 自動(dòng)化工程學(xué)院，上海200090)

基于功率預(yù)測(cè)的Fuzzy-PID控制在光伏MPPT中的應(yīng)用

王亞楠，楊旭紅

(上海電力學(xué)院 自動(dòng)化工程學(xué)院，上海200090)

摘要：模糊控制由于強(qiáng)智能性和針對(duì)強(qiáng)非線性系統(tǒng)的特征，在光伏發(fā)電MPPT中運(yùn)用十分普遍。針對(duì)傳統(tǒng)模糊控制算法的兩方面的缺陷，即一方面?zhèn)鹘y(tǒng)模糊算法在響應(yīng)速度與跟蹤精度得不到兼顧；另一方面算法在光伏MPPT中也可能出現(xiàn)誤判現(xiàn)象，提出一種將功率預(yù)測(cè)與模糊PID算法相結(jié)合的新型模糊控制器。最后通過(guò)在MATLAB/SIMULINK軟件平臺(tái)搭建基于Boost電路的光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型，比較分析了傳統(tǒng)模糊MPPT算法與提出方法在動(dòng)態(tài)性能與靜態(tài)性能兩方面的仿真結(jié)果，從而驗(yàn)證了所提方法的可行性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電； 最大功率點(diǎn)跟蹤； 功率預(yù)測(cè)； 模糊PID控制

中圖分類(lèi)號(hào):TM615

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:??碼: A

DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.11.002

收稿日期：2015-09-30。

基金項(xiàng)目：上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13ZR1417800)；上海市科技創(chuàng)新行動(dòng)技術(shù)高新技術(shù)領(lǐng)域重點(diǎn)項(xiàng)目(14511101200)；上海市電站自動(dòng)化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放(13DZ2273800)；上海市重點(diǎn)科技攻關(guān)計(jì)劃(14110500700)。

作者簡(jiǎn)介：王亞楠(1991-)，男，碩士研究生，主要從事光伏微網(wǎng)運(yùn)行控制的研究，E-mail:sandman1927@163.com。

Abstract：The fuzzy regulator boasts strong intelligence and the characteristic of dealing with strong nonlinear systems, rendering it widely used in MPPT of photovoltaic(PV) generation. However, there are two defects in the conventional fuzzy control. First, the conventional fuzzy control can hardly satisfy simultaneously the requirements in response speed and tracking accuracy. Second, the algorithm may lead to miscalculation in the MPPT of PV generation. Therefore, a new fuzzy regulator which combines power predication with fuzzy PID control was proposed in this paper. Finally, the simulation model of PV generation system of Boost circuit was built on MATLAB/SIMULINK platform. And comparisons of the conventional fuzzy MPPT and the proposed method in terms of both dynamic performance and static performance verify the feasiblity and practicability of the proposed method.

Keywords：PV generation; MPPT; power prediction; fuzzy-PID

0引言

太陽(yáng)能光伏發(fā)電由于其具有可再生性、清潔性及取之不盡、用之不竭等特點(diǎn)，正在發(fā)展成為世界能源組成中的重要部分[1]。在太陽(yáng)能光伏發(fā)電中，受光照強(qiáng)度、環(huán)境溫度、負(fù)載等因數(shù)的影響，光伏電池的輸出特性具有較強(qiáng)的非線性。當(dāng)光伏電池工作在某一個(gè)特定的輸出電壓值時(shí)，其輸出功率可以達(dá)到最大值。為了提高其工作效率，使光伏電池始終工作在最大功率點(diǎn)附近[2]，就需要對(duì)最大功率點(diǎn)進(jìn)行追蹤，即最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking，MPPT)。

傳統(tǒng)的光伏發(fā)電MPPT方法有電導(dǎo)增量法[3](Incremental Conductance)、擾動(dòng)觀察法[4](Perturb and Observe Algorithms)、模糊邏輯控制法[5](Fuzzy Logic Control)等。其中，電導(dǎo)增量法和擾動(dòng)觀察法步長(zhǎng)大小選取的矛盾使得這兩種算法在跟蹤精度和響應(yīng)速度兩方面得不到兼顧。相比之下，模糊邏輯控制法具有較明顯的智能性[6]，更適用于類(lèi)似于光伏電池輸出功率這樣的強(qiáng)非線性系統(tǒng)。不過(guò)，當(dāng)外部環(huán)境情況發(fā)生突變時(shí)，傳統(tǒng)模糊邏輯控制法可能會(huì)出現(xiàn)誤判現(xiàn)象[7]。針對(duì)傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法這一缺陷，本文提出一種基于功率預(yù)測(cè)的Fuzzy-PID新控制算法，該算法能在保證算法跟蹤精度和響應(yīng)速度的同時(shí)，當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生突變時(shí)，有效避免誤判現(xiàn)象，顯示出良好的動(dòng)態(tài)性能。文章最后通過(guò)搭建基于Boost電路的光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型，對(duì)比分析了新方法與傳統(tǒng)模糊MPPT算法的穩(wěn)態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能，驗(yàn)證了本文所提基于功率預(yù)測(cè)的模糊PID控制算法的可行性。

