微生物燃料電池最大功率點(diǎn)跟蹤算法綜述

顏閩秀+盧振方

摘 要：作為一種新型綠色能源微生物燃料電池（MFC）利用微生物將有機(jī)廢物轉(zhuǎn)換成電能，通過最大功率點(diǎn)跟蹤算法使其在工作條件變化時(shí)仍能輸出最大功率。文章分析對(duì)比了目前常用的微生物燃料電池最大功率點(diǎn)跟蹤算法，并展望了微生物燃料電池最大功率點(diǎn)跟蹤算法的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：微生物燃料電池；最大功率點(diǎn)跟蹤；擾動(dòng)觀察法；增量電導(dǎo)法；梯度法；復(fù)合優(yōu)化法

中圖分類號(hào)：S216.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）28-0055-02

引言

隨著經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，能源與環(huán)境問題成為人類所面臨的最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的化石燃料儲(chǔ)備有限。隨著能源的緊缺，污染的加劇，能源開始成為戰(zhàn)爭的導(dǎo)火索[1-2]。

微生物燃料電池優(yōu)勢是在處理廢水的同時(shí)可以回收廢水中有機(jī)物中蘊(yùn)含的能量。通過最大功率點(diǎn)跟蹤（Maximum Power Point Tracking，MPPT）調(diào)節(jié)過程能夠提高M(jìn)FC系統(tǒng)的效率。目前，最大功率點(diǎn)跟蹤的控制方法有擾動(dòng)觀察法、增量電容法、梯度法、多元優(yōu)化方法等。

1 主要跟蹤控制方法

1.1 擾動(dòng)觀察法

擾動(dòng)觀察法是最常用來尋找最大功率點(diǎn)的算法。主要原理是在固定的時(shí)間對(duì)輸出電壓施加擾動(dòng)，根據(jù)輸出功率的變化決定下一步的動(dòng)作以實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤。如果施加擾動(dòng)后的輸出功率比最初的功率輸出大，則繼續(xù)施加相同方向的擾動(dòng)；如果施加擾動(dòng)后的輸出功率小于初值，則施加反方向的擾動(dòng)，持續(xù)這個(gè)過程，直到找到最大的輸出功率。

這種方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于它容易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)經(jīng)濟(jì)實(shí)惠、工作效率高。并且只需要兩個(gè)參數(shù)，即功率和電壓[3]。缺陷是在最大功率點(diǎn)處不間斷的震蕩[4]。當(dāng)操作點(diǎn)即將達(dá)到最大工作點(diǎn)的時(shí)候，該方法第二個(gè)缺陷是此時(shí)外部條件變化時(shí)，操作點(diǎn)會(huì)偏離最大功率點(diǎn)[5]。

1.2 增量電導(dǎo)法

電導(dǎo)增量法是通過設(shè)定一些很小的變化值，來判斷目前工作在 MPP（最大功率點(diǎn)）的哪一側(cè)，使太陽能電池陣列穩(wěn)定在 MPP 的鄰域內(nèi)，而不是圍繞其來回波動(dòng)。當(dāng)工作在 MPP的右側(cè)時(shí)，此時(shí)的變化值為負(fù)，增大輸出電流參考值來減小直流母線電壓，從而達(dá)到 MPP；當(dāng)工作在 MPP 的左側(cè)時(shí)，此時(shí)的變化值為正，減小輸出電流參考值來增大直流母線電壓，達(dá)到 MPP，最終達(dá)到一個(gè)穩(wěn)定的工作點(diǎn)。當(dāng)從一個(gè)穩(wěn)態(tài)過渡到另一個(gè)穩(wěn)態(tài)時(shí)，電導(dǎo)增量法根據(jù)輸出電流的變化就能夠作出正確判斷[6]。

1.3 梯度法

梯度法[7]同樣通過使用一個(gè)常值擾動(dòng)來進(jìn)行梯度估計(jì)。梯度法與擾動(dòng)觀察法不同之處在于相對(duì)于梯度估計(jì)值它的動(dòng)作幅度是比例化的。

1.4 多元優(yōu)化方法

多元優(yōu)化方法的前提是存在兩個(gè)或多個(gè)相同的微生物燃料電池系統(tǒng)[8]。這種方法與梯度估計(jì)相關(guān)，通過不同單元輸出之間的差異來獲得梯度值，并將這個(gè)梯度值置零。這種方法收斂性好，無需等待動(dòng)態(tài)過程完畢，因此減少了優(yōu)化時(shí)間[9]。

