基于擾動觀察法結(jié)合模糊控制法MPPT控制策略研究

康家玉， 周　猛, 王素娥， 王　旭

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安　710021)

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基于擾動觀察法結(jié)合模糊控制法MPPT控制策略研究

康家玉， 周猛, 王素娥， 王旭

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安710021)

摘要：分析了光伏陣列的輸出特性及最大功率點跟蹤控制原理，將模糊控制應(yīng)用到光伏陣列的最大功率點跟蹤控制中，以達到快速跟蹤的目的；再引入改進的擾動觀察法，優(yōu)化最大功率點處的穩(wěn)態(tài)特性.在外界環(huán)境突變的情況下，仿真結(jié)果表明組合式的控制方法可以提高系統(tǒng)的快速性、穩(wěn)定性和能量轉(zhuǎn)換效率.

關(guān)鍵詞：光伏陣列； 擾動觀察法； 模糊控制法； 最大功率點跟蹤

0引言

太陽能是人類取之不盡用之不竭的可再生能源.光伏發(fā)電是人類利用太陽能的一種重要方式.光伏發(fā)電對于改善氣候環(huán)境、緩解能源危機具有重要的意義，目前已成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究的熱點[1].然而，光伏陣列是一種非線性元件，光照強度、環(huán)境溫度、負載等條件的變化會影響其輸出功率的大小.因此，為了提高光伏電池的轉(zhuǎn)換效率，使其在同樣光照和環(huán)境溫度下輸出盡可能多的電能[2]，需要對光伏電池陣列的最大功率點進行快速、準(zhǔn)確的跟蹤.

在實際應(yīng)用中，早期常用的最大功率點跟蹤算法主要是恒定電壓法和擾動觀察法[3].近年來國內(nèi)研究較多的主要是改進的擾動觀察法[4]、導(dǎo)納增量法、模糊控制法[5,6]及組合式的控制方法.擾動觀察法優(yōu)點是算法簡單、容易實現(xiàn)和跟蹤效率比較高，所以在工程中應(yīng)用比較廣泛.模糊控制法實現(xiàn)MPPT控制能快速響應(yīng)外部環(huán)境變化[7],以達到快速跟蹤的目的.

本文將擾動觀察法和模糊控制法的優(yōu)點相結(jié)合，在光照或環(huán)境溫度突變時，首先采用模糊控制算法快速地跟蹤到光伏陣列的最大功率點附近，之后采用新型的變步長擾動觀察法可以使系統(tǒng)穩(wěn)定在最大功率點處.仿真結(jié)果表明,組合算法極大地減小了最大功率點處的振蕩，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和能量轉(zhuǎn)換效率.

1光伏陣列的輸出特性

太陽能光伏電池的I-U特性隨著外界環(huán)境的變化而變化，其輸出電流-電壓數(shù)學(xué)模型[8]可表示為：

(1)

式(1)中：Iph為光生電流，I0為反向飽和電流；U是負載端電壓；Rs和Rsh分別為等效串并聯(lián)電阻；A為二極管品質(zhì)因子；K為波耳茲曼常數(shù)；T為絕對溫度；q為單位電荷數(shù)；I為光伏電池輸出電流.

太陽能電池供應(yīng)商會提供四個重要的基本參數(shù)：開路電壓(Voc)、短路電流(Isc)、最大功率點電流(Im)、最大功率點電壓(Vm).可將(1)式簡化為[9]:

(2)

(3)

(4)

基于上述光伏電池數(shù)學(xué)模型，在Simulink中建立光伏電池模型，其光伏陣列輸出特性仿真如下：

圖1　光照強度變化P-U曲線(溫度為25 ℃)

圖2　溫度變化P-U曲線(光照強度為1 000W/m2)

由圖1可以看出，在標(biāo)準(zhǔn)溫度條件下，隨著光照強度的加強，光伏電池的輸出功率也隨之提高，且在一定的光照條件下存在唯一一個最大功率點.在該點的左側(cè)，光伏電池的輸出功率隨著輸出電壓的增加而提高；在該點右側(cè)，光伏電池的輸出功率隨著輸出電壓的增加而降低[10].

由圖2可以看出，在標(biāo)準(zhǔn)的光照條件下，隨著溫度的變化，最大功率點的位置也隨之改變.溫度越高，光伏電池的開路電壓越小，光伏電池的最大功率點也隨之降低.

由以上分析可知，光照強度和溫度的變化是影響光伏電池輸出功率的主要因素.在不同的外界條件下，需要對光伏電池進行最大功率點跟蹤控制，以提高光伏陣列的發(fā)電效率.

2光伏電池最大功率點跟蹤控制原理

當(dāng)外界的條件發(fā)生變化時，如光照強度的改變和環(huán)境溫度的變化，需要依據(jù)控制方法實時地調(diào)整光伏電池的工作點，使光伏電池始終工作在最大功率點處，這一過程稱之為MPPT.

