基于SIMULINK的光伏電池模型及

景會成，徐來立，李靜，玄兆燕，趙欣

(1.華北理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063009；2.華北理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，河北 唐山063009；3.唐山市拓又達(dá)科技有限公司，河北 唐山 063020)

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基于SIMULINK的光伏電池模型及

模糊算法MPPT系統(tǒng)仿真

景會成1，徐來立1，李靜1，玄兆燕2，趙欣3

(1.華北理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063009；2.華北理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，河北 唐山063009；3.唐山市拓又達(dá)科技有限公司，河北 唐山 063020)

光伏電池；仿真模型；simulink；MPPT；模糊算法；控制規(guī)則

以光伏電池等效電路圖為基礎(chǔ)，推導(dǎo)其等效數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行簡化改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上建立光伏電池在simulink環(huán)境下的仿真模型。由其輸入輸出曲線可以看出，此模型能夠很好地表現(xiàn)出光伏電池的輸入輸出特性。研究將模糊算法應(yīng)用于該光伏電池仿真模型，并對控制規(guī)則加以改進(jìn)，建立光伏電池MPPT系統(tǒng)仿真模型。仿真結(jié)果表明，該MPPT系統(tǒng)不僅能夠較快地追蹤到當(dāng)前環(huán)境條件下的MPP,而且能夠在環(huán)境突變后再次迅速追蹤到系統(tǒng)的MPP，同時系統(tǒng)穩(wěn)定后沒有波動，為制作高效MPPT光伏控制器提供了依據(jù)。

0 引言

隨著化石燃料的日益枯竭，人們越來越關(guān)注以太陽能為代表的可再生資源，各國政府也紛紛出臺各種政策支持太陽能發(fā)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。光伏電池是太陽能發(fā)電的重要部件，但是其在發(fā)電的過程中輸出極易受負(fù)荷狀態(tài)、日照強(qiáng)度、環(huán)境溫度等外界因素的干擾，使輸出功率變得很不穩(wěn)定[1]，這導(dǎo)致其光能利用率大大降低。因此，掌握好光伏電池的輸入輸出特性，并對其施加合理的控制，對于更加高效地利用太陽能十分關(guān)鍵。研究以光伏電池的等效電路圖為基礎(chǔ)，推導(dǎo)出其數(shù)學(xué)模型，然后對其進(jìn)行簡化改進(jìn)。在simulink中建立其仿真模型，得出其輸入輸出特性曲線，并以此為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊算法，建立基于模糊算法的光伏電池MPPT仿真系統(tǒng)。

1 光伏電池的仿真模型

光伏電池已經(jīng)被各個行業(yè)廣泛利用。其發(fā)電原理是當(dāng)半導(dǎo)體的材料界面在陽光照射下會生成電壓，從而將太陽能直接轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔堋Ｆ漭斎胼敵鎏匦阅軌蛴萌鐖D1所示的等效電路來描述[3]。

圖1　光伏電池的等效電路

其中電流表達(dá)式為：

(1)

式中，Iph為光生電流；I0為光電池反向飽和電流；n為二極管的參數(shù)；k為玻爾茲曼常數(shù)；q為電子電量；Rs為光電池的串聯(lián)電阻；Rsh為光電池的并聯(lián)電阻。

實(shí)際上，在工程應(yīng)用中確定(1)中的參數(shù)十分不便，很不實(shí)用。而且有時候生產(chǎn)廠家提供的參數(shù)也不能適合所有環(huán)境條件。文獻(xiàn)[2]提出了一種比較實(shí)用的簡化數(shù)學(xué)模型：

I=Isc(1-C1{exp[U/(C2Uoc)]-1})

(2)

C1=(1-Im/Isc)exp[-Um/(C2Uoc)]

(3)

C2=(Um/Uoc-1)/[ln(1-Im/Isc)]

(4)

在(2)、(3)、(4)式中，U、I分別為輸出電壓和電流，C1、C2為改進(jìn)系數(shù)。Isc、Uoc、Im、Um等參數(shù)由光伏電池廠商提供。