這種方法顯而易見的缺陷就在于它只能在兩個(gè)或多個(gè)完全相同的微生物燃料電池，但是在實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作中，這種條件很難做到。而且不同單元之間的差異可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)收斂于一個(gè)錯(cuò)誤的最優(yōu)值，從而不能正確的反映系統(tǒng)應(yīng)該達(dá)到的最大功率值并會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但是對(duì)于相似但不完全一致的微生物燃料電池單元，可以借助引入矯正器來使用此方法[9]。

1.5 其他優(yōu)化方法

Premier等人修改了一種應(yīng)用在太陽能電池中的最大功率點(diǎn)跟蹤算法，開發(fā)出了一種能夠用在微生物燃料電池中的最大功率點(diǎn)跟蹤算法，這種算法通過一個(gè)包含有數(shù)字可控電阻的電路板進(jìn)行實(shí)現(xiàn)[10]。Boghani等人報(bào)道最大功率點(diǎn)跟蹤算法或者帶有一個(gè)附加鎮(zhèn)定電勢的最大功率點(diǎn)跟蹤算法可以有效提高電極上微生物的電化學(xué)活性[11]。

2 結(jié)束語

當(dāng)前，微生物燃料電池系統(tǒng)的功率控制研究與應(yīng)用仍處于起步階段。因此，隨著人們對(duì)跟蹤精度和性能的不斷提高，許多革新性的理論與方法尚待發(fā)展以改善系統(tǒng)的輸出性能，提高系統(tǒng)輸出的功率及效率。微生物燃料電池功率優(yōu)化控制的問題，無論是在理論方面的研究還是實(shí)際應(yīng)用的探索，都具有極其重大而又深遠(yuǎn)的意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉助仁，新能源.緩解能源短缺和環(huán)境污染的新希望[J].科技與經(jīng)濟(jì)，2008，21（1）：35-37.

[2]張萌，張斌.世界可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀及展望[J].中國電力企業(yè)管理，2014（19）：42-44.

[3]Mei SN，Tan CW. A Study of Maximum Power Point Tracking Algorithms for Stand-alone Photovoltaic Systems[J]. Applied Power Electronics Colloquium， 2011，22-27.

[4]Jiang JA，Su YL.et al. On Application of A New Hybrid Maximum Power Point Tracking（MPPT） Based Photovoltaic System to the Closed Plant Factory[J]. Applied Energy，2014，124（1）：309-324.

[5]Ahmed J， Salam Z. An Improved Perturb and Observe （P&O） Maximum Power Point Tracking （MPPT） Algorithm for Higher Efficiency[J]. Applied Energy， 2015， 150：97-108.

[6]Femia N， Petrone G，Spagnuolo G.et al. Optimizing Sampling Rate of P&O MPPT Technique[J]. IEEE Power Electronics Specialists Conference， 2004， 3：1945-1949 Vol.3.endprint

[7]Hohm D P Ropp M E.Comparative Study of MaximumPower Point Tracking Algorithms using an Experimental，Progrommable，Maximum Power Point Tracking Test Bed [A].Photoroltaic Specialists Conference，2000.Conference Recordof the Twenty-Eight IEEE[C].2000：1699-1702.

[8]Noceal J， Wright SJ. Numercial Optimization[M]. New York： Springer； 2006 Srinivasan B. Real-time Optimization of Dynamic Systems Using Multiple Units[J].International Journal of Robust & Nonlinear Control， 2007， 17（13）：1183-1193.

[9] Woodward L， Perrier M. et al. Maximizing Power Production in a Stack of Microbial Fuel Cells using Multiunit Optimization Method[J]. Biotechnology Progress， 2009， 25（3）：676.

[10]Premier GC， Kim JR， Michie I.et al. Automatic Control of Load Increases Power and Efficiency in a Microbial Fuel Cell[J]. Journal of Power Sources， 2011， 196（4）：2013-2019.

[11]Boghani HC，Kim JR.et al. Analysis of the Dynamic Performance of a Microbial Fuel Cell Using a System Identification Approach[J]. Journal of Power Sources， 2013， 238（28）：218-226.endprint