1光伏電池特性

光伏電池的基本機(jī)理是半導(dǎo)體材料的光生伏特效應(yīng)[8]，等效電路模型如圖1所示。

根據(jù)圖1可以得出光伏電池的等效數(shù)學(xué)模型[9]為：

圖1　光伏電池的等效電路

(1)

式中：I為光伏電池輸出電流；Iph為短路電流；I0為無(wú)光照時(shí)二極管反向飽和電流；q為電荷常量，q=1.6×1019C；Uoc為光伏電池開(kāi)路電壓；A為二極管因子參數(shù)；K為玻爾茲曼常數(shù)，K=1.38×10-23J/K；T為光伏電池絕對(duì)溫度；Rs為串聯(lián)電阻；Rp為等效旁漏電阻。

根據(jù)式(1)的工程模型，本文在MATLAB/SIMULINK仿真軟件平臺(tái)搭建了光伏電池的仿真模型，并仿真得出光伏電池輸出特性曲線如圖2所示。為了更好的對(duì)光伏電池照度特性和溫度特性進(jìn)行定性分析，特設(shè)定了光照強(qiáng)度為1 000 W/m2和溫度為25 ℃兩個(gè)案列，分別如圖2(a)、(b)所示。從圖2可以得出結(jié)論：光伏電池輸出功率隨著光照強(qiáng)度的增加而增加，隨著光伏電池板絕對(duì)溫度的增加而減小[10]。

圖2　光伏電池P-U特性曲線圖

2功率預(yù)測(cè)原理

2.1　傳統(tǒng)模糊MPPT控制中誤判分析

傳統(tǒng)模糊MPPT控制器以光伏電池輸出功率誤差e和誤差變化率ec經(jīng)過(guò)歸一模糊量化處理后作為模糊輸入量，然后根據(jù)e和ec的變化情況來(lái)決定下一時(shí)刻擾動(dòng)步長(zhǎng)的大小與方向。但當(dāng)外部情況突變時(shí)，傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法可能會(huì)出現(xiàn)誤判現(xiàn)象。如圖3中分析所示，當(dāng)光伏電池工作在點(diǎn)a時(shí)，由于處于最大功率點(diǎn)的左側(cè)，控制器給出一個(gè)正方向的步長(zhǎng)ΔU，使得系統(tǒng)繼續(xù)向最大功率點(diǎn)移動(dòng)，假設(shè)下一時(shí)刻光伏電池輸出電壓工作應(yīng)該為Ub。若外部環(huán)境沒(méi)有發(fā)生變化，應(yīng)該到達(dá)點(diǎn)b處；但可能由于光照強(qiáng)度減小等原因，光伏電池的輸出特性曲線發(fā)生變化，最終落在點(diǎn)c處；這時(shí)可能就有Pc

圖3　傳統(tǒng)光伏MPPT算法誤判現(xiàn)象分析圖

2.2　功率預(yù)測(cè)防誤判原理

為了解決上面分析可能出現(xiàn)的誤判問(wèn)題，需要得出環(huán)境改變后的同一曲線擾動(dòng)前后的功率值。如圖4所示，設(shè)在kT時(shí)刻，采樣得到此時(shí)光伏電池的輸出功率是P(k)，工作電壓為U(k)，即工作在D點(diǎn)。若外部光照條件突然發(fā)生改變，導(dǎo)致下一個(gè)采樣工作點(diǎn)到達(dá)A點(diǎn)，為防止誤判現(xiàn)象的發(fā)生則必須預(yù)測(cè)出B點(diǎn)的功率值。功率預(yù)測(cè)的原理[12]是在采樣后的半個(gè)工作周期時(shí)增加一次采樣，得到半個(gè)采樣周期后的輸出功率為P(k+0.5)。在數(shù)學(xué)角度，若采樣的頻率足夠快，可以近似認(rèn)為短時(shí)間內(nèi)外部環(huán)境變化導(dǎo)致的功率變化率是線性的，即相鄰相同間隔的時(shí)間功率的增加是恒定的，有ΔP1≈ΔP2。根據(jù)上述原理，可以得到預(yù)測(cè)值公式：