本文以DC-DC升壓電路為基礎(chǔ)，來實現(xiàn)最大功率點跟蹤功能.Boost升壓電路一方面可以提高輸出電壓，作為后級逆變電路的輸入電壓;另一方面在光伏電池和負載之間加入DC-DC電路可以實現(xiàn)阻抗變換.由Boost電路的阻抗變換關(guān)系可知Rin=(1-D)2RL,Rin為Boost電路的等效輸入阻抗，RL為負載阻抗，D為Boost電路開關(guān)管的占空比.通過改變DC/DC工作的占空比，使光伏電池負載匹配光伏電池輸出阻抗，最終使光伏電池工作在MPP處[11].

3組合式MPPT控制方案設(shè)計

3.1擾動觀察法原理

擾動觀察法是一種常用的最大功率點跟蹤控制算法，相應(yīng)的改進算法也有許多.其基本工作原理是：首先測量當(dāng)前時刻的光伏電池輸出電壓和輸出功率，然后在原來輸出電壓的基礎(chǔ)上增加一個小的電壓分量(或稱之為擾動量).由圖2和圖3可知，此時光伏電池的輸出功率會發(fā)生改變，測量此時的輸出功率，比較兩次測量的輸出功率即可知道功率變化的方向.如果功率增大就繼續(xù)保持原擾動方向不變；如果功率減小了則改變原擾動方向[12].擾動觀察法的缺點就是在最大功率點處會產(chǎn)生振蕩，無法兼顧跟蹤速度和穩(wěn)定精度.

3.2模糊控制器的原理和設(shè)計

模糊控制器的工作原理是將輸入的數(shù)字信號經(jīng)過模糊化變成模糊量，然后輸入到模糊推理模塊得出模糊集合，之后通過反模糊模塊轉(zhuǎn)換成清晰數(shù)字量以控制被控對象[13].由圖2和圖3可以看出,在最大功率點處dP/dV=0，dP/dV可以看成P-V曲線的斜率，斜率的絕對值比較大說明離最大功率點越遠，斜率的絕對值比較小說明離最大功率點越近[14].由此規(guī)律結(jié)合功率的變化量和擾動步長的變化情況，建立模糊控制規(guī)則表.可以將dP/dV和dP作為模糊控制器的輸入量，擾動步長的變化值dS作為模糊控制器的輸出量，通過對擾動步長的控制來實現(xiàn)對電路占空比的調(diào)整，使系統(tǒng)工作在最大功率點處.

在MATLAB中建立mamdani型模糊控制器，將dP/dV、dP和dS均定義為7個相同的模糊子集{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB},分別表示為負大、負中、負小、零、正小、正中、正大，并為各模糊子集選擇合適的隸屬度函數(shù).模糊輸入輸出量的論域為{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}.

模糊化：將輸入的誤差量ΔP、ΔP/ΔV經(jīng)量化因子K2、K1處理后得到dP、dP/dV即為論域中的數(shù)值，該數(shù)值對應(yīng)到模糊子集中.

輸入變量經(jīng)模糊化以后可以求出該值的相對隸屬度，再依據(jù)上文的模糊控制規(guī)則進行模糊推理，并決策出模糊輸出量.模糊輸出量是一個模糊集合，通過解模糊化方法輸出一個精確的控制量.

解模糊：在mamdani型控制器中選擇重心法作為解模糊化算法，該算法直觀合理，利用了模糊集合的所有信息[15].

模糊控制器模型如圖3所示.

圖3　模糊控制器模型

模糊控制規(guī)則如表1所示.

表1　模糊控制規(guī)則表

3.3擾動觀察法結(jié)合模糊控制法的組合控制算法

兩種控制算法的切換通過選擇開關(guān)實現(xiàn)，當(dāng)外界光照強度或溫度突變致使光伏電池的工作點遠離最大功率點時，首先應(yīng)用模糊控制方法，依據(jù)模糊控制規(guī)則迅速地將光伏電池的輸出功率調(diào)整到最大功率點附近；再引入改進的擾動觀察法，優(yōu)化最大功率點處的穩(wěn)態(tài)特性，兩種算法結(jié)合不僅提高了跟蹤的快速性，而且還準(zhǔn)確、平穩(wěn)地跟蹤到光伏陣列的最大功率點.

本文改進的擾動觀察法是：采用變步長的擾動觀察法，以ΔP*ΔV作為步長變化的基準(zhǔn)，分別判斷ΔV、ΔP和ΔP*ΔV的符號，由三者的符號關(guān)系即可確定所需步長D的大小和變動的方向，保證光伏電池的輸出電壓為其最大功率點處的電壓.不斷進行此擾動，直到ΔP近似達到零，這時就可以表明系統(tǒng)是工作在最大功率點處[16].這種算法簡單、控制精度高，所以在最大功率點處振蕩很小.