但是，前面推導(dǎo)的光伏電池的等效數(shù)學(xué)模型還跟實(shí)際情況有一定的偏差。因此需要對U、I、C1、C24個參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)系數(shù)如下所示：

(5)

(6)

(7)

(8)

其中，參數(shù)a=0.002 5 ℃，b=0.5，c=0.002 88 ℃。S,T分別為光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度。在simulink環(huán)境中搭建光伏電池仿真模型，該模型輸入量有光照強(qiáng)度S、環(huán)境溫度T、輸入電壓U3個。2個輸出量，分別為輸出電流I和輸出功率P。Simulink仿真模型如下圖2所示：

圖2　光伏電池仿真模型

其中，“guangfu”模塊為依據(jù)上述公式建立的光伏電池仿真模型的封裝形式。圖3中所示3條曲線，為該仿真模型在3種不同光照強(qiáng)度下的輸出功率隨輸出電壓變化曲線。由圖3仿真曲線知，該模型能夠很好地反映光伏電池輸出功率-輸出電壓的變化情況。

圖3　光伏模型仿真曲線

2 光伏電池MPPT原理

由圖3仿真曲線可以看出，在特定的光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度下，輸出電壓取不一樣的值，輸出功率相差很大。但是只有輸出電壓在某一個特定的值時，其輸出功率達(dá)到該環(huán)境條件下的最大值，這時光伏電池工作在最大功率點(diǎn)(MPP)。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，外界的光照條件通常不能保持在相同的光照強(qiáng)度。由圖3還可看出，當(dāng)光照強(qiáng)度增大或減小時，其最大功率點(diǎn)也會變化。要提高系統(tǒng)的光能利用率，最有效的方法就是能夠根據(jù)環(huán)境變化實(shí)時改變光伏電池的輸出電壓，使它總是等于當(dāng)前環(huán)境下最大功率點(diǎn)處所對應(yīng)的電壓，這種實(shí)時調(diào)整過程就是MPPT。

為了能夠?qū)崟r改變其輸出電壓的大小，還需要加入DC/DC電壓轉(zhuǎn)換電路。通過改變電壓轉(zhuǎn)換電路mos開關(guān)管的輸入占空比，不斷改變光伏電池輸出電壓。這樣當(dāng)外界條件發(fā)生變化時，由控制算法對占空比進(jìn)行調(diào)整，調(diào)節(jié)輸出電壓，這樣就能追蹤當(dāng)前時刻的光伏電池的最大發(fā)電功率點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)MPPT的控制。

3 最大功率點(diǎn)跟蹤算法

對于實(shí)現(xiàn)MPPT的方法，目前在很多文獻(xiàn)中都提出了各種各樣的算法。其中比較常用的有擾動觀察法、功率檢測反饋法、增量電導(dǎo)法等等，各有優(yōu)點(diǎn)。其中擾動觀察法結(jié)構(gòu)相對簡單，并且需要測量的參數(shù)較少，但是在到達(dá)最大功率點(diǎn)之后，系統(tǒng)還會不停地添加擾動信號，這使得系統(tǒng)會在MPP左右震蕩，系統(tǒng)不能穩(wěn)定，造成能量的浪費(fèi)。增量電導(dǎo)法，雖然可減小系統(tǒng)在最大功率點(diǎn)附近的左右震蕩，使其能適應(yīng)瞬息萬變的環(huán)境條件，但是當(dāng)系統(tǒng)使用的傳感器無法達(dá)到非常精確時，其誤差也是不可忽視的。

研究采用模糊算法跟蹤系統(tǒng)的MPP，利用模糊規(guī)則智能地改變電壓變換電路的輸入占空比，不斷改變電壓值，從而找到系統(tǒng)的MPP。本方法結(jié)構(gòu)簡單，只需測量系統(tǒng)的輸出功率，無論外界環(huán)境如何變化，都能使系統(tǒng)快速地跟蹤到當(dāng)前的MPP，且通過對模糊規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)，使得系統(tǒng)在搜索到MPP后不存在震蕩，從而效率更高。

