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    基于模糊控制-擾動(dòng)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(jī)日益突出,光伏發(fā)電技術(shù)因其無污染、干凈等優(yōu)點(diǎn),成為國內(nèi)外研究熱點(diǎn)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(diǎn)工作,對(duì)提高光伏發(fā)電效率、節(jié)約成本等具有重大意義。對(duì)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(dòng)觀察法等[2-4]。其中,基于擾動(dòng)觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)其輸出功率波動(dòng)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(shí)現(xiàn),但是其MPPT的跟蹤精度低。對(duì)此,很多學(xué)者致力于研究改進(jìn)型算法和智能型算法[5-7]。有學(xué)者設(shè)計(jì)了可以在線擾動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(yàn)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(hào)說明見表1。

    表1 光伏電池等效電路模型的符號(hào)說明

    根據(jù)節(jié)點(diǎn)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(shí)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(duì)光伏電池的輸出特性方程進(jìn)行簡化。由于Rsh>>Rs,則有Iph≈Isc,UD≈U。對(duì)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(dòng)觀察法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)

    2.1 建立模糊控制-擾動(dòng)觀察法的仿真模型

    利用仿真軟件,搭建模糊控制-擾動(dòng)觀察法的模型,如圖2所示。

    圖2 模糊控制-擾動(dòng)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(shí)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(duì)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?yàn)閇-5,5],控制量均用7個(gè)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(diǎn),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(shí),新步長增加不明顯。此時(shí),應(yīng)該利用小擾動(dòng)跟蹤調(diào)節(jié),通過降低電壓保證功率能夠向左移動(dòng);

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

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

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

    ⑤當(dāng)e=0時(shí),新步長不變化,輸出值即為最大功率時(shí)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(duì)所提出的跟蹤技術(shù)進(jìn)行仿真,仿真模型如圖6所示。

    圖6 仿真模型

    為了驗(yàn)證所提出的跟蹤技術(shù)的可靠性,對(duì)擾動(dòng)法的光伏MPPT跟蹤技術(shù)進(jìn)行了仿真。兩種跟蹤技術(shù)的實(shí)驗(yàn)條件均相同。其中,光照強(qiáng)度:1 000 W/m2;環(huán)境溫度:25℃。設(shè)置兩種方法的仿真時(shí)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(duì)比圖;圖8為兩種方法下的光伏MPPT模型的輸出電壓對(duì)比圖。

    圖7 光伏電池輸出電流對(duì)比圖

    圖8 光伏電池輸出電壓對(duì)比圖

    從仿真結(jié)果可知,采用傳統(tǒng)的擾動(dòng)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(dòng)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(jìn)行仿真,將兩種方法進(jìn)行對(duì)比,如圖9所示。

    圖9 光伏電池輸出功率對(duì)比圖

    采用傳統(tǒng)的擾動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(diǎn)附近的跟蹤時(shí)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(diǎn)MPPT,受振蕩的影響較小,且自適應(yīng)能力強(qiáng),提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

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