(2)

圖4　功率預(yù)測(cè)原理圖

3基于功率預(yù)測(cè)的Fuzzy-PID控制器的設(shè)計(jì)

PID算法具有簡(jiǎn)單、穩(wěn)定和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，在太陽(yáng)能MPPT控制中應(yīng)用廣泛。但其不具有參數(shù)在線優(yōu)化功能，使得在處理類(lèi)似光伏電池這類(lèi)強(qiáng)非線性系統(tǒng)時(shí)略顯不足。模糊控制由于其智能性和針對(duì)強(qiáng)非線性系統(tǒng)的特征，在光伏發(fā)電MPPT控制中被廣泛使用。傳統(tǒng)模糊控制以功率誤差和誤差的變化率作為模糊輸入量，上文已經(jīng)分析過(guò)傳統(tǒng)模糊控制算法可能會(huì)引起誤判。另外，傳統(tǒng)模糊沒(méi)有積分反饋環(huán)節(jié)，屬于有差控制，在到達(dá)最大功率點(diǎn)附近后，會(huì)形成較大的振蕩，形成一定的功率浪費(fèi)，影響發(fā)電的效率[13]。綜上，將模糊控制和常規(guī)PID控制相結(jié)合的模糊PID控制在光伏MPPT中有廣泛的應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)的控制器是將功率預(yù)測(cè)和模糊PID算法相結(jié)合，以實(shí)時(shí)功率與預(yù)測(cè)功率的差值作為輸入量，有效避免誤判現(xiàn)象的發(fā)生；模糊PID控制算法則很好地兼顧了跟蹤精度與響應(yīng)速度，其基本原理如圖5所示。其中：

(3)

本文設(shè)計(jì)的控制器兩個(gè)輸入量e、ec，三個(gè)輸出量Kp、Ki、Kd均具有7個(gè)模糊子集，分別為{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，并規(guī)定它們具有相同的論域?yàn)閧-3，-2，-1，0，1，2，3}。根據(jù)系統(tǒng)的特點(diǎn)與要求，輸入量和輸出量均設(shè)定為三角形隸屬函數(shù)。另外，模糊控制規(guī)則是整個(gè)模糊控制器中最重要的部分，直接決定追蹤任務(wù)的完成與否。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)與理論的分析，本文的參數(shù)整定大致遵循下面三條規(guī)則[6]：

圖5　光伏發(fā)電系統(tǒng)模糊PID控制器原理框圖

(1)當(dāng)|e|的值偏大時(shí)，說(shuō)明距最大功率點(diǎn)較遠(yuǎn)，為加快算法的響應(yīng)速度，Kp的值應(yīng)設(shè)的較大；為防止開(kāi)始時(shí)偏值過(guò)大，Kd的值應(yīng)當(dāng)較??；為防止系統(tǒng)積分飽和，Ki的值應(yīng)當(dāng)設(shè)置的較小。

(2)當(dāng)|e|和|ec|的值均處于中等大小時(shí)，Kp的值和Kd的取值都應(yīng)當(dāng)較?。欢鳮i的值應(yīng)當(dāng)設(shè)置適當(dāng)即可。

(3)當(dāng)|e|的值偏小時(shí)，此時(shí)應(yīng)當(dāng)保證系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，顧Kp的值和Ki的值應(yīng)當(dāng)較小。而Kd的值得根據(jù)|ec|的值分三種情況而定，具體如下：當(dāng)|ec|的值相對(duì)較大時(shí)，Kd的值應(yīng)當(dāng)較小；當(dāng)|ec|的值相對(duì)較小時(shí)，Kd的值則相應(yīng)較大；否則，Kd的值設(shè)定為中等大小即可。

根據(jù)上述規(guī)則，本文制定模糊PID控制器的規(guī)則如表1所示。

表1　模糊控制器規(guī)則表

4仿真分析

為了說(shuō)明上文中所提的算法的實(shí)用性，本文在MATLAB/SIMULINK平臺(tái)搭建了基于Boost電路的光伏發(fā)電系統(tǒng)的仿真平臺(tái)。如圖6所示，通過(guò)調(diào)整PWM波形的占空比的大小來(lái)控制晶閘管的開(kāi)斷時(shí)間，從而達(dá)到控制光伏發(fā)電系統(tǒng)工作電壓的目的。圖6所搭建的系統(tǒng)仿真模型的一些主要參數(shù)說(shuō)明如下，光伏電池方面：開(kāi)路電壓設(shè)定為22 V，短路電流設(shè)定為8.58 A；Boost電路方面：電容C的值為300 e-6 F，CF值為500 e-6 F，電感L值為1 e-3 H；PWM模塊方面三角波設(shè)定為[-0.5,0.5]；另外仿真均采用ode45算法[10]。