4 模糊控制器的設(shè)計(jì)

4.1模糊控制器的設(shè)計(jì)流程

控制器設(shè)計(jì)流程如圖4所示。在系統(tǒng)仿真過程中，若控制器的性能達(dá)不到要求，則需要重新確定隸屬度函數(shù)，或者重新確定系統(tǒng)的輸入輸出量。

圖4　模糊控制器設(shè)計(jì)流程

4.2MPPT的模糊算法

MPPT本質(zhì)上是一個尋優(yōu)過程[1]。通過測量光伏電池輸出的功率變化，比較上一時刻控制器輸出的占空比的調(diào)整值，判斷當(dāng)前狀態(tài)與峰值功率點(diǎn)的位置關(guān)系，通過調(diào)整占空比輸出調(diào)整值，使功率向增大的方向變化[4]，直到達(dá)到最大功率。但當(dāng)環(huán)境變化時會使最大功率點(diǎn)產(chǎn)生漂移，這時，模糊控制器也可以檢測到這種變化，并對輸出的占空比調(diào)整值進(jìn)行調(diào)整，使系統(tǒng)重新工作到最大功率點(diǎn)。

選取模糊控制器輸入量為前后2次采樣功率變化量和上一次采樣占空比調(diào)整值，輸出量為當(dāng)前采樣占空比需要的調(diào)整值。如上圖5所示，控制器第n次采樣的輸入量為第n次采樣功率值相對于第n-1次采樣功率值得變化量e(n)和第n-1次采樣的模糊控制器輸出占空比需要調(diào)整值a(n-1)，分別乘以各自的量化因子后輸入到控制器。輸出量為控制器第n次采樣占空比需要調(diào)整值A(chǔ)(n)乘以量化因子。圖中，e(n)和a(n)分別表示實(shí)際值；E(n)和A(n)分別表示模糊論域中的值。D(n)和D(n-1)分別為第n次和n-1次采樣后輸入到變換器的PWM占空比的值,Ke，Ka分別為量化因子。

圖5　模糊控制系統(tǒng)框圖

控制器根據(jù)系統(tǒng)前后2次采樣輸出功率值的變化量和前一次采樣占空比需要調(diào)整值的大小，決定當(dāng)前采樣占空比需要輸出的調(diào)整值。若系統(tǒng)在發(fā)電過程中的輸出功率增加，則控制器輸出正的調(diào)整值，否則輸出負(fù)的調(diào)整值；當(dāng)光伏電池工作在離MPP較遠(yuǎn)處時，模糊控制器輸出較大的調(diào)整值，以加快跟蹤速度；當(dāng)工作在MPP附近時，輸出較小的調(diào)整值，從而減小功率損失。

根據(jù)上述原理，并在實(shí)際仿真進(jìn)行中反復(fù)進(jìn)行調(diào)整制定出控制規(guī)則表，如表1所示。

表1　模糊控制規(guī)則表

4.3MPPT模糊控制系統(tǒng)SIMULINK仿真

利用matlab軟件中的模糊邏輯工具箱，建立基于模糊算法的MPPT系統(tǒng)的仿真模型[5]。

4.3.1確定輸入/輸出變量以及控制器結(jié)構(gòu)的選取

將輸入變量E和A的語言取值分別定義為8個和7個模糊子集，即

E={NB,NM,MS,NO,PO,PS,PM,PB}

A={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}

并將它們的論域規(guī)定為14個和12個等級，即

E={-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}

A={-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}

選擇如圖6所示的控制器結(jié)構(gòu)。

4.3.2確定隸屬度函數(shù)

輸入輸出變量都選擇三角形隸屬度函數(shù)，其中功率差值E和占空比需要調(diào)整值A(chǔ)的隸屬度函數(shù)如圖6所示。

(a)功率差值E的隸屬度函數(shù)

(b)占空比需要調(diào)整值A(chǔ)的隸屬度函數(shù)

圖6　隸屬度函數(shù)