4仿真結(jié)果與分析

在Matlab/Simulink中建立組合式控制算法的仿真模型.光伏陣列參數(shù)為：開路電壓Voc=44.136 V；短路電流Isc=5.384 6 A；最大功率點電壓Vm=35 V；最大功率點電流Im=4.686 A；標(biāo)準(zhǔn)光照強度Sref=1 000 W/m2；標(biāo)準(zhǔn)溫度Tref=25 ℃.在標(biāo)準(zhǔn)狀況下，理論上光伏電池輸出的最大功率為164.01 W.設(shè)置仿真時間為1 s,采用ode23tb(stiff/TR-BDF2)算法.仿真模型如圖4所示.

圖4　組合式控制算法仿真模型

仿真模擬外界環(huán)境是：標(biāo)準(zhǔn)溫度條件下，用Simulink中Signal Builer模塊構(gòu)建光照強度的變化情況，0～0.3 s為1 000 W/m2,0.3～0.6 s為600 W/m2，0.6～1.0 s為800 W/m2.單一的擾動觀察法的仿真波形如圖5所示，擾動觀察法結(jié)合模糊控制法的仿真波形如圖6所示.各圖中橫坐標(biāo)的電壓、功率、電流分別代表光伏電池輸出的電壓、功率和電流. 由圖5可知，采用模糊控制算法可以快速地跟蹤到最大功率點附近，標(biāo)準(zhǔn)狀況下用時僅需0.04 s左右，在光照突變的情況下也可以達到快速跟蹤的目的.穩(wěn)定后對其局部放大可知，標(biāo)況下輸出功率最高只能達到143 W,跟蹤精度比較差.

由圖6可以看出，采用沒有改進的擾動觀察法對光伏電池進行最大功率點跟蹤，在0～0.3 s對仿真圖形局部放大可知光伏電池的輸出功率在152～164 W范圍內(nèi)振蕩,此外其輸出電壓和輸出電流的振蕩幅度也都比較大.在光照突變的情況下，光伏電池的輸出量在短時間內(nèi)出現(xiàn)比較大的波動情況，這就有可能會造成誤判現(xiàn)象.

圖5　模糊控制法仿真波形

圖6　擾動觀察法仿真波形

由圖7對比圖5和圖6可以看出，采用組合算法對光伏電池進行最大功率點跟蹤控制，在最大功率點處基本無波動，振蕩很小.標(biāo)況下，穩(wěn)定用時約為0.019 s,最大功率為164.1 W.并且在光照突變的情況下也可以實現(xiàn)快速跟蹤，消除誤判現(xiàn)象.光伏電池的輸出電壓和電流的振蕩幅度都比擾動觀察法小很多，這在實際的應(yīng)用中具有重要的意義，可以提高傳感器采集數(shù)據(jù)的精度.

圖7　組合式控制算法仿真波形

5結(jié)論

本文分析了光伏陣列的輸出特性，介紹了擾動觀察法和模糊控制法在最大功率點跟蹤上的應(yīng)用.針對擾動觀察法和模糊控制法各自的優(yōu)點，提出了基于擾動觀察法結(jié)合模糊控制法的組合控制算法.在環(huán)境突變的情況下，首先采用模糊控制算法快速逼近光伏電池的最大功率點，到達最大功率點附近之后，采用新型的擾動觀察法.仿真結(jié)果表明，采用組合式的控制算法可以快速跟蹤到光伏電池的最大功率點，且能極大地減小在最大功率點處的振蕩，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和發(fā)電的效率.

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【責(zé)任編輯：蔣亞儒】

The research of MPPT control strategy based on the P&O method combined with fuzzy control method

KANG Jia-yu, ZHOU Meng, WANG Su-e, WANG Xu

(College of Electrical and Information Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021, China)

Abstract:Analysis of the output characteristics of the Photovoltaic array and maximum power point tracking control principle,fuzzy control is applied to the control of PV array maximum power point tracking,in order to achieve the purpose of the fast track;then,an improved perturbation and observation method is introduced to optimize the steady-state characteristics of the maximum power point.In the case of mutation of the external environment,the simulation results show that the combined control methods can improve quickly, stability and energy conversion efficiency of the system.

Key words:photovoltaic array; perturbation and observation method; fuzzy logic control; maximum power point tracking (MPPT)

中圖分類號：TM615

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1000-5811(2016)03-0156-05

作者簡介:康家玉(1969-)，女，江西泰和人，副教授，博士，研究方向：新能源與電能變換技術(shù)

基金項目：陜西省科技廳工業(yè)攻關(guān)項目(2015GY038)

收稿日期:2016-03-25