圖6　光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型

為了說(shuō)明本文提出基于功率預(yù)測(cè)的新型模糊PID控制器的控制效果，本文選取傳統(tǒng)模糊控制算法與之結(jié)果相比較分析。仿真均設(shè)定在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試溫度為25 ℃，照度為1 000 W/m2下進(jìn)行，最大功率點(diǎn)處工作電壓約為17.7 V，工作電流約為7.94 A，故最大功率為140.5 W左右。當(dāng)系統(tǒng)追蹤到最大功率點(diǎn)穩(wěn)定后，為了更好地比較兩種方法的動(dòng)態(tài)性能，分析它們對(duì)突變情況的應(yīng)對(duì)能力，特在仿真0.2 s時(shí)將仿真環(huán)境光照強(qiáng)度突降至800 W/m2。兩種方法的仿真結(jié)果圖分別如圖7、圖8所示。為方便分析，特將穩(wěn)定后與突變后的功率情況通過(guò)小圖放大，如圖7、圖8中小圖所示。兩種方法的穩(wěn)態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能分析總結(jié)如下。

圖7　傳統(tǒng)模糊控制算法仿真結(jié)果圖

圖8　結(jié)合功率預(yù)測(cè)的Fuzzy-PID算法仿真結(jié)果圖

穩(wěn)態(tài)性能方面：首先，兩種方法均成功追蹤到最大功率點(diǎn)，在140 W上下波動(dòng)，驗(yàn)證了所用兩種方法均是有效的。傳統(tǒng)模糊控制算法從開(kāi)始追蹤到穩(wěn)定所花時(shí)間大約為0.03 s；穩(wěn)定后波動(dòng)幅度為139.6~140.6 W，即1 W。本文所提基于功率預(yù)測(cè)的模糊PID算法從開(kāi)始追蹤到穩(wěn)定所花時(shí)間大約為0.01 s；穩(wěn)定后波動(dòng)的幅度為140~140.5 W，即0.5 W。

動(dòng)態(tài)性能方面：同樣，0.2 s突變后兩種方法均重新追蹤到了新的最大功率點(diǎn)，在108 W處上下波動(dòng)。傳統(tǒng)模糊控制算法大約在0.218 s重新追蹤到新最大功率點(diǎn)；穩(wěn)定后波動(dòng)幅度為107.5~108.6 W，即1.1 W。本文所提基于功率預(yù)測(cè)的模糊PID算法大約在0.204 s即又重新追蹤到新最大功率點(diǎn)；穩(wěn)定后波動(dòng)幅度為108~108.5 W，即0.5 W。

從上述對(duì)穩(wěn)態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能的分析來(lái)看，本文所提方法在追蹤精度與響應(yīng)速度方面均表現(xiàn)更好，特別是在應(yīng)對(duì)外部環(huán)境突變情況時(shí)，能有效地避免誤判情況的發(fā)生并及時(shí)地追蹤到新的最大功率點(diǎn)。

5結(jié)論

本文主要分析了傳統(tǒng)光伏MPPT算法在追蹤時(shí)可能出現(xiàn)誤判現(xiàn)象的原因，提出一種將功率預(yù)測(cè)與模糊PID控制器相結(jié)合的新型控制策略。理論分析了所提方法的原理，并在MATLAB/SIMULINK軟件平臺(tái)上搭建了基于Boost電路的光伏發(fā)電仿真模型。通過(guò)與傳統(tǒng)模糊MPPT控制算法仿真結(jié)果中穩(wěn)態(tài)性能與動(dòng)態(tài)性能兩方面的比較，驗(yàn)證了新方法的可行性。文章較好地模擬了實(shí)際光伏發(fā)電系統(tǒng)情景，但僅限于仿真平臺(tái)模擬，并沒(méi)有取得實(shí)驗(yàn)性的論證。

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The Application of Fuzzy-PID Control Method Based on Power Prediction in Photovoltaic MPPT

Wang Yanan, Yang Xuhong(Automatic Engineering of Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090,China)