4.3.3 確定模糊規(guī)則

打開模糊規(guī)則編輯頁面，將表1中的56條規(guī)則逐條添加進(jìn)去。

4.3.4 解模糊

在matlab的屬性編輯頁面，將參數(shù)設(shè)置完畢。

5 仿真結(jié)果

搭建好的系統(tǒng)仿真模型如圖7所示；其中系統(tǒng)經(jīng)過反復(fù)的試驗(yàn)，量化因子Ka取0.003，Ke取10/3。

圖7　SIMULINK環(huán)境下MPPT系統(tǒng)仿真模型

將環(huán)境溫度設(shè)置為25 ℃，分別模擬日照強(qiáng)度從800 W/m2突然增大到1 000 W/m2和模擬日照強(qiáng)度從800 W/m2突然減小到600 W/m2的情況。將系統(tǒng)仿真最大步長設(shè)定為0.02 s，運(yùn)行時間設(shè)定為6 s，延遲時間為0.025 s。分別得到系統(tǒng)輸入占空比和輸出功率在2種情況下的波形變化圖如圖8和圖9所示。

圖8　系統(tǒng)光照從800 W/m2突然增大到1 000 W/m2系統(tǒng)仿真波形

圖9　系統(tǒng)光照從800 W/m2突然減小到600 W/m2系統(tǒng)仿真波形

6 結(jié)論

(1)研究以光伏系統(tǒng)的等效電路圖推導(dǎo)出其等效數(shù)學(xué)模型，然后加以簡化改進(jìn)。建立了其在SIMULINK中的仿真模型，并利用此模型構(gòu)造出基于模糊算法的光伏系統(tǒng)MPPT控制系統(tǒng)。

(2)設(shè)計(jì)改進(jìn)的模糊控制器能夠迅速地捕捉到光伏電池的最大功率點(diǎn)，并且在MPP處沒有波動。

(3)無論是在光照突然增強(qiáng)還是光照突然減弱的情況，系統(tǒng)都能夠快速穩(wěn)定地再次捕捉到系統(tǒng)的最大功率點(diǎn),且捕捉的最大功率點(diǎn)基本沒有誤差。

[1]趙庚申,王慶章,許盛之.最大功率點(diǎn)跟蹤原理及實(shí)現(xiàn)方法的研究[J].太陽能學(xué)報(bào),2006,27(10):997-1001.

[2]符江升,肖大帥,楊欽超.基于Matlab/Simulink的光伏電池仿真模型研究[J].光電子器件應(yīng)用,2012,14(2):44-46.

[3]楊金孝,朱琳.基于Matlab/Simulink光伏電池模型的研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2011,34(24):192-198.

[4]鄭建立,葉秋香.光伏電池最大功率跟蹤器的模糊控制及其應(yīng)用研究[D].上海：東華大學(xué),2006.

[5]薛定宇.控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)-MATLAB語言與應(yīng)用 第二版[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:372-379.

Photovoltaic Cell Model and MPPT System Simulation with Fuzzy Algorithm Based on SIMULINK

JING Hui-cheng1, XU Laili1, LI Jing1, XUAN Zhao-yan2, ZHAO Xin3

(1. College of Electrical Engineering, North China University of Science and Technology,Tangshan Hebei 063009,China;2. College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan Hebei 063009,China;3. Tangshan Toyoda Science and Technology Co., Ltd Tangshan Heibei 063009, China)

photovoltaic cell; simulation model; simulink; fuzzy algorithm; control rule

Based on the equivalent circuit diagram of photovoltaic battery, the equivalent mathematical model was derived, and carry on the improvement of simplified, and the simulation model of photovoltaic cells in simulink environment was established, the simulation results show that the input and output characteristics of photovoltaic cells could be shown by the model .Fuzzy algorithm was applied to the simulation model of photovoltaic battery and the control rule was improved, MPPT photovoltaic battery system simulation model was set up. Simulation results show that the MPPT system can rapidly MPP at the current conditions, and can quickly track MPP of the system again after environment mutation, and no fluctuation after the system is stable, it provides evidence for making effective MPPT photovoltaic controller.

TP273+